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1、负责端框架产品能力提升，以及淘宝共性产品体验问题的优化； 2、结合ai能力、用户洞察、厂商动向，持续探索用户更优质的多终端产品体验； 3、负责淘宝在各应用市场的评分持续优于竞对，分析用户反馈的产品体验问题并完成对应优化。
1.Identify business opportunities and customer pain points in supply chain scenarios across Japan's retail, logistics, manufacturing industries. 2.Focus on solutions including but not limited to warehouse automation, climbing robots, and other logistics technology products. 3.Work closely with presales and delivery teams to design integrated solutions, and take ownership of commercial communication, bidding and contract signing, as well as key account relationship management. 4.Analyze and define regional and industry sub‑segments and corresponding customer profiles; 5.Develop localized sales strategies for the Japanese market and achieve assigned sales targets. 6.Leverage experience in developing large enterprise (B2B) customers in Japan, with a strong partnership mindset, goal orientation and execution capability. 7.Optimize customer acquisition channels and sales strategies through analysis of products, industries and organizational structures; build mechanisms for problem‑solving and best‑practice accumulation, enhance the sales system, and ensure the achievement of business objectives.
1、月度/周度生意计划承接，下发执行手册，输出监督月度大品/时令品/换季品的执行，推动月度销售目标达成； 2、根据业务需求输出品类标准执行手册，以季度为单位做迭代更新； 3、及时了解市场竞对价格，通过市调分析可比品的市场价格形象，与采购沟通确保门店价格竞争优势； 4、与供应链协同，针对重大节假日根据门店分层、历史爆发系数，确定合理的订货目标，确保重点节日销售最大化； 5、与用户增长团队部门对接，制定每月大品、新品、时令品的商品联合推广，提高核心大品的全链路产出； 6、损耗归因，通晒重点高损商品，发现区域和门店营运管理、管损目标达成的机会点，并辅导改进； 7、生鲜低销高损商品月度分析，推进采购汰换; 8、协同新店筹备，拉齐营运标准；对新店重点时令品规划、特殊陈列道具做好协同;协同区域门店梳理现有工作流程，从全链路视角简化工作流，提升人效等。
我们在解决什么问题： 项目管理正在被 AI 重新定义。机械填表、追踪进度、撰写报告这类常规工作，正在被 AI 快速接管；真正稀缺的，是能在高度不确定中，把一群聪明人对齐到同一目标，并让项目跑得更快、更可验证、更能持续进化的人。 与此同时，我们正在大规模推进 AI 项目——从电商业务的 AI 应用落地（智能导购、AI客服、内容生成、智能运营等），到内部 AI 平台与基础设施建设，再到 AI 原生产品的从 0 到 1。这些项目与传统软件项目有着本质差异：它们是探索驱动的，结果不确定、依赖数据与评测、迭代中反复演进，实验性失败是常态而非异常。传统"路径确定、控制偏差"的管理方式，在这里会失灵。 我们要找的，是能驾驭这种不确定性、并能为组织搭建"AI 时代项目管理体系"的人。 你会做什么： 公司级重点项目/战役的全生命周期管控：从业务规划、产品方案、技术研发、上线、业务验收到复盘收尾，对进度、质量、成本进行整体把控，推动交付过程标准化，确保目标达成。 驾驭 AI 项目的不确定性：针对 AI 应用、AI 平台、AI 原生产品三类项目探索性强、依赖数据与评测的特点，设计"快速试错—可评测—持续迭代"的运行机制；帮助团队区分"实验性失败"与"真正的风险"，把握试错节奏与投入产出。 搭建 AI 时代的项目管理工具体系：设计并落地面向组织的 AI 项目管理工具链与方法体系——用大模型/AI 自动化周报与风险预警、从项目数据与研发 trace 中做归因分析、辅助排期与资源预测，让 PMO 从"事务执行"升级为"判断与决策支持"，并沉淀为可复用的组织能力。 建立跨团队对齐机制：在需求模糊、目标演进的环境中，与业务、产品、技术、算法、数据多方建立高效协同机制，推动共识与执行；熟悉所支持业务全链路，敏捷识别产品与技术的机会与风险。 需求、排期与兵力管理：负责 BP 产品/技术团队的需求管理规范、排期管理与资源配置，对技术规划有理解与价值判断，让业—产—研协同在线化。 方法论沉淀与效率赋能：因地制宜为不同业务设计项目管理、工时管理、文档管理、敏捷提效方案并推动落地；沉淀 AI 项目管理的新范式，赋能项目与团队。 我们希望你： 懂项目管理，更懂"为什么这么管"：有扎实的研发/项目管理方法论基础（OKR、敏捷、Scrum/看板），但不迷信流程，会追问"这个流程解决了什么真实问题"。 理解 AI 项目的运行机制：清楚 AI 项目与传统软件项目的差异（不确定性、数据依赖、评测驱动、迭代演进），理解模型、数据、评测、上线迭代的基本链路，能和算法/工程团队"接得上话"。 是 AI 工具的重度使用者，最好还是"搭建者"：日常就在用 AI 提升工作效率；如果你具备 AI 时代项目管理工具体系的搭建、设计与实践能力（能自己设计流程、串联工具、跑通闭环），将是我们最看重的能力之一。 能在不确定和模糊中推进：面对目标演进、方案反复、跨团队分歧，有秩序感、执行驱动力，也有把混乱收敛成可执行节奏的能力。 有强自驱、强推动与学习力：能主动发现、拆解、推动解决问题；面对陌生技术栈与新 AI 概念能快速上手——在 AI 时代，学习速度本身就是核心竞争力。
1. 负责AI产品核心效果评估与精度度量：主导大模型及AI应用在业务场景下的效果评测全流程，包括构建多维度评测指标体系（如准确率、召回率、幻觉率、Rouge/BLEU及任务完成率），制定严谨的AB实验方案，并对评测数据进行深度统计与归因分析。 2. 构建对抗性评测与稳定性验证体系：设计并执行覆盖边界Case、长尾分布及恶意攻击的测试用例，系统性评估模型在复杂场景下的鲁棒性、安全性与语义稳定性，输出可量化的风险评估报告。 3. 推动效果回归与用户体验闭环：建立版本迭代的效果回归基线，利用自动化工具持续监控模型更新带来的精度波动；同时建立“线上数据回流-线下标注验证-模型优化”的闭环机制，推动产品体验的持续优化。 4. 设计自动化评测工具与数据飞轮：开发或集成AI自动化评测脚本（如基于API的批量推理、断言校验），建设数据标注与结果分析平台，提升效果评估的效率和可复现性；主导评测数据集的构建与管理，确保数据分布的合理性与标注一致性。
1. 负责天猫家装行业进口家具品牌的运营，制定并执行品类增长策略，提升商家GMV及用户心智； 2. 策划并落地跨境供应链优化方案，协调海外品牌方、物流及支付等资源，保障商品合规性与交付效率； 3. 基于用户行为及市场趋势，设计进口家具品牌营销活动，整合站内外流量资源（如直播、内容营销），提升品类渗透率； 4. 通过数据分析工具（如Excel/SQL）挖掘用户需求与消费痛点，优化商品结构、定价及库存管理，驱动转化率与复购率提升； 5. 维护核心意大利等核心进口产地的家具品牌合作关系，推动商家分层管理，制定差异化扶持策略及商业化投放方案。
1. B端客户获取：开拓海内外客户合作，搭建稳定商机管道，重点覆盖模型厂商、平台、企业客户及开发者生态，探索多元合作模式，拓展行业合作，推动业务规模增长； 2. 平台产品运营：协作维护并迭代平台文档、计费看板等模块，保障平台易用性与信息准确性。对接合作方，处理接入咨询、故障排查与功能反馈，推动产研团队优化平台体验； 3. 运营策略迭代：构建垂域定向运营策略，收集客户痛点与需求，反哺平台功能优化与运营策略迭代； 4. 风控机制建设：建立经营分析体系，输出各类运营数据报表，提前排查断供、合规等各类风险。
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、 有互联网经验和较强的商业意识，深度支持业务决策，建立通用性数据模型，对业务方案进行可行性分析和风险评估； 2、 分析复盘各业务决策、活动的投入产出效果，定期向业务方和管理层进行问题反馈，提出优化建议、影响业务并推进解决方案； 3、 有能力独立构建所负责业务板块的财务分析体系，包括业务线年度预算编制、日常业财监控指标体系，月报分析体系等，结合外部视角，定期对业务运营情况、重点项目进行定期或专项分析； 4、 参与BU财务相关业务流程的设计，能够独立完成对所支持业务及相关财务流程的整体优化，发掘并把控风险点，建立/完善相应制度，推动流程系统化，提升工作效率；
我们坚信算法是供应链智能化的核心驱动力。团队深度融合机器学习、深度学习、强化学习、运筹优化、大规模仿真、大语言模型（LLM）与多模态大模型（VLM/MLLM）等前沿 AI 技术，在品类规划、需求预测、库存优化、订单履约、物流执行等供应链核心环节构建智能化算法体系，持续推动自动化、智能化升级，为业务创造可量化的效率提升与成本优化。 在 VLM / 多模态大模型方向，持续优化算法能力和壁垒，致力于构建业界领先的供应链多模态智能体系，基于视频-语言大模型（VLM）、图片/时序/语音-语言大模型（MMLM）解决电商供应链中商品理解、核价审核、虚假签收识别、商货品自动审核、纯新品销量预测等关键问题，持续提升审核效率与预测准确性并驱动业务损益改善。 岗位职责 1. 负责淘天海量供应链多模态数据（图像、文本、视频等）的分析与建模，覆盖商品理解、核价审核、虚假签收识别、单品自动审核、纯新品销量预测等端到端场景，持续提升供应链感知与决策效率； 2. 紧跟视觉-语言大模型（VLM/MLLM）前沿方向，参与供应链多模态智能体系的架构设计、训练范式优化与模型能力建设，构建多模态算法域深度技术壁垒； 3. 设计、研发并落地 VLM / 多模态大模型算法，综合运用计算机视觉、自然语言处理、多模态学习等方法，提升商品理解、图文对齐、OCR、文档理解等能力，推动可量化的业务价值； 4. 针对 Fashion88、淘工厂等行业特性，构建核价审核、虚假签收识别、单品自动审核、纯新品销量预测（图像+文本）等算法能力，支撑行业审核效率、预测准确率与损益等核心经营目标达成。
我们坚信算法是供应链智能化的核心驱动力。团队深度融合机器学习、深度学习、强化学习、运筹优化、大规模仿真、大语言模型（LLM）与多模态大模型（VLM/MLLM）等前沿 AI 技术，在品类规划、需求预测、库存优化、订单履约、物流执行等供应链核心环节构建智能化算法体系，持续推动自动化、智能化升级，为业务创造可量化的效率提升与成本优化。 在大模型决策方向，持续拓展供应链决策算法能力矩阵，构建端到端数据驱动决策算法、基于 LLM 的自进化优化算法（LLM-based Self-Evolution Optimization）与垂直领域基础大模型（如 Inventory Foundation Models），将大语言模型（LLM）、运筹优化（OR）与供应链决策优化深度融合，解决供应链计划（补货、调拨、订单履约）与物流执行（仓储优化、干线运输）中的关键决策问题，显著实现供应链成本、效率与体验的优化。 岗位职责： 1. 负责淘天海量供应链计划与物流执行数据的分析与建模，覆盖供应链计划（补货、调拨、订单履约）与物流执行（仓储优化、干线运输）等端到端决策场景，持续优化供应链成本、效率与体验； 2. 紧跟大语言模型（LLM）、LLM-based Decision Making 与自进化优化（Self-Evolution Optimization）前沿方向，参与端到端数据驱动决策算法、LLM自进化启发式询优系统以及垂直领域基础大模型（如 Inventory Foundation Models）的架构设计、训练范式优化与决策链路构建，构建供应链决策域深度技术壁垒； 3. 设计、研发并落地大模型决策算法，综合运用运筹优化（MILP/LP/DP/随机优化/鲁棒优化）、深度强化学习（DRL/Multi-Agents DRL）、大语言模型等方法，提升复杂决策问题的求解效率与业务可解释性，推动可量化的业务价值； 4. 针对自营行业、跨境供给、Fashion88 等行业特性，构建智能补货、库存调拨、订单履约优化、仓储作业优化、运输路径优化等算法能力，支撑行业成本、效率、履约体验与损益等核心经营目标达成。
我们坚信算法是供应链智能化的核心驱动力。团队深度融合机器学习、深度学习、强化学习、运筹优化、大规模仿真、大语言模型（LLM）与多模态大模型（VLM/MLLM）等前沿 AI 技术，在品类规划、需求预测、库存优化、订单履约、物流执行等供应链核心环节构建智能化算法体系，持续推动自动化、智能化升级，为业务创造可量化的效率提升与成本优化。 在预测与因果推断方向，持续优化算法能力和壁垒，致力于构建业界领先的自研时序预测大模型，将 TSFMs、LLM-based Forecasting 与因果推断深度融合，解决电商供应链中销量预测、新品预测、新品打爆等关键问题，持续提升预测准确率并驱动单量、GMV 与损益等核心经营目标达成。 岗位职责如下： 1. 负责淘天海量供应链时序数据的分析与建模，覆盖销量预测、新品预测、S&OP、补货计划等端到端场景，持续提升自营行业预测准确率； 2. 紧跟时序基础模型（TSFMs：Chronos、TimesFM、MOIRAI 等）与 LLM-based Forecasting（Agentic Forecasting、In-Context Forecasting 等）前沿方向，参与自研时序预测大模型 Tidal-FM 的架构设计、训练范式优化与样本增强，构建预测域深度技术壁垒； 3. 设计、研发并落地时序预测与因果推断算法，综合运用统计分析、机器学习、深度学习、因果推断等方法，提升预测准确性与业务可解释性，推动可量化的业务价值； 4. 针对国内超市、跨境供给、Fashion88 等行业特性，构建新品预测、新品打爆（价格/流量/投资因子驱动的因果推断模型）等算法能力，支撑行业单量、GMV 与损益等核心经营目标达成。
1、负责大型餐饮品牌到家线上运营，洞察生意机会，涉及品类运营规划、货品运营、用户增长、大型品牌营销等业务场景，承担对应的业务落地目标； 2、规划品牌客户跨端整合营销方案，主动寻找资源联动资源统筹，推动项目商务全流程，并保障项目落地及执行； 3、关注区域商业信息，包括但不限于区域需求差异化的理解及区域各端业务联动，并复盘数据提出有效优化策略； 4、具备用户运营相关sense，从用户需求视角切入，对于拉新、提频、用户权益玩法等有相关经验；
1、负责高德【SME/SMB 中小商户】的运维成长及营收（包含但不限于效果广告、年费续签、广告续充等），针对高德到店行业（本地生活类，如生服/休娱/教培/丽人/家装/零售等行业），带领 10 人左右自营运维团队，提升效果广告营收规模及商家规模化运维效率，并在过程中培养潜力 SMB 商家的成长； 2、负责【区域/客群广告增长策略】，与业务团队、团队成员形成合力，明确所负责客群的广告增长策略，并在广告消耗拉升、广告主留存优化、年费续签与续充提升、广告主增长等维度上沉淀标准化动作； 3、为商家的体验和满意度负责，能及时处理商户遇到的各类问题（投放异常、客资争议、赔付疑问等），并及时跟进解决，促进商家经营的良性增长，持续陪平台一起成长； 4、根据商家经营情况，定期复盘分析，快速定位问题、找到解法，对数据敏感，善于沉淀方法论（话术/SOP/能力模型）并复制放大； 5、做好团队员工培养和带教，明确运维专员的能力模型及提升路径，通过业务推进提升团队凝聚力和战斗力，拿到业务结果。
● 负责AI智能体应用的安全渗透测试，以攻击者视角挖掘越权、工具劫持、提示词注入、记忆投毒等Agent原生风险，输出标准化安全水位报告。 ● 对多端AI应用（Web/Mobile/Desktop/Hardware）开展逆向分析与攻击面测绘，覆盖权限管控绕过、本地记忆窃取、模型推理劫持等关键场景。 ● 构建自动化渗透Agent，将手工攻击链路抽象为可编排、可复用的攻击脚本与工具链，将单次渗透从人天级压缩至审核级。 ● 跟踪Agent生态前沿攻击面，持续扩充红队攻击矩阵。
1.品类战略规划与执行：负责粮油速食及生鲜行业（水产、肉禽蛋、水果蔬菜、温层食品）特定类目运营，制定行业整体运营策略，推动品类发展及商家商品运营，达成业务增长目标。 2.商家与商品供给管理：基于市场趋势及消费需求，制定商家商品引入计划，通过招商机制优化及资源整合，确保品类供给多样性与商品竞争力。 3.客户增长方案设计：针对不同客户类型（如KA商家、中小品牌等），整合平台与渠道资源，定制化设计业务增长方案，引导客户在平台实现健康可持续增长。 4.营销活动策划与执行：洞察粮油速食及生鲜行业市场动态及消费趋势，策划符合品类特性的营销活动（如节日促销、节令促销、场景化营销），提升品类影响力。 5.运营创新与机制优化：深入研究行业特征，引入新业态及创新供给模式，优化平台场域机制与售卖策略，推动品类运营模式升级。
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、作为瓴羊售前解决方案架构师，与云业务经理、解决方案架构师、产品、交付、咨询及客户成功等诸多角色紧密协作，面向零售与互联网行业客户提供数据驱动的营销数字化解决方案，帮助企业实现业务增长。 2、面向行业客户开展售前交流，包括需求调研、方案设计、产品演示、POC验证及招投标支持等，基于瓴羊营销产品矩阵（如 QuickAudience 智能用户增长、QuickTracking 埋点采集、天域数擎等）设计并呈现数据驱动增长的解决方案，协同销售团队推动商机转化与项目签约。 3、深入洞察零售与互联网行业客户的痛点、需求及面向未来的机会点，识别并归纳行业共性需求，给出明确的产品及解决方案优化建议。 4、定期输出营销领域行业洞察与竞品分析报告，迭代提升解决方案与客户需求的匹配度，总结并推广可复制的行业打法与解决方案。
● 基于“新人购”建设新人商品力和履约能力，沉淀有效商品力模型和新人心智产品，结合商品补贴驱动拉新增长； ● 协同行业和导购团队联合运营新客和成长型重点用户：建立供需匹配的有效组织和商品力模型，通过供需x权益x导购场域(搜索推荐等）合力解决重点用户的经营效率； ● 主导跨渠道用户增长项目，整合站内资源与站外渠道，设计并优化用户拉新、转化与复购路径，提升用户LTV；
1. 业务策略与决策支持：深入理解电商用增业务，建立高效业财沟通机制；从财务视角评估投入产出，为业务策略制定提供数据驱动的决策支持。 2. 全面预算与经营分析：主导年度/季度预算编制、滚动预测及资源分配；监控执行偏差，搭建并完善用增经营分析体系，定期输出高质量分析报告。 3. ROI评估与效能优化：建立用增业务ROI评估模型，分析营销及补贴资源的投放效率；针对重点业务提出优化建议并跟进落地，提升资源产出比。 4. 流程优化与数字化建设：主导财务业务流程设计与系统化改造，把控风险点；推进业财系统打通，搭建产品化财务分析体系，提升整体运营效率。 5. AI赋能与自动化：运用AI工具辅助日常分析、报告撰写及数据校验；自主编写Prompt、搭建Skill及Agent工作流，推动重复性工作自动化并持续迭代。