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1. 负责本地生活业务C端交易产品，深刻洞察行业用户需求及市场痛点，为交易转化率负责 2. 对C端交易链路全场景有见解和思考，能结合不同行业、人群、场景设计差异化链路、策略和推荐匹配机制 3. 洞察行业发展趋势，并结合高德特色设计产品。从为用户创造价值的角度思考，结合toC类AI产品0-1创新落地
1. 负责包括但不局限于人力资源、制造业、娱乐、游戏、行政管理、咨询、教育等白领办公方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检工作；与算法及产品团队协作，理解 RM 训练和 rollout 打分的数据诉求，交付满足研发需求的高质量数据。 2. 设计并落地覆盖办公生产力（文档、PPT、Excel）和电商运营场景的标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。 3. 统筹本方向的评测方案与数据生产方案，为 rubric 设计、verifier 校验、轨迹打分等环节制定可操作的标准；定期开展 pass 与非 pass 双向抽检，迭代标注规范。 4. 构建并维护本方向的数据质量管理体系，对轨迹根因归因（模型能力 / 评测缺陷 / 任务定义）的闭环负责；警惕分数虚高等隐性风险，持续优化迭代。 5. 管理标注专家团队，统筹日常任务分配与产能调度；与上下游（算法、产品、领域专家）充分协作，把个人判断力沉淀为团队方法论。
你将作为连接AI技术与本地生活商业场景的核心桥梁，负责利用大模型（LLM）、机器学习等前沿AI技术，重构商家经营的全链路体验。你的核心目标是打造智能化的商家成长体系，通过AI赋能帮助商家实现从入驻、运营到变现的全面提效，为团队构建“业务+数据+AI”的全栈闭环能力奠定坚实基础。 【岗位职责】 • AI产品规划与落地： 深入挖掘本地生活商家在经营过程中的痛点（如菜品优化、智能客服、营销文案生成、经营诊断等），结合大模型能力，定义并落地具有行业竞争力的AI功能与解决方案。 • 商家成长体系搭建： 负责商家生命周期管理的产品设计，通过算法推荐与自动化策略，引导商家完成关键经营动作，提升商家的活跃度、留存率及商业化变现效率。 • 全栈能力建设： 协同数据分析师及业务运营团队，推动AI模型在业务场景中的持续迭代与效果评估。沉淀通用的AI产品方法论与组件库，助力团队向“全栈智能化”组织架构转型。 • 跨部门协同与赋能： 与销售、运营及市场团队紧密配合，将复杂的AI能力转化为易于理解的商家工具，推动产品在B端市场的规模化应用与渗透。
1、运用互联网思维为酒店提供经营分析、收益管理、门店运营等顾问服务； 2、负责重点客户的攻坚开发运营维护； 3、快速响应公司新产品业务的市场覆盖开拓； 4、收集市场及竞争情况,根据不同的时间制定不同的销售策略，并执行落地； 5、高星酒店的店铺运营及套餐包装。
1、用户行为理解与画像建模：负责跨境电商场景下的用户行为理解、买家需求识别、采购意图建模与用户画像体系建设，结合站内行为、搜索意图、沟通内容、商品偏好、交易路径等多源数据，挖掘高价值用户与高潜商机，提升用户分层、商机识别和转化预估能力。 2、搜索、社媒、Push、Email 等渠道用户增长：负责多触点用户增长算法优化，覆盖搜索、社媒投放、Push、Email、站内推荐等渠道，支持拉新、激活、留存、召回和转化等增长目标；通过意图识别、内容生成、个性化推荐、触达时机优化和人群策略优化，提升各渠道用户触达效率和转化效果。 3、预算约束下的多渠道用户增长优化：负责预算约束下的跨渠道流量采买和增长策略优化，围绕 ROI、LTV、转化率、获客成本等核心指标，建设广告投放优化、竞价优化、预算分配、流量质量评估和增量价值评估能力，提升整体增长效率和预算使用效率。 4、用户增长基础算法研发：负责用户增长相关基础算法能力建设，包括转化预估、LTV 预估、uplift modeling、因果推断、A/B Test、推荐排序、大模型 Reasoning、RAG、Tool Use、Agent Workflow、多模态理解与生成等方向，支持用户增长、广告投放、AI 买家谈单 Agent 等业务场景持续迭代。
1. 主导AI眼镜产品的硬件规划与全生命周期需求管理，深度洞察用户核心痛点，挖掘场景价值，输出高质量、可落地的产品需求文档； 2. 负责从概念阶段到量产的产品目标定义及达成，包括人因工程优化、佩戴舒适性、交互体验等目标，把控产品方向与资源投入，确保产品体验达成目标； 3. 聚焦产品核心竞争力，推动复杂技术方案（如近眼显示、低功耗系统、多模态交互）的工程化落地，在创新性、成本、可靠性之间实现最优平衡； 4. 深度协同GTM、市场及销售团队，推动产品上市成功，输出核心卖点手册、商品详情页、培训材料等，为产品声量与销量提供关键支撑； 5. 保持对AI硬件领域前沿技术的高度敏感（如新型光学方案、低功耗SoC、空间感知、传感器技术等），评估新技术在整机产品中的应用潜力及用户价值。
1、负责智能产品项目软件全生命周期质量保证工作； 2、负责产品软件质量策划，过程监控及产品软件质量管控； 3、通过有效的度量分析，持续提升产品软件质量； 4、针对软件质量事故进行复盘回溯； 5、组织关键节点质量评审； 6、根据业务需求对质量流程及标准进行持续改进。
1. 主导负责项目集全局计划的制定，并负责组织跨项目集的开发交付策略制定、目标的分解、落地措施和实现路径； 2. 完成新产品的产品开发交付、成本、FFR、用户口碑、售后 等维度产品全生命周期的管理，识别潜在风险并提供必要的支持和干预建议。并可横向管理项目集； 3. 设计并推行公司级的项目管理政策、流程和标准，建立合适的项目管理框架和工具； 4. 参与制定及优化业务流程，组织团队及时复盘总结，不断优化跨部门业务协同效率。
1、对接GTM和销售要货需求，结合PSI数据，组织S&OP的需求计划编制、决策和管理，牵引供应链PC和MC计划基于整机成品需求计划向下分解为物料齐套计划以及整机生产/出货计划； 2、牵引端到端领域进行整机和物料责任量的数据对齐，全面整合渠道库存、整机PO、物料责任量的数据并及时预警风险；推动GTM和销售渠道达成整机提货率和要货计划准确率； 3、基于S&OP需求的交付节奏，制定产能规划和战略物料规划需求；对销售侧的提货达成率和PSI数据进行整合管理，及时调控S&OP并及时上报库存风险驱动决策调控库存消耗的操盘策略； 4、发布S&OP计划及整机交付和ITO分析报告，推动端到端领域优化改进。
1. 制定生产计划：根据客户订单、市场需求及工厂产能，编制月度/周度/日度生产计划，明确生产任务、产线分配及时间节点； 2. 进度监控与调整：跟踪生产执行进度，协调解决生产异常（如设备故障、人力不足），动态调整排程以应对紧急订单或变更； 3. 优化生产流程：通过持续改进和优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本； 4. 物料需求计划：基于BOM（物料清单）和生产计划，计算原材料及零部件需求量，制定采购计划并跟踪到货进度； 5. 库存管理：设定安全库存水平，实施ABC分类法控制库存，定期分析周转率、呆滞料比例，提出降本方案； 6. 物料异常处理：协调解决物料短缺、过剩问题（如紧急采购、替代料切换），处理来料不良或生产报废导致的补料需求； 7. 协调供应链：与供应商、物流等部门紧密合作，确保物料供应的稳定性和及时性。
1、督促计划组及时更新FCST,落实代工厂备货状况并根据需求下达采购订单； 2、协助并督促代工厂及时根据生产和试产的需求,按时齐套进料计划； 3、定期要求与供应商沟通，及时了解他们的生产计划、备货、货源及公司状况； 4、不定期的按公司项目的状况及需求量,对供应商做到风险排查； 5、物料和整机交付； 6、定期组织供应商绩效考核和QBR会议。
1、据新产品/新项目需求寻找符合研发、质量和成本要求的合作伙伴；主导供应商现场审核和定期绩效评估，建立并动态维护合格资源池； 2、负责项目/物料的成本拆解与分析，组织招标、询比价，制定年度/项目供应商策略；完成阶段降幅目标，通过二供导入、制成优化和良率提升等手段达成年度降本指标；需要达成项目首交目标和解决量产过程中交付异常； 3、技早期介入研发选型，评估物料可制造性、供应风险，连续交付能力；针对关键瓶颈物料，提前布局、建立安全库存或垂直整合方案； 4、维护战略/核心供应商关系和定期沟通，推动质量、交期、持续降本；主导供应商月度/季度绩效考核，优化资源池； 5、持续收集物料或原材料行情、产能、政策变化，输出品类策略报告；维护和刷新系统价格、配额、认证信息，确保数据及时准确； 6、协调处理各体系遇到资源性异常。
1、根据公司发展战略，做好京东店铺的销售规划，结合自身运营技巧，达成月度、季度、全年销售目标； 2、制定大促、新品活动方案并执行落地，监控并分析店铺日、周、月度的流量、转化数据，同时收集行业、竞品数据和活动节奏，分析市占、成交构 成、流量来源等核心指标，并及时做出应对策略； 3、负责品牌京东自营/POP店铺整体运营工作，包括：商品主图文案、标题关键词、高广词等前端详情优化工作，以及好评率、店铺评分、商品质量分等后端动态数据维护工作； 4、熟悉京东平台流量分发规则，并能通过一系列手段提升商品权重获取平台免费搜索、推荐流量； 5、对接采控补货，对京仓库存周转负责，确保日常期商品现货率98%以上，保证前端销售供应； 6、对于京东平台京准通推广工具有一定的了解，对于快车、触点、京速推等细分版块有自我的玩法总结，对接投放同学，分析提升广告投放效果。
1. EDA 领域数据体系设计：针对流片前全流程（数字：RTL 设计 / 验证 / 仿真 / 综合 / STA / PnR / DFT；模拟 / 混合信号：晶体管级电路设计 / 前后仿真 / 版图 / 寄生参数提取 / DRC-LVS signoff / 时序与功耗分析，如 ADC / DAC / PLL / SerDes / 电源管理 / 射频等）做结构化拆解（考点分类、难度分级、任务原子化），设计可复用的任务模板与评测协议；把真实芯片开发任务（spec→RTL、模拟电路拓扑设计与调参、波形 / 时序 / 综合日志理解、TCL / SKILL 脚本、bug 定位等）转化为可批量造题的数据来源，沉淀标准化的领域数据资产。 2. 可验证环境与数据链路搭建：在服务器集群（LSF / SGE）+ 命令行 / TCL / SKILL 的真实工程环境上搭建可验证环境（数字：Verilator / iverilog / cocotb、Yosys、OpenROAD / OpenLane；模拟：Virtuoso / HSPICE / Spectre / Calibre、ngspice / Magic / KLayout），把工具退出码、DRC / LVS、slack / 面积 / 功耗 / 增益 / 相位裕度等转化为可自动判分的验证信号，并配合工程侧部署采集 Agent，让数据链路贴合实际工作方式。 3. 大模型行为轨迹生产与激励标注、Rubric 共建：驱动大模型在真实 EDA 环境中执行任务，采集完整的推理与操作轨迹，设计多阶段过程激励（Process Reward）与结果激励（Outcome Reward）标注方案；与 Rubric 团队把 EDA 专业判断拆成硬验证（工具退出码 / DRC-LVS 通过）+ 数值指标（slack / 面积 / 功耗连续奖励）+ milestone + LLM judge 的多层评分规则，将轨迹转化为可用于 SFT / DPO / RLHF 的高质量训练数据。 4. 外部专家与生态管理：与高校课题组、芯片设计专家、外部众包建立长期合作机制，负责需求定义、验收标准撰写、任务分发、结果评审与流程规范迭代，通过外部资源规模化供给精标数据。 5. 与模型团队协同推进：作为数据侧对接人，读得懂 EDA 相关 benchmark，参与能力评测集设计、Bad Case 归因、数据配比与训练策略制定，定位模型能力短板并反推所需数据，推动"数据 → 模型 → 评测"闭环。
1. 负责相关类目的商家招商、运营与生态建设，推动商家资源拓展与商家分层运营策略落地； 2. 基于市场趋势与消费者需求，制定品类规划及商品优化方案，整合平台资源支持商家增长，提升商家活跃度与GMV； 3. 通过数据驱动分析（如销售趋势、用户行为、供应链效能），优化运营策略与资源配置，实现商家运营效率与业务目标达成； 4. 跨部门协作推动资源整合（如物流、营销、供应链），解决商家痛点，助力中小商家从0到1快速成长及头部商家规模化发展。
负责智能体Harness（Skill、RAG、记忆等）的共性行为安全风险的发现、检测与防控能力建设。围绕 Agent 应用落地到各行业业务场景后暴露出的行为失控、组件被污染等业务风险，聚焦 Agent Harness 的资产发现与动态风险检测，联动网络安全、数据安全及业务部门构建纵深的 Agent 行为风控能力，持续降低智能体在真实业务流程中"做错事"和"被污染"的风险，保障智能体业务安全、稳定、可控地运行。
我们是AI Coding团队，我们的作品是Qoder。加入我们，你将参与核心功能设计、开发者体验优化与企业级生态整合，与顶尖的产品、研发和设计团队共同打造行业标杆级 AI 编程产品。 你将会： - 参与Qoder核心功能的产品规划与迭代，覆盖企业知识引擎、上下文工程管理、Agent 工作流等方向； - 深入用户真实工作流，洞察高频痛点，设计可落地的 AI 场景方案； - 与前端、后端团队紧密协作，推动快速迭代，持续打磨用户体验； - 持续跟进 LLM 与 AI Agent 前沿进展，将新技术转化为产品能力； - 通过数据分析与用户反馈闭环（日活、功能使用率、NPS），驱动产品策略持续进化。
参与供给相关业务领域数据方向的AI应用建设，围绕数据研发、服务、应用的全流程，以知识为地基，把业务口径沉淀为AI可推理的知识资产；用多Agent工作流把数据研发从需求到上线的智能化，让数据Agent在口径硬约束下持续产出正确、可验证的结果。 1、数据研发与建模：参与数据的领域建模与口径定义，从ETL代码中提取口径规则并结构化为AI可推理的知识资产；攻坚脚本代码生成准确率，实现从需求描述到SQL/数据加工任务的自动生成与回归校验。 2、运维：构建Agent驱动的数据运维能力，实现任务异常的自动发现、根因归因与自愈处置；保障多步骤Agent工作流的生产级可靠性（状态持久化、人工介入与回退）与全链路可观测。 3、数据服务与应用：建设数据服务和编排的AI应用建设，用于支撑业务经营分析、AI评测与上层Agent应用的数据供给。 4、支撑实际业务经营场景与AI系统，把数据能力转化为可衡量的业务经营效果。
1、基于消费者洞察和消费决策树，负责烘焙品类的商品策略和开店对接； 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。
1、 酒店拓展：拓展区域优质酒店，保证区域供应链完整、拿回优势价库； 2、价库运营：结合平台工具和资源，做好基础信息维护、工单处理、平台重点项目的落地执行，提高间夜产出； 3、商户问题处理及关系维护：解决商家遇到的如操作、财务、订单、商品优化等方面的问题，并通过高频次拜访，帮商家解决具体问题及维护与商家的关系； 4、结合区域酒店情况做好售卡目标的规划和执行，以此提升酒店间夜产出。