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通過上門拜訪結合其它業務模式，爲有出口需求的企業，提供外貿營銷解决方案及專業的售後服務。 1、指導客戶熟練掌握阿里巴巴網站使用和SCRM的操作技巧，解答客戶常見問題； 2、協助客戶分析行業動向和網站使用情况等信息，確保客戶問題第一時間得到有效解决； 3、和客戶建立長期良好的合作關係，提供適合企業的外貿營銷解决方案；
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1、高效执行：了解区域内各城市现状，协助当地代理商伙伴取得阶段性结果； 2、代理商管理：通过线上数据监控，结合线下走访，对代理商进行组织架构搭建、升级，城市策略制定，执行过程中的协助，对代理商在组织、市场开发、物流配送等方面给予专业指导，推进市场良性发展，提升城市各项经营能力； 3、资源协调：深度了解城市代理商，并能够结合代理商的当地优质资源，协助市场发展； 4、结果导向：以扩大市场份额，提升代理商业务运营、配送服务质量，提升用户体验为目标，做好用户价值和商户价值的双重提升，带领代理商进行项目方案制定及落地，打造出淘宝闪购良好的品牌形象及市场影响力。
1、根据公司对自营医疗器械类目的定位，负责制定阿里健康自营医疗器械类目的运营规划，销售策略，品类规划，为店铺该类目销售结果负责； 2、根据消费者网购行为特征以及对市场、行业（品牌结构，销售模式，利润结构，市场规模等）和竞争对手的了解，分析消费者购买需求，并制定相应的解决方案和落地计划；同时对现有的运营机制进行优化，提升消费者体验； 3、负责该品类运营计划的执行； 4、负责该类目的页面、活动运营及维护； 5、配合采购对重点供应商进行维护管理；
1）负责部门团队管理，包括人员招聘面试、考勤、排班、分工、绩效、人员培训、会议，打造分工合理、高效执行、团结协作、主动学习的部门； 2）带领部门员工完成部门各项工作，包括包装、拣货、库存盘点、效期检查、资产管理等，等生产全环节工作把控，采取有效措施达成公司考核的KPI指标，包括效率、质量、成本、离职率等，确保各项SOP执行到位； 3）主动思考并推动部门工作流程优化，发起改善专项，持续推进作业质量、效率提升和成本下降；
1.负责核心搜索推荐场景的 AI 应用研发，涵盖召回、排序、特征工程到在线服务的全链路落地，在高并发业务框架设计与实现上持续打磨，支撑百万级 QPS 下的算法快速迭代与稳定交付。 2.主导 RAG 检索增强服务的架构设计与产品化建设，结合大模型能力为搜推场景构建知识增强、语义理解与生成式召回等新一代应用范式。 3.负责搜推领域 Agent 应用的开发与落地，包括多步推理编排、工具调用、记忆管理及与业务系统的深度集成，探索并验证 Agent 在搜索/推荐/广告等场景的实际价值。 4.深入业务一线，从碎片化需求中抽象共性模式，将重复性建设沉淀为可复用的框架与平台能力，反哺 TPP 平台化演进——不预设边界。
1.负责云原生应用平台相关产品与解决方案在区域及重点行业的经营落地，围绕云原生产品商业化、产品规模和客户渗透率等目标，与销售团队及产研团队协同推动业务增长。 2.深入理解云原生应用平台产品的技术原理、架构与典型场景，围绕STAROps、AgentLoop、AgentCore、日志服务SLS、消息队列MQ/Kafka、微服务MSE及AI网关等产品，设计面向企业云原生应用和AI原生应用的端到端的云原生产品解决方案。 3.深入客户业务与技术场景，准确识别功能、性能、高可用、安全、可观测性及成本等需求，主导云原生产品的售前技术交流、架构设计、方案验证与POC测试，推动重点项目完成技术决策和商业转化。 4.深耕重点客户，洞察企业在应用架构升级、智能运维、AI应用可观测、多Agent协作、日志分析、事件驱动、微服务治理和模型访问治理等方向的痛点，挖掘增量机会并推动商机持续落地。 5.跟踪云原生、AI Agent、AIOps、可观测性、消息与微服务等领域的技术趋势和竞争格局，从客户实践中抽象共性需求，形成“客户需求—解决方案—产品迭代”的闭环，协同产品与研发团队持续提升产品竞争力。 6.打造行业标杆案例，沉淀可复制的解决方案、最佳实践与GTM方法，并面向区域团队、合作伙伴及客户开展技术培训和方案赋能，提升产品与解决方案的规模化覆盖效率。 7.参与重点项目售中、售后及生产落地支持，协调产研与交付资源，推动复杂技术问题快速定位和闭环，促进方案顺利交付并持续提升客户体验。
1. 产品运营及用户增长：搭建大数据 AI 平台产品用户从免费体验到付费到忠诚的成长体系。结合产品功能特性，包装典型场景方案、使用教程、售前资料等，提高电销、分销、网站自服务渠道的转化效率。 2. 产品品牌建设：围绕大数据 AI 平台产品技术，梳理品牌策略，并结合新品发布、客户沙龙、开发者活动等多种形式，强化市场心智，提升市场对大数据 AI 平台的了解和认同。 3. 数据分析与系统搭建：协助业务进行数据分析，监测业务波动，提供增长洞察。
盒马，新零售业态的新生力量，依靠科技重构餐饮及零售产业链。从创立伊始，盒马的使命就是让消费者享受“购新鲜”的高品质生活。 盒马，以吃和吃的配套商品这一最高频品类为切入，探索一条立足本地，深耕供应链与物流配送，线上线下融合，主打会员心智的全新电商道路， 让每一位盒马会员“吃的好， 吃的方便，吃的开心” 盒马，已打造了颇具人气的独立APP、业界名厨领衔的餐饮研发中心、国际标准的中央厨房、买手制采购团队、自建+众包物流配送体系和线下体验门店，从而形成了极致的配送“29分半”和产品“新鲜每一刻”这两大核心竞争力，如今盒马在消费者当中已形成了出色的口碑和网红效应，异军突起！ 欢迎有梦想的你，速速加入盒马！ 盒马官网：www.freshhema.com 1、培训计划制定与实施，包括需求调研、课程设计、培训安排、授课、培训评估等； 2、门店营运知识体系搭建与完善； 3、新员工的学习路径图及带教手册的设计与实施； 4、收集优秀实战案例，萃取经验并呈现； 5、配合上级完成培训体系的搭建、制度的建设与迭代。
我们是阿里云 AgentCore 平台团队，致力于打造行业一流 AI 中间件和以 构建 Agent 企业级平台，围绕 Agent 的构建、运行、治理与协作，持续建设 Agent 框架、Multi-Agent 协作、AI 治理、AI Registry、AI 网关等核心能力。团队是 AgentTeams / AgentScope / Spring AI Alibaba / Higress / Dubbo / Nacos 等开源项目的发起团队，影响百万开发者，拥有多个阿里云核心产品化服务，AgentTeams、AI网关，MSE，支撑阿里 Qwen / 百炼 / PAI 等核心业务，支撑国内外众多头部企业及阿里内部创新业务。 1. 参与 Agent 平台 和 AI 中间件的系统设计与实现（包括网关 & AgentScope & AI Registry）， 独立完成相关模块的完整设计、开发工作，并保证功能交付的质量与稳定性。 2. 参与 Agent 平台 和 AI 中间件的用户需求实现，主动组织、推动上下游团队的协作，按时保质地交付用户功能需求。 3. 参与 Agent 平台 和 AI 中间件的高可用能力构建，主动通过架构设计解决高可用容灾，通过单元测试、功能测试、性能测试、容灾演练等持续提升自身负责模块的稳定性能力。 4. 参与 AI 中间件的性能调优，关注前沿技术发展趋势，结合实际场景落地持续提升AI中间件的性能，打造世界一流的AI中间件产品。 5. 参与 AI 中间件的AI场景探索与落地，基于用户需求独自完成设计与开发工作，并保证功能交付的质量与稳定性。 6. 参与 AI 中间件相关的开源项目 AgentTeams、AgentScope、Nacos、Higress 影响力和标准的构建，在开源社区担任重要角色，组织社区持续发展。 7. 参与 AI Agent落地最佳实践构建，通过上下文（ Skills、Prompt、MCP ）工程、评估、持续优化Agent效果。
主导 Coding & Agent 方向评测体系的设计与落地实施，定义模型能力，设计评测方法并构建专业评测集。具体包括： 1. 主导设计并构建面向代码生成与智能体的评测基准，涵盖能力维度拆解、任务难度分级、数据集构造、评分标准制定等全流程，具备从 0 到 1 打造高区分度评测集的能力。 2. 持续跟踪学术界与工业界在代码智能（Code Intelligence）和 Agent 领域的前沿进展，提出评测方向演进策略的专业判断，确保评测体系能有效度量模型的真实能力边界。 3. 设计覆盖真实开发场景的代码评测任务，包括但不限于：代码补全、多文件编辑、调试修复、重构优化、仓库级理解、工具调用链路等，推动评测从"解题"向"工程实践"演进。 4. 设计面向复杂 Agent 场景的评测任务体系，涵盖多步推理、环境交互、工具编排、长程规划、错误恢复等维度，构建能反映真实 Agentic 工作流的端到端评测方案。 5. 建立评测数据质量管控机制，包括题目查重与污染检测、难度标定与校准、人工标注规范制定与一致性审核，确保评测结果的可信度与可复现性。 6. 与模型训练团队紧密协作，将评测洞察转化为模型能力改进方向；与工程团队协同推动评测基础设施建设，支撑高频次、大规模的自动化评测流程。
【需要你负责——】 1、物流体系、物流团队的搭建与日常营运管理工作，支撑业务发展，及时处理各类重大突发事件； 2、负责仓储、配送的现场运营管理，包括生鲜类非标品和标品的收货、拣货、打包、配送、盘点、退货等操作； 3、制定和改进物流体系的规范与制度，梳理并建立标准化作业流程，并监督执行； 4、负责站点的履约运营和团队管理； 5、负责站点的资源协调和突发事件的处理； 6、负责站点的经营和规划和盈利的管理；
1、基于消费者洞察和消费决策树，寻找水产品类机会、输出水产品类策略，并进行品类管理； 2、供应商资源开发及管理：收集和分析供应商信息及采购市场趋势，落实供应商开发和供应商过程控制管理工作并制定有效的采购策略，建立稳定的供货渠道； 3、价格毛利管理：结合各类信息输入完成商品定价，不断优化毛利结构 4、与线上运营、线下营运一起发起、参与、推动、落实生意计划 5、采购流程的搭建与优化，监督其有效运作：组织制定和完善采购管理、库房管理、出入库管理各项管理制度，降低采购成本与采购周期；对业绩结果负责 6、管理并辅导采购助理，负责团队的建设、选拔、配备、培训以及指导下属员工制定阶段性工作计划，并督促执行
1、主导收藏等用户型产品的迭代与突破：负责产品从需求洞察、方案设计、A/B 实验到迭代复盘，通过用户研究和数据分析发现问题，提出改进方案并推动落地。持续为业务找到新的增长点，提升活跃、留存与转化。 2、 AI 能力在 C 端用户产品的落地：与算法团队协同，把 AI 能力（如内容生成、智能导购、推荐）应用到用户产品中，让用户能更快找到想要的商品或内容，解决用户问题并对业务的活跃、转化结果负责。持续跟踪行业前沿，结合用户需求挖掘创新机会。 3、跨团队协作与项目推进：协调算法、工程、设计、运营等团队，组织排期、对齐目标、推动复杂项目按计划交付。
公关新媒体专家 1、围绕阿里AI技术的产品特点和重点业务，在小红书、抖音、B站、视频号等社交媒体平台策划传播，独立完成短视频选题、创意构思与脚本撰写，对内容质量和传播效果负责。 2、结合行业动态、社会热点和平台流行话题，创作兼具有趣表达与产品价值的内容，覆盖热点玩梗、情景演绎、产品介绍、功能演示及场景教程等形式，持续探索有辨识度的内容栏目。 3、负责官方新媒体矩阵的日常运营，包括内容规划、发布排期、标题与封面策划、用户互动及数据复盘，根据各平台特点和内容表现持续优化运营。 4、对接视频制作供应商，清晰输出脚本、创意及制作要求，跟进拍摄、剪辑与修改，把控成片的叙事节奏、视觉表达和产品信息准确性，推动内容按时、高质量交付。 5、结合产品上新、行业热点及重要节点，策划内容专题和营销事件，形成从创意主题、用户参与方式到传播节奏的完整方案，并协同内外部资源落地。
1、维护区域现有加盟餐饮商户，并通过各种途径开发新餐饮商户； 2、协助新餐饮商户完成加盟以及后期销售工作； 3、通过现场销售，提升餐厅的信息化、数据化管理水平； 4、优秀的谈判能力，配合Marketing团队完成营销项目跟进，并能够独自完成营销项目； 5、完成公司布局全国的战略任务；
1. 负责表格存储多模态数据底座从架构设计到核心研发的全链路工作，覆盖分布式存储、检索与向量引擎；设计研发面向 Agent 的记忆与知识存储核心架构，优化向量索引与标量数据的混合存储性能，解决海量向量数据高并发写入、索引构建与低延迟检索难题，支撑海量 Agent 的高并发读写；深度集成 LangChain/LlamaIndex 等主流 AI 框架，提供契合 Agent 开发习惯的 SDK/CLI 与管理控制台，并持续优化性能与成本。 2. 负责系统在生产环境的稳定运行与持续演进，针对 AI 领域高频访问与大规模租户场景突破单机与集群性能瓶颈；构建面向百万级 Agent 实例的细粒度多租户隔离与基于向量、存储容量、QPS 等多维度的计量计费能力；建设网关侧熔断、限流、线程池隔离与服务降级机制及全方位监控告警体系，保障 PB 级数据场景下的服务稳定性与故障快速恢复，推动存储服务从技术能力向商业化产品演进。 3. 跟踪存储、检索与 AI 领域前沿技术，吸纳开源生态成果，推动产品与技术的持续演进。
1. 负责文件系统关键特性（比如快照、数据重删等）的架构设计，保障架构的可延续性，支持多项企业特性持续迭代。 2. 负责文件系统功能特性研发，包括功能开发，端到端用例设计，压力测试，以及规模、性能、成本优化。 3. 参与各种复杂业务场景下分布式文件系统的设计与研发，实现和完善系统高可用、高可靠、高性能设计。 4. 参与 AI 重塑研发流程的实践，包括利用 AI 辅助代码审查、测试用例生成、故障根因分析、性能回归检测等，提升研发效能与系统质量。