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1. 战略规划与技术探索 • 制定盒马供应链算法的中长期技术路线图，主导深度时序模型、时空图神经网络、时序大模型等前沿技术在零售供应链场景的落地与突破。 • 洞察全球零售与供应链科技趋势，构建行业领先的"预测 - 决策 - 执行"一体化智能大脑，确立盒马在生鲜新零售领域的算法护城河。 • 攻克长周期预测、节假日预测、新品/新店预测、极端天气、复杂营销活动、突发事件下的鲁棒性预测等行业级难题。 2. 业务闭环与价值交付 • 统筹供应链算法体系，打通从需求感知（销量/单量/GMV预测）到智能决策（自动选品、自动订货、库存优化、出清策略）再到履约执行（仓网规划、生产计划、陈列优化）的业务闭环。 • 深入理解盒马多业态（盒马鲜生、前置仓、超盒算等）复杂的业务逻辑，将模糊的业务痛点转化为可量化的算法目标，通过运筹优化、机器学习、大模型深度融合，显著降低损耗、提升加权有货率、提高各环节人员作业效率。 • 主导新品全生命周期管理算法体系建设，利用大模型赋能自动化选品与汰换，实现“以少胜多”的商品力提升。 3. 团队管理与人才培养（团队管理） • 负责供应链算法团队的整体建设，包括人才梯队搭建、核心技术攻关指导及绩效管理体系设计。 • 培养兼具算法深度与业务广度的复合型人才，营造崇尚技术、追求极致、结果导向的团队文化。 • 协调跨部门资源（产研、运营、采购、物流），推动算法方案在业务侧的高效落地与规模化推广。
1、负责外投AI能力的产品化落地，覆盖外部媒体渠道用户增长投放，对NU规模、获客成本、用户质量等核心指标负责。 2、将AI与自动化能力深度融入日常投放工作，构建"AI执行+人类决策"的高效工作模式——用Agent/自动化工具承接重复性执行与监控，将人的精力聚焦在策略判断和异常仲裁上。 3、建设投放效果的分析与诊断体系，快速识别波动归因，驱动策略迭代；能借助AI工具高效完成数据洞察、竞品分析、趋势研判等工作。 4、协同算法、研发、媒体、创意等团队，推动投放能力持续升级。
伙伴规划和招募 • 识别所在区域/行业的目标伙伴群，招募伙伴&制定BP/拓展计划 伙伴运营管理 • 基于区域市场特性及伙伴能力，明确伙伴业绩目标，对所负责伙伴的整体业绩、重点指标负责 • 与伙伴负责人、业务团队负责人合作设计和制定销售策略、业绩提升路径、伙伴解决方案升级等 • 推动合作伙伴投入相应资源以达成业务目标，包括人员投入、激励资源，市场资源（市场活动+拓新投入）等 • 负责合作伙伴整体运营管理，包含经营分析、业务review、重点战役及事项管理、市场投放、活动策划等 • 依据生态合作政策，有效进行生态品控/合规/信控管理，预防廉正等红线行为发生，提升业务安全性 伙伴销售赋能与项目落地 • 对合作伙伴销售进行常规的coach和项目review，进行客户分析、项目分析，并协调公司相关资源解决问题，提升伙伴商机转化和业绩达成能力 • 进行日常销售（包括电销、面销、售前）培训 • 带领和指导合作伙伴制定战略目标，规划业务重点和资源投入计划等对存量客户进行盘点和挖掘，并监督日常执行 客户服务管理 • 通过伙伴洞察客户需求，提供专业、及时的客户服务，帮助伙伴客户更好地使用阿里云产品和服务 • 与伙伴客户的关键人员建立长期的合作关系，提升客户满意度，并通过有效的资源整合和运作，推动实现客户的续签和Upsell • 与伙伴紧密沟通，快速响应伙伴客户问题和故障，协调内部资源以解决客户面临的问题 • 在AI、服务、业务合作等多方面为伙伴客户提供体验升级 跨组织协作与影响力 • 协同内部团队（SA、TAM、伙伴运营等）构建和落地成功方法论。在内部建立跨组织关系，推动项目的落地 • 影响推动伙伴内部组织变革，构建成功案例证明合作伙伴赋能的商业价值
1. 【标注体系设计与规范落地】主导图像生成（Text-to-Image/Image-to-Image）及图像编辑领域的标注体系建设。深入理解算法团队在美学评估、语义一致性、空间关系等维度的需求，将其转化为分层级、可量化、可落地的标注SOP；并负责复杂场景下的边界案例（Edge Cases）定义，确保标注规则在大规模执行中的一致性与高可用性； 2. 【数据质量闭环与反幻觉优化】建立基于历史数据的“错题集”机制，通过BadCase分析沉淀高质量的正负样本对比范例（Golden Set），持续迭代标注规则；针对多模态模型常见的“视觉幻觉”问题，设计专项反幻觉标注模版，构建高难度的“真/伪”鉴别数据集，直接助力模型鲁棒性提升； 3. 【标注效能提升与工具建设】深度参与AI Native标注工具的建设与优化，结合业务痛点提出产品化建议，通过自动化预标注、智能辅助校验等手段，显著提升标注效率与准确率； 4. 【团队管理与供应商赋能】搭建标准化的视觉标注培训体系，负责内部标注团队及外部供应商的人员准入、培训考核及优胜劣出机制管理；作为技术与执行的桥梁，高效协调算法、评测、供应商多方资源，快速解决标注过程中的歧义与技术瓶颈。
全面统筹内容营销体系、线上线下活动内容策划及全渠道矩阵的日常运营与增长。通过高质量的内容输出、精准的活动内容策划与多渠道的协同运营，提升品牌声量、获取有效销售线索，并持续优化用户转化链路，为业务增长提供坚实的市场支撑。 核心岗位职责： 1. 制定年度/季度内容营销策略，构建符合品牌调性与用户需求的内容矩阵； 2. 主导营销内容的策划与产出，协同销售、产品团队将业务痛点转化为营销内容，针对目标客群把控内容质量； 3. 建立内容效果评估机制，持续迭代内容方向，实现内容资产的沉淀与复用； 4. 负责官网、公众号、展厅、外部媒体、大型线下活动、行业展会及大型品牌发布会等各类渠道与市场活动的内容策划与执行； 5. 整合内外部资源，拓展宣传渠道，挖掘维护相关媒体、KOL、行业伙伴等的合作关系，扩大品牌曝光度。
1. 负责世界模型相关数据采集与标注项目的全生命周期管理，覆盖需求拆解、项目计划、试标、培训、生产、质检、验收与交付。 2. 围绕视频、图像、3D 场景、多模态理解、时空关系、事件因果等数据类型，协同算法、产品及客户定义数据标准、标注口径与交付规范。 3. 组织 POC 试标和标注员培训，结合试标结果完善标注指南、案例库和 SOP，确保规范可执行、口径一致。 4. 建立项目质量管理机制：制定抽检方案与质量指标，执行抽检和问题归因，判定通过或驳回，并组织返工及复检闭环。 5. 负责项目排期、产能规划与交付节奏管理，持续跟进进度、质量、成本及潜在风险，确保按客户要求交付高质量数据。 6. 独立管理外包供应商或标注团队，推动任务分发、过程管理、质量改善、异常处理和交付验收。 7. 沉淀世界模型数据项目的标注方法、质检规则和项目管理经验，持续提升交付效率与数据一致性。
1. 负责阿里巴巴集团内部产品（IT类 / 端云产品 / 职能服务类，按业务域分配）的一线答疑与基础技术支持，为集团员工提供快速、高效的服务体验。 2. 处理常规工单与服务咨询，在标准SOP指导下完成问题排查与闭环处理，复杂工单及时升级至中高级专家。 3. 使用AI辅助工具（Skill、Agent、RAG知识库）提升日常服务效率，参与AI Native服务模式的日常应用与效果反馈。 4. 配合业务域负责人完成知识库维护、话术更新与知识沉淀工作，持续积累可复用的服务经验。 5. 记录服务过程中的高频问题与用户反馈，协助识别流程改进与系统优化机会。
1.负责国际电商平台多站点（Gmarket、Lazada、Daraz、Miravia ）、多语言搜索广告场景的核心算法设计与优化，围绕广告收入、投放效率、转化效果和用户体验等关键目标，持续提升广告系统的整体效果与商业价值。 2. 深入参与搜索广告全链路优化，覆盖多语言 Query 理解、商品与广告召回、广告相关性建模、CTR/CVR 预估与排序、创意优选、流量分配及竞价机制等方向，推动算法能力在复杂业务场景中规模化落地。 3.基于平台海量用户、商品与商家数据，探索大语言模型、深度学习、强化学习、图表示学习、迁移学习及计算机视觉等技术，解决跨语言语义理解、数据异构、样本稀疏和跨域泛化等核心挑战。 4. 深入理解业务与客户需求，独立识别增长机会和关键问题，完成从问题定义、方案设计、模型研发、实验评估到线上迭代的完整闭环，以可量化的业务结果推动产品和策略持续演进。 5. 保持对工业界与学术前沿的敏感度，结合国际电商广告的实际特点开展技术创新，沉淀可复用的算法能力与方法论，并支持将高价值成果产出为国际顶级学术会议论文。
1、负责管理、指导门店商品部、加工部、营销部的日常工作； 2、管控商品订货、陈列、卖场布局，合理进行库存管控，控制损耗，促进销售业绩及毛利的达成； 3、促进生熟联动项目推进工作，确保商品链路通畅； 4、负责门店的客服、用户体验各项指标的达成，能够有序完成各项客服相关培训工作 ，负责门店重大客诉的跟进及处理； 5、推动贯彻公司商业业务的各类制度、规范、标准在门店的落实，保障门店运营制度规范的有效落地； 6、主动开拓、发展本区域重点大客户，挖掘客户需求，进行有针对性的业务推介，提升门店会员粘性与区域内的会员渗透； 7、指导与培养下属工作能力，打造高绩效团队，形成阶梯化人才成长模式。
1、掌握IT关键风险理论和分析能力，根据监管要求全面评估和持续监督IT风险管理情况，形成风险评估结果； 2、可以独立完成IT关键风险的审计，包括明确审计范围、识别重点风险、测试控制活动、分析和执行相关的技术测试以及形成审计结论；具备团队协作能力，能够配合其他团队成员完成业务运营类审计中的数据分析和异常排查； 3、基于萨班斯法案（SOX）合规要求，执行ITGC/ITAC控制测试并编制工作底稿；配合协调外部审计师和外聘咨询顾问开展SOX合规工作；与公司内部相关团队沟通SOX合规要求，沟通识别的异常情况/审计发现，评估其影响以及跟进改进情况； 4、协助推进部门AI能力建设与智能化转型，参与AI审计智能体、技能及自动化场景的规划、开发与落地；参与部门审计AI能力建设，协助完成审计场景的需求梳理、能力搭建与测试验证； 5、完成主管分配的其他任务。
1.对互联网拉新产品全渠道归因策略有相关积累经验，根据总体目标主导实施归因策略优化实验及落地。 2.熟悉媒体投放实时质量识别和流量识别策略，主导落地全局最优回调策略实验和落地，对规模，成本，质量目标负责。 3.负责一个或多个中台系统建设，有相关经验，如信息流投放运营系统，aigc批量化素材系统 4.有比较强的数据分析能力，有增长投放全链路视角，善于发现和定位投放过程中的问题，并推动解决相关问题
1. 负责服务器/交换机产品系统硬件设计，保证产品方案领先性、成本优势和综合竞争力，参与产品端到端交付； 2. 负责原始需求的分析、评估与分解，提前识别风险点，解决开发过程中遇到的问题； 3. 负责推动各领域按照硬件系统方案按期完成开发和测试工作，保证最终硬件系统的交付质量； 4. 负责持续跟踪和分析友商竞品的优劣势，为平头哥产品定义和设计提供参考依据； 5. 跟进业界技术发展趋势，参与平头哥芯片与硬件产品路标的规划；
面向大模型在线推理场景，建设高性能、低成本、高可靠的推理加速基础设施，支撑高并发、大规模模型服务。 你将参与以下工作： 1. 设计和研发 KV Cache 存储、复用、调度与加速系统，优化 Prefill/Decode 阶段的缓存管理与资源利用率。 2. 协同 GPU 显存、主存、SSD 及远端存储等多级资源，优化 KV Cache 换入换出、跨节点迁移、共享复用和生命周期管理。 3. 优化首 Token 延迟、端到端时延、推理吞吐和集群资源成本，提升大模型服务的稳定性与弹性能力。 4. 分析并解决推理服务在线上的性能瓶颈、显存碎片、长尾延迟和稳定性问题，持续推动系统架构演进。
1. 设计开发高性能计算加速算法，包括但不限于MoE、Attention、卷积、矩阵乘及相关的融合和量化。 2. 基于硬件特性进行极致性能分析和优化，制定通用性能调优策略，适配和调优各种主流框架和开源代码。 3. 深度分析各种实际应用，如生成式AI/大语言模型推理和训练等场景，发明和改进能发挥硬件优势的加速算法。 4. 和其他团队紧密合作，参与并影响芯片架构、编程模型和软件平台的设计和路线演进。
1、负责前置仓的商品管理：对于商品的效期管理、品质管理、损耗管理负责；负责门店的水产养殖和销售的整体管理； 2、负责前置仓的进销存流程管理：负责前置仓内门店的收货、上架、库存、库位的管理工作，优化库内的动线和库位，对于商品的周转效率和库存准确负责； 3、负责前置仓订单的履约，保证在更快的时间保质保量履约客户的订单，不断追求降本提效，致力于为客户提供更好的服务，不断精益求精；配合总部各项营销策略的实施，负责线上各品类商品的日常的促销活动的落地执行； 4、负责前置仓现场的人员管理，包括招聘、培训和效率管理，负责数据管理和异常事件处理，维护周边社区关系；进行日常经营管理工作，包含对各项运营指标进行监控和分析，确保销售达成； 5、新开仓开业前期筹备相关工作；负责辖区用户拉新及服务，提升站点履约率和降低客户中差评，提升用户满意度与复购率； 6、负责前置仓成本管控和资产管理，特别是对可控费用的管控；负责管理前置仓资产管理，确保员工日常所需装备物资供给和资产设备的日常维护保养，确保仓内资产设备的安全性；
盒马鲜生你值得拥有： 全新的业态： 盒马是真正的基于互联网思想，抓住零售本质，去创造一个全新零售业态 潜在的回报： 业务现处于初创阶段，未来前景和回报不可估量，让你有机会创造另一个天猫 多元化的团队： 有五星级大厨，零售精英，物流牛人，让你体验创新业务的氛围与节奏 有挑战的工作： 从源头到消费者手中，开店，采购，销售，配送全链路全部自营，所有环节都自我掌控，真正形成业务闭环，让你真正接触商业全链路 盒马鲜生店长岗位虚位以待： 带领和激励整个团队，执行公司的政策和建立可依赖和有效的日常运行 带领和控制店内的已知和未知的损耗 根据公司的要求制定公司营运标准和各项季节性的工作要求确定执行 制定和控制门店的人力，排班，加班，人头数，最大化的优化人力成本，提升人员生产力 追踪和执行店铺的相关费用，（行政，物料，能源，水电，沟通费用） 制定和执行和追踪销售部门的预算 有效的串联门店各个职能部门和相关平行部门的合作 根据公司的发展，串联门店和采购部门的协作，提升商品的结构 根据公司的需求带领和掌控门店营运部门，销售合适的商品，合理的架构和优质的商品，提升公司口碑 负责执行竞争对手的市场变化，及时反馈信息给市场部门 建立清晰的KPI 指标，确保达成公司要求的业绩毛利。营业额指标。持续的给公司提供准确的财务数据
岗位定位 1. 你将负责大模型训练与评测数据的质量准入，对采集、采购及标注交付的数据开展数据洞察、数据理解、质量验收与必要的数据处理，识别数据中的质量风险、能力缺口和潜在价值，形成明确、可信、可追溯的准入结论。 2. 该岗位是数据进入训练、评测及应用链路前的第一道质量门，需要既能深入样本理解数据，又能通过分析方法和工具规模化发现问题，并推动数据生产方、供应商和业务方完成质量闭环。 岗位职责 1. 负责采集、采购、标注数据的准入验收，制定质量Rubric、抽样方案、验收阈值和错误分类标准，输出接收、整改或拒收结论。 2. 开展数据画像与质量洞察，分析数据分布、覆盖度、多样性、重复率、噪声、偏差及长尾场景，为数据采购、标注策略和训练数据配比提供依据。 3. 深入理解数据内容、业务语义和生产过程，结合训练与评测目标，判断数据是否正确、有效、有价值、可训练、可评测。 4. 使用Python、SQL及大模型、Agent工具完成数据解析、清洗去重、异常检测、分层抽样和辅助判定，推动质量规则工具化与验收流程自动化。 5. 对异常批次开展根因分析，定位采集、采购、标注、供应商执行或处理链路中的问题，推动整改、复验和质量闭环。 6. 与算法、采购、数据生产、标注运营及平台研发团队协作，沉淀质量报告、数据来源画像、验收SOP和典型案例，持续提升验收效率与一致性。
1. 筹划、组织各类产业活动，包括人工智能产业峰会、黑客松、AI+X应用链接、场景俱乐部、高校训练营等，持续拓展优质的产业活动合作伙伴，评估产业活动效果并持续优化改进，持续创新产业活动的组织形式。 2. 持续拓展产业生态伙伴，与行业龙头企业、产业社区、国企平台、高校等产业生态方建立长期合作关系，促成产业活动与产业生态合作的融合发展。 3. 负责产业社群建设与维护，有效挖掘社群中的合作与联动机会，提升社群的活跃度，提升社群影响力。
1. 设计酒店商家智能体系统：构建多智能体矩阵，实现定价、库存、营销等核心运营场景自动化 2. 搭建智能化业务闭环：打通市场感知 - 策略调整 - 流量转化链路，对接 C 端搜推系统，优化匹配与转化率 3. 探索前沿技术应用：运用强化学习优化智能体决策，持续迭代 AI 营销模式 4. 推动产品商业化落地：协同运营、技术团队，帮助传统酒店商家实现数字化运营转型
• 向高级法律顾问汇报，就公司电商平台现有及拟议新项目的全球扩展提供数据隐私方面的法律建议。 • 为业务团队在业务模式及战略实施、业务运营、产品方案、市场活动及商业协议中的数据隐私事项提供法律咨询。 • 分别与业务、技术、产品及信息安全部门协作，建立并维护电商相关数据隐私框架及管理机制。 • 协商、起草及审阅数据处理协议及其他与数据隐私相关的合同文件。 • 制定企业内部数据隐私法律工具和政策，面向业务部门开展相关培训。 • 研究境外司法管辖区的本地法律规范，管理外部法律顾问团队。