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1、参与阿里巴巴跨境数字商业板块，ICBU的国际资金产品相关系统架构设计及研发； 2、参与对支付、资金履约等系统进行持续的技术方案改进与优化，制定具体实施策略与路线图； 3、参与跨境B类全球支付网络规划建设，推动协助相关团队并落地未来产品和系统规划； 4、参与相关领域板块的系统设计、落地以及运维，协调业务发展，协调研发资源、把控系统实施节奏。
1、规划、执行并管理效果广告投放，达成业务关键指标，包括 ROAS、CTR、转化率等； 2、基于数据驱动策略与持续 A/B 测试，分析并优化广告投放效果； 3、制定并落地数字广告渠道的拓展与优化策略； 4、与跨职能团队（创意、数据分析、产品）及合作代理商紧密协作，协同营销策略，整体提升投放效果； 5、持续关注行业趋势、竞对策略与市场变化，挖掘新的增长机会。
1、参与阿里巴巴跨境数字商业板块，ICBU的交易相关系统架构设计及研发； 2、负责AI技术在产品中的应用，开发创新的解决方案，提升用户规模和业务效率； 3、与产品团队紧密合作，理解业务需求，设计并实现高效的Agent； 4、参与相关领域板块的系统设计、落地以及运维，协调业务发展，协调研发资源、把控系统实施节奏。
1. OEM有机产品认证证书的申请、认证证书与有机防伪标签的管理。 2. 监督代工厂有机原料使用规范性及上游有机原料供应商合规性。 3. OEM有机产品管理体系文件制度的搭建与维护。 4. 监控盒马有机产品风险，降低心智项目经营风险。 5. 以有机产品内审员身份，对代工厂实施阶段性内审。 6. 接受政府认证主管部门日常监督检查。
1. 负责 AliExpress 的区域市场的付费投放策略制定与执行，结合当地市场用户特征、竞争格局与业务目标，制定年度/季度流量获取规划与预算分配方案，对新客规模、激活成本、ROI 及 GMV 贡献负责； 2. 领导投放团队，统筹 PPC的渠道投放，负责目标拆解、过程管理、复盘迭代，以及团队能力建设与人才培养； 3. 以数据驱动全链路增长优化：通过用户分层、创意与素材策略、出价与预算调优、归因与转化链路分析，建立系统化的投放方法论，并协同产品、算法、数据分析团队推动工具升级与方案落地； 4. 负责当地市场的渠道拓展与增长破局，在巩固 Google、Meta、TikTok、Snapchat 等头部媒体的同时，探索中长尾媒等新合作模式，持续寻找新的增长点； 5. 跟踪当地市场电商竞品动态、流量行业趋势与用户行为变化，输出洞察与应对策略； 6. 沉淀可复用的投放方法论与标准化流程（SOP），赋能其他国家投放团队与组织整体能力建设，探索 AI/自动化手段在投放中的规模化应用。
1、内容定调：对少儿动画市场敏感，可以对剧本提供创作指导，用AI工具将剧本拆解成可量化量产的分镜。 2、视觉定调： 利用AI探索视觉风格，通过Prompt Engineering（提示词工程）确立统一且高标准的3D美术视觉体系。 3、创作引导： 导演AI生成的镜头内容，解决AI生成中的一致性（Consistency）问题，确保角色、场景、光影的严丝合缝。 4、审美决策： 在AI产出的海量素材中进行筛选、修改与决策，赋予作品灵魂与情感深度。 5、项目决策：负责项目全周期管理，平衡AI技术边界与艺术质量，精准控制交付节点、内容质量和内容安全。 6、资产模型：辅助制片人一起建立覆盖资产、提示词和风格库，提升制作效率。 7、加分项：对儿童、教育、儿歌市场有较高了解，可以对剧本提供创作指导，基于2-6岁儿童认知、情感、社交及生活习惯（如如厕训练、分享、情绪识别、基础数色形等），用AI工具将剧本拆解成可量化量产的分镜。
1. 数据架构与数仓开发：主导银行核心业务数据仓库（ODS/DWD/DWS/ADS）的架构设计与模型建设，编写高效、可维护的 SQL/Python/Scala 代码，实现 ETL 流程自动化，保障底层数据资产的稳定产出。 2. 数据治理体系搭建：主导数据标准、数据质量、元数据管理及数据血缘的建设。识别并解决跨业务线的数据孤岛、口径不一致及质量问题，确保数据的准确性、完整性和及时性，为上层 BI 应用提供坚实的数据基础。 3. BI 体系与指标构建：深入理解零售银行、跨境支付、财富管理等业务场景，设计并监控关键业务指标（KPIs/OKRs）。建立从宏观经营到微观用户行为的完整指标体系，通过多维数据分析发现业务痛点与增长点。 4. 数据可视化与工具提效：开发并优化自助式数据分析工具与可视化看板（如 Tableau/PowerBI 或自研平台），实现业务状态的实时可视化监控，降低业务人员用数门槛，提升全员数据素养。 5. 团队赋能与梯队建设：作为核心技术骨干，与现有外包团队成员紧密协作，通过代码 Review、技术分享及规范制定等方式，提升全员数据素养。
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的电商。从创立伊始，盒马的使命就是让消费者享受“新鲜每一刻”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。 盒马，目前已打造了独立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品牌效应。 1.负责盒马鲜生前置仓的开发选址工作，涉及商圈调研，可信性报告，物业合作，异业同盟等 2.负责与合作方洽谈、协商并推进合作项目，并负责与合作方的日常沟通和关系维护; 3.负责协调公司内部资源，达到项目协调和资源整合目标； 4.完成公司对于盒马门店的开拓目标；
1，负责了解区域运营计划与预估单量，跟进区域内店仓评估落实物流能力； 2，负责监控区域店仓日常质控指标达成，通过数据发现问题并不断提升； 3，负责店仓生产，非生产，质控，配送等运营流程梳理及优化； 4，负责协助店仓日常运作和协调管理，对接配送、IT、采购、上游DC等部门； 5，负责店仓物流管理人员的考核，异动等职位要求；
负责老客+新客的运营，为提频、留存、养成负责。
1、通过电话，深入挖掘客户需求，完成1688实商产品的会员及广告售卖，为客户提供高效的商业解决方案 2、基于对广告产品的理解和运营，结合客户需求和痛点，定期帮助商家复盘和调优广告投放，给予专业建议反馈，提升客户满意度 3、通过专业且高效的服务，与客户建立良好的客情关系，帮助客户在1688上获得商业成功
1、负责移动机器人 运动控制算法的设计、开发调试（机械臂、移动底盘、双臂机器人） 2、负责机器人全局轨迹生成、动态速度规划、正逆运动学求解、力控等核心算法开发 3、参与MPC、WBC、QP优化、全身平衡、接触力控等算法的开发&真机调试 4、负责传感器、执行器、控制器之间的实时控制链路开发，定位并解决实机运行中的稳定性、延迟、抖动、跟踪误差等问题 5、负责机器人仿真环境搭建与 sim2real 调试，包括MuJoCo、Gazebo、Isaac Sim 等平台 6、与机械、电控、嵌入式、感知、规划等团队协作，完成机器人整机控制系统集成和性能优化
1、了解一个或多个领域的业务知识，与客户有效沟通并分析客户需求，识别出AI技术的行业/领域价值场景，协助客户设计应用的智能化路径。 2、理解机器学习、深度学习、大模型、智能体的基本原理，基于云+AI的产品设计AI解决方案，与技术服务团队协同，快速搭建智能体应用场景，结合产品解决方案优势和性价比，影响客户的技术选型决策。 3、依据市场/客户需求、技术动态，结合技术研判向产研部门反馈大模型应用解决方案及Agent工具等的优化建议，推动技术创新和解决方案的迭代升级，提升AI 解决方案、算法以及工具链竞争力。 4、挖掘可复制、可规模化、符合市场逻辑的大模型解决方案，通过客户案例的落地对成功实践进行总结归纳完成从0到1；并对内部团队及客户进行知识和项目分享，促进从1到N的复制。 5、关注最新技术趋势和行业动态，分享技术资源和经验，进行技术分析报告撰写，并与合作伙伴开展技术合作项目。
1.需求分析与场景识别：与教育行业客户（高等院校、职业教育机构、教育科技企业等）紧密合作，深入理解教育科研领域AI诉求，能够挖掘客户与当前人工智能技术发展水平相匹配、具备应用落地条件、投入回报效益明显的典型场景，如智能教学辅助、AI科研助手、智慧校园管理、智能化考试与评测、个性化学习推荐、教育大数据分析等。 2. AI规划与解决方案：理解不同AI技术（如NLP、CV、多模态大模型、知识图谱等）在教育科研场景中的适用范围和能力边界。以云计算+大模型为基础，设计教育机构AI解决方案（并识别阿里云的商机：算力集群、大模型调用、大模型平台、知识中心、智能体平台等）。 3. 产品需求反馈与优化：依据教育科研市场/客户需求及技术发展动态，结合教育行业政策导向（如教育部教育数字化战略行动、人工智能助推教师队伍建设等），向产研（或者伙伴）反馈大模型在教育场景中的应用优化建议及Agent工具迭代需求，推动教育垂直领域技术创新和解决方案升级 4. 方案沉淀与扩展复制：通过标杆客户案例的落地完成从0到1的验证；并对内部团队及客户进行知识分享和项目复盘，促进从1到N的规模化复制与推广。
1、负责88VIP拉新，熟悉淘系流量渠道，负责新客触达、权益引导、开通转化等环节的运营方案设计；梳理拉新漏斗，定位流失节点并推动优化，提升开通转化率 2、负责88VIP留存，基于会员生命周期做精细化分层运营，针对不同人群设计差异化触达；负责会员续费提醒、权益核销引导、沉默会员激活与流失召回，提升续费率 3、围绕拉新、续费目标，持续洞察新的增长点，独立产出方案并推进落地，通过 AB 测试与数据复盘驱动迭代 4、与产品、权益、数据、品牌等团队协作，推动运营项目落地。
1.负责游戏在线服务的架构设计、开发和维护； 2.高效地完成登录、好友、战队等系统的开发、测试和运维发布的工作； 3.分析服务器性能瓶颈，针对性能瓶颈进行有效优化； 4.建立完善的监控和分析系统，保证业务高质量运行，并及时响应各种突发事件。
As a Technical Account Manager (TAM) at Alibaba Cloud, you will be the trusted technical advisor and advocate for our enterprise customers, ensuring they maximize the value of Alibaba Cloud services and Generative AI solutions. You will bridge the gap between business objectives and technical execution, and contribute significantly to ensure customer success. Key Responsibilities: • Serve as the primary technical point of contact for enterprise customers, understanding their business goals, technical challenges, and cloud adoption roadmap. • Develop tailored cloud strategies, architectures, and best practices to align with customer needs, ensuring optimal performance, cost efficiency, and security. • Partner with sales, engineering, product, and support teams to deliver seamless end-to-end customer experiences and resolve complex technical issues. • Conduct regular technical reviews, risk assessments, and health checks to anticipate challenges, recommend enhancements, and drive continuous improvement. • Troubleshoot critical technical issues, escalate to internal teams when needed, and ensure timely resolution while maintaining customer trust. • Stay ahead of Alibaba Cloud’s evolving product portfolio (compute, storage, networking, security, databases, AI/ML) and educate customers on new features and use cases. • Gather and relay customer insights to internal stakeholders to influence product roadmaps and service improvements. • Ensure customer solutions adhere to industry standards, regulatory requirements, and Alibaba Cloud’s security best practices.
【核心定位】 我们在寻找一位以用户运营为专业底盘、同时具备 AI 落地手感的复合型人才。你需要能独立定义人群、设计策略机制、验证效果并对结果负责；同时能把自己的运营判断拆成机器可执行的逻辑，借助 Agent 让原本依赖人力经验的运营动作规模化跑起来。我们不需要你成为算法或工程专家，但需要你成为「最懂怎么把业务问题交给 Agent 的运营人」。 【岗位描述】 - 端到端负责用户经营环节：负责用户全生命周期中一个或多个关键环节，独立完成人群识别与分层、策略假设定义、机制设计、落地推进与效果复盘，对所负责环节的核心指标结果负责。 - 分层化的策略设计能力：面向不同价值层级与行为特征的用户，设计差异化的经营策略与干预节奏，持续提升用户活跃度、消费深度与长期留存，而不停留在活动排期与资源分发的执行层。 - 全链路视角与跨团队推动：从全链路视角审视用户经营路径，识别真正的瓶颈环节，联合产品、算法、工程与区域业务团队推动跨模块落地，主导需求定义与上线节奏。 - 把运营动作 Agent 化：识别手上重复度高、判断标准可被清晰描述的运营动作，动手搭建 Agent 或工作流将其自动化，把个人经验转化为团队可共享的运营资产。 - 业务与技术之间的翻译：承担业务与技术之间的翻译角色：把用户分层逻辑、策略规则与决策标准，转化为 Agent 的任务拆解与编排、数据与工具接入方式、知识库与提示词设计，以及上线后的效果校验机制，并对最终业务效果负责。 - 经验沉淀与规模化复制：把跑通的策略与 Agent 配置沉淀为可跨市场、跨团队复用的方法论与 SOP，让同一套方法能被复制。
1、Responsible for establishing and maintaining effective sales channels in India, to meet sales objectives. 2、Develop new partners, assess potential market opportunities, and formulate and execute channel strategies. 3、Establish long-term partnerships with distributors, providing training and support to ensure effective product promotion. 4、Coordinate internal resources to assist channel partners in resolving sales issues, enhancing customer satisfaction. 5、Regularly analyze sales data, evaluate channel performance, and propose improvement measures to optimize sales results.
小米是具备自研芯片、自研大模型（MiMo）、自建算力集群的全栈客户，本岗位作为小米项目组的全栈BTE，负责小米集团1-2条核心业务线的AI与云业务拓展及业绩达成。 客户关系管理 业务线深耕与机会识别：主动掌握消费电子、智能终端、智能汽车、IoT等领域的关键行业knowhow，保持对AI趋势的深度及时理解，在所负责业务线内识别市场机会、挖掘客户产品与技术需求，形成有效商机；并前瞻判断客户下一代技术架构演进带来的增量入口。 客户业务理解及需求挖掘：深入理解小米的商业模式与AI战略全貌（端云协同、MiMo自研路线、人车家全生态），完成所负责业务线的组织架构梳理与决策链摸排，串联客户OKR与年度技术规划，找到双方战略层面的合作机会点。 建立组织客情：在所负责业务线的关键决策点（业务负责人、技术委成员、技术Leader、算法与工程团队）建立并维护多点客情，协调我司管理层与客户对等层级建立连接；作为"铁三角"的导演，牵引SA、产研、交付与生态伙伴形成合力。 竞争格局管理：清晰掌握客户与竞对在所负责业务线的合作现状、用量与合约节奏，制定份额争夺与防守策略，并及时同步客户线形成整体应对。 产品和技术价值传递 理解阿里云产品及解决方案：深入理解飞天云计算操作系统、七大件、全栈AI（从算力到模型到应用）的技术价值，掌握Qwen全尺寸模型族、百炼平台、灵骏智算、PTU/MU算力单元、Batch批处理等产品的能力边界与成本结构，清楚竞对的差异化优势，能独立制定解决方案。 面向强自研客户的差异化价值传递：能向客户讲透阿里云在训练脉冲弹性、推理潮汐削峰、跨集群断点续训、推理性能优化（PD分离、KV-cache复用）、多模态与视频生成、出海节点与合规等方面的独特价值，讲清"自建之外为什么还需要我们"，形成差异化的心智占位。 分层布道能力：能进行云和AI的全栈布道，面向客户不同群体（一线算法与工程师、技术Leader、分管业务负责人/CXO）用各自听得懂的语言讲透技术与业务价值，差异化影响客户心智。 打法沉淀与复制：将在小米沉淀的终端侧AI合作打法（端云协同、Agent场景卡位、算力长约设计等）提炼为可复制的方案与案例，向团队及其他终端/消电客户输出，形成行业标杆实践。 制定商务策略及商机转化 促进客户决策及商机转化：摸清并影响所负责业务线的决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略转化商机，达成MaaS与算力业绩目标，实现与客户的双赢。 设计并推动商业模式升级：根据客户用量特征（稳态/脉冲/峰谷比/长约意愿）设计更优的商业形态，推动合作从分散调用走向锁定型长约，把握谈判节奏与折扣底线。 独立与牵引式谈判：能独立完成重要项目谈判，并指导、协助团队成员完成谈判，牵引合作商谈，从决策链层面影响谈判结果。 客户运营和管理：作为所负责业务线的第一责任人，从商机获取、技术对齐、POC设计、商务谈判、交付上量到问题闭环全程负责，协同内部产研、财税法等支撑部门，整合内外部资源，识别并管理风险点，做好精细化运营与项目落地。 促进用量增长而非仅签约：需持续推动场景扩展与调用量增长、防止用量流失，把单点合作沉淀为可持续消费；同时对存量业务的经营质量与毛利结构负责。 持续做好客户服务 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时响应线上问题与故障，关键时刻能独立完成排查与客户安抚，长期陪伴客户业务成长，提高客户满意度。 推动产品反向优化：提炼客户服务中的深层次问题，将推理性能、成本可观测性、模型能力、稳定性等方面的真实反馈反向推动内部解决，牵引产品方案与流程体系改进。 资源整合与长期主义：通过阿里集团内部与生态伙伴资源的整合，帮助客户实现自身业务目标，在部分专业领域做到比客户更懂客户，对客户的业务决策形成实质影响力。