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职位名称：领导力发展专家 【岗位定位】 作为领导力发展领域的核心专家，您将主导关键层级人才发展项目的全生命周期管理。您需要具备深厚的项目设计功底与卓越的交付能力，既能深入业务一线进行精准诊断，又能独立输出高质量的课程体系与运营方案。同时，您将作为创新先锋，利用AI技术与社群化运营手段，重构传统培训模式，打造高互动、高转化的人才发展闭环。 【岗位职责】 1. 人才发展项目体系设计与规划 (Project Design & Architecture) ● 顶层设计： 基于业务战略与人才盘点结果，独立负责中高层或高潜人才领导力发展项目的整体架构设计（包括学习地图、培养路径、评估机制等）。 ● 内容研发： 主导核心领导力课程与案例的开发。能够萃取业务标杆实践，将隐性经验转化为显性的课程内容、案例库及教学工具，确保内容“接地气、能实战”。 ● 混合式学习设计： 设计“线上+线下”、“学习+实践”、“测评+反馈”相结合的混合式培养方案，确保学习项目不仅停留在课堂，更能延伸至工作场景。 2. 培训项目端到端交付与运营 (End-to-End Delivery) ● 核心交付： 亲自承担关键模块的授课、引导与工作坊主持工作。具备极强的现场控场能力，能通过高效的引导技术（Facilitation）激发学员研讨，推动共识达成。 ● 运营闭环： 负责项目从启动宣发、过程运营到结业评估的全流程执行。监控项目质量，及时处理突发状况，确保学员满意度（NPS）与学习目标达成。 ● 效果评估： 建立科学的项目评估体系，量化培训对业务行为改变及绩效提升的实际贡献，并输出复盘报告。 3. 业务诊断与需求洞察 (Business Diagnosis) ● 高层对话： 能够与业务部门Leader（M3/M4及以上）进行同频对话，通过深度访谈、数据分析等手段，精准识别业务痛点背后的能力缺口。 ● 定制化方案： 拒绝“标准化套餐”，基于诊断结果为不同业务线定制差异化的解决方案，确保培训项目直接服务于业务目标的达成。 4. 学习技术创新与社群生态 (Innovation & Community) ● AI赋能培训： 积极探索生成式AI在课程设计、课件制作、模拟演练、智能陪练等环节的应用，大幅提升内容生产效率与学员互动体验。 ● 社群化运营： 引入互联网产品运营思维，搭建高活力的“学习社群”。通过任务打卡、同伴互评、话题共创、积分激励等机制，激活学员自驱力，营造持续学习的组织氛围，打破传统培训的“孤岛效应”。
1、统计建模&机器学习：通过回归、预测、优化、分类等建模方法，挖掘用户行为规律，优化产品形态和用户体验，带来业务价值 2、用户理解&业务分析：理解业务目标和需求，使用数据分析方法和工具，为业务提供洞察和助力，例如漏斗分析，路径分析，用户分群分析等 3、A/B实验&因果推断：通过A/B实验，PSM&DID，时间序列方法对不同产品策略进行评估，并进行深入的下钻分析和归因分析，对实验迭代提出方向性建议 4、评估体系开发：建设产品指标库和相关应用，分析指标相关性，拆解KPI，定义和开发AI时代的业务指标体系和AI工具度量体系，指导业务和AI做工 5、方法论沉淀和创新，以及工具建设：对实验、分析、建模方法论进行沉淀和创新，建立数据科学方法论，落地到平台工具和AI Agents
背景介绍： 我们正在构建一个深度理解淘宝研发上下文的领域大模型，目标是打造一个具备“架构师级”洞察力的AI模型，从根本上提升研发效率与质量。如果你渴望在一个真实、复杂的场景中，将LLM的能力推向新的高度，并亲手塑造下一代软件研发的未来，我们期待你的加入！ 1. 领域模型训练： 负责淘宝研发领域大模型的核心算法，主导持续预训练（Continual Pre-training）、指令微调（SFT）和对齐（RLHF/DPO）等训练流程； 2. 知识注入与推理： 设计并实践创新的数据方案，将代码、文档、配置等异构研发知识高效注入模型；通过多任务学习、FIM等范式，增强模型对软件工程的深度理解与复杂推理能力； 3. 能力评估与迭代： 建立科学的评测体系，精准评估模型在代码溯源、影响分析、故障排查等高阶任务上的能力；分析bad case，驱动数据和算法的闭环优化。
1.主动利用多渠道寻找并拜访工厂型企业，根据客户需求完成产品方案的售卖； 2. 定期复盘商家在1688平台上的综合投放效果，给予客户专业建议反馈，提升客户满意度； 3.建立良好的客情关系，通过多种方式，促进客户之问的相互分享和共成长，推进市场繁荣发展。
核心职责 1. 负责跨境出口仓发或 JIT 业务的物流履约方案设计，设计并优化仓节点作业方案与时效成本模型。。 2. 识别平台或商家的物流需求和痛点，进行根因分析，并系统化搭建仓端全链路履约能力，推动产品和运营团队进行落地； 3. 负责跨产品、研发、运营、仓侧及上下游履约系统多方协同，推进项目落地，项目范围、进度、质量及业务结果负责。 4. 探索并推动 AI / 大模型在仓履约场景的应用，将 AI 能力产品化、工程化，形成可在 A 段仓网络复用的智能化解决方案。
1.负责盒马餐厨品类的商品采购与供应链管理，围绕餐具、厨具、收纳等细分类目，通过精准选品与供应商开发，为消费者提供高品质、高性价比的居家餐厨产品方案； 2.根据市场趋势和消费者洞察，制定餐厨品类的年度采购策略与商品结构规划； 3.开发并维护优质供应商资源，涵盖国内外优质产业带工厂，推动OEM和差异化商品的落地； 4.管理品类P&L，对销售额、毛利率、库存周转等核心指标负责； 5.联动运营、营销团队策划品类促销活动，提升品类渗透率与复购； 6.持续关注行业动态与竞品策略，推动商品迭代升级。
1、有较强的商业意识，深入了解飞猪平台用增业务，建立并维护高效的业财沟通机制，参与业务策略制定，从财务视角评估投入产出，提供数据驱动的决策支持； 2、负责年度/季度预算编制、滚动预测及资源分配，监控预算执行情况，识别偏差并推动改进，搭建并完善用增业务的经营分析体系，定期输出经营分析报告； 3、建立用增业务相关的 ROI 评估体系，优化营销及补贴资源的投放效率，分析BU重点业务的投入产出效果，提出相应优化建议，并跟进落实； 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。
1、负责用户增长算法团队的整体规划与建设，制定增长算法的技术路线与演进方向，围绕拉新、激活、留存、召回、转化等增长目标，系统性构建算法能力体系，驱动业务持续增长。 2、主导跨境电商场景下的用户行为理解与画像建模，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，建设用户分层、商机识别与转化预估能力，挖掘高价值用户与高潜商机。 3、统筹搜索、社媒投放、Push、Email、站内推荐等多渠道用户增长算法优化，推动意图识别、内容生成、个性化推荐、触达时机优化和人群策略等核心能力的建设与迭代，提升各渠道触达效率和转化效果。 4、负责预算约束下的跨渠道增长策略优化，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。 5、主导用户增长基础算法能力建设，覆盖转化预估、LTV 预估、uplift modeling、因果推断、A/B Test、推荐排序等方向，并推动大模型 Reasoning、RAG、Tool Use、Agent Workflow、多模态理解与生成等前沿技术在增长场景的落地应用。 6、负责团队人才梯队建设，包括算法工程师的招聘、培养与绩效管理，营造技术驱动、数据导向的团队文化，推动团队在算法深度与业务理解上的持续成长。 7、与产品、运营、工程、数据等团队紧密协作，推动算法策略从问题定义、方案设计、实验验证到线上落地和持续迭代的全链路闭环，确保算法能力对业务目标的有效支撑。
1. 负责面向LLM、图片、视频、音频的全模态标注能力建设和 Coding/Agentic 领域标注能力完善。 2. 负责标注平台智能标注能力建设，如LLM、多模态自动标注等，并建设基于标注平台的agent框架以及相关标注agent的开发； 3. 负责面向领域专家的专家标注平台建设，同时把智能标注能力迁移至专家标注平台。
1. 在AI 芯片上适配SOTA开源框架和SOTA模型，分析解决适配过程中发现的功能、性能与精度问题，为AI芯片客户提供问题支持和解决方案 2. 对SOTA模型和框架做原理分析，竞对分析、构建差异化产品竞争力，贡献开源社区提升产品影响力 3. 构建SOTA模型和框架端到端粒度、算子粒度、Kernel粒度的仿真框架，在芯片设计阶段提前发现精度、性能问题，保障芯片设计成功
1、构建智能化数据服务体系：围绕全球买量投放业务，设计并搭建标准化的数据分析体系与数据看板；引入AI数据分析能力，提升数据服务的自动化水平与响应效率，确保业务方能快速获取关键洞察与决策支持。 2、媒体算法与投放策略结合：深入理解国内外主流广告媒体的流量分发机制与推荐算法逻辑，通过数据分析识别媒体版位特性与素材表现规律，协助制定更精准的买量策略，提升投放ROI及关键指标达成率。 3、风险预警：建立投放风险预警机制，快速识别投放风险（如成本激增、转化下跌、媒体作弊等）并提示风险点； 4、数据产品化与方法论沉淀：将通用的分析需求转化为标准化的数据产品或服务模块，持续优化“媒体理解+AI应用”的服务流程，确保数据服务能够灵活适配不同地区、不同产品的差异化投放需求。
1. 素材与投放的数据理解 负责让模型"看懂"素材与投放：围绕素材效果的可预测性，搭建相应的数据与特征基础，并对预测结果的可信度负责。 2. 训练数据体系建设 负责建设支撑模型持续迭代的数据基础，让机器决策过程中的关键信息被完整、结构化地沉淀下来，形成可用于建模的资产。 3. 建模效果的判断与推进 与算法同学配合，围绕当前建模路线做效果评估、问题定位和优化方向判断，推动模型准确性持续提升。 4. 与投放自动化能力的协同 参与自动化投放能力的落地过程，从数据视角提出要求，保证过程中产生的数据可支撑后续的策略建模。 5. 数据可信度把关 对分析口径与数据质量负责，为项目早期的路线判断提供可靠依据。
1、负责剧综衍生节目及短视频运营及推广，对剧集内容有判断，了解AI内容生产链路，能根据内容特点制定衍生节目内容方向，对收入结果负责； 2、负责娱乐新闻内容运营，有热点意识和新闻敏感性，结合用户兴趣进行娱乐内容分发推荐，为娱乐向内容收入、用户规模等指标负责； 3、有数据分析能力，结合场景流量、产品形态、收入等多维数据做内容数据洞察，输出推荐分发链路上的优化动作和策略，提升流量效率； 4、根据频道业务策略及需求，提出产品优化、产品玩法迭代等需求，并推进落地执行。能根据产品环境变化，优化人货场匹配机制，提升分发效率；
1.根据公司AI芯片产品战略及路线，定义和管理数据中心AI加速芯片产品； 2.负责AI芯片软硬件产品规格定义，通过市场调研、客户访谈、竞争分析等识别产品需求，制订优先级，定义产品主要功能、性能指标（算力、互联、功耗、软件栈等），综合考虑技术演进、标准进展、合作伙伴需求和市场需求等多重因素； 3.制定产品路标和版本迭代计划，对齐市场窗口、技术成熟度和竞品发布节奏，负责AI芯片产品定价，并对产品竞争力和商业结果负责； 4.跟踪AI芯片市场和竞对动态，洞察大模型负载与技术趋势，输出竞争预警与差异化定位； 5.对于芯片产品进行日常管理，与内外部客户、架构、设计、软件、市场、销售等团队进行有效沟通，推动产品从规划到量产上市； 6.协助管理层对芯片的成本、功能、开发时间等因素进行取舍选择，并分析潜在的资本投入回报。
团队介绍 我们是钉钉知识管理团队，致力于打造企业数字资产的核心基础设施与产品体系，帮助企业安全、高效地沉淀、管理、流通和应用知识。 团队业务包括但不限于： ● 企业级 AI 原生文件系统：提供统一的文件存储、组织、同步、检索和智能处理能力，支撑企业数字资产全生命周期管理； ● 在线文档产品：支撑多人实时协作、内容创作、发布与消费，持续提升企业协同效率； ● 群文件：连接沟通与内容，让群聊中产生的文件和知识可沉淀、可管理、可复用； ● 知识库与 LLM-Wiki：帮助组织构建结构化、可持续进化的知识体系，并通过大模型增强知识理解、组织、检索、问答与创作； ● 钉盘：为企业提供安全可靠的文件存储、共享、协作与管理服务。 随着 AI 深入办公场景，我们正在推动文件和内容从“被动存储”走向“可理解、可组织、可检索、可生成、可行动”。团队也在建设面向知识管理场景的 AI Harness，将模型接入、上下文构建、任务编排、工具调用、效果评测、安全治理与可观测性沉淀为通用工程能力。你将参与钉钉知识管理核心产品与基础能力建设，在大规模分布式系统、内容与文件技术、企业级权限安全、搜索和 AI 工程的交叉领域解决真实问题。 你将获得 1. 参与钉钉知识管理核心业务建设，服务企业数字资产沉淀、管理、流通和智能应用的关键链路。 2. 深入在线文档、群文件、知识库、钉盘及 AI 原生文件系统等多类产品场景，获得兼具技术深度与业务广度的实践机会。 3. 在分布式系统、文件与内容技术、搜索、数据安全和 AI 工程的交叉领域持续成长。 4. 与产品、算法和工程团队共同探索 AI 时代企业知识管理的新形态。 5. 清晰的职业发展路径，可沿技术专家或管理方向持续发展。 岗位职责 1. 参与钉钉知识管理业务的服务端设计与研发，覆盖在线文档、群文件、知识库、钉盘及企业级 AI 原生文件系统等产品和平台能力。 2. 负责核心业务模块的需求分析、技术方案设计、开发上线和持续演进，对模块交付质量、稳定性与用户体验负责。 3. 建设统一的企业文件与内容基础能力，包括文件元数据、目录与空间、版本管理、分享协作、发布预览、内容生命周期等。 4. 参与高可用、高并发、可扩展的分布式系统建设，持续优化存储、索引、同步和访问链路的性能、稳定性与成本。 5. 建设企业级权限与数据安全能力，包括多租户隔离、细粒度权限模型、审计追踪、数据加密及合规管控。 6. 参与知识数据基础设施建设，解决内容解析、数据一致性、实时更新、权限过滤和大规模检索等技术问题。 7. 建设面向知识管理场景的 AI Harness，完善模型接入与路由、上下文工程、任务编排、工具调用、评测反馈、安全治理、成本优化和可观测性等通用能力。 8. 建设 LLM-Wiki 等 AI 原生知识产品能力，推动内容理解、智能组织、语义检索、RAG、知识问答、AI 辅助创作与 Agent 的产品化落地。 9. 完善服务治理与可观测性体系，通过缓存、消息队列、限流降级、故障恢复、日志、指标和链路追踪提升系统韧性。 10. 与产品、客户端、前端、算法、测试等角色紧密协作，将复杂业务问题拆解为清晰、可演进的技术方案。
1. AI能力研发：主导钉钉财务/智能合同业务的架构设计与AI研发工作，整合大模型和AI技术，赋能企业财务/智能合同场景； 2. 服务端架构开发：构建高并发、高可用的服务端系统，支持AI模型的在线推理与实时响应，保障企业级业务稳定性 3. 全栈能力：有一定的全栈开发功底，了解前端技术，能独立完成简单前端项目开发构建发布； 4. 跨团队协作：从商业视角看问题，并协调相关方合作，与产品经理、前端工程师、算法专家协同，将AI能力深度集成到钉钉智能财务/合同产品中，实现业务价值
职位描述： 1. 负责内容安全策略运营，包括安全评审、安全策略制定、产品链路完善等，保障业务内容合规； 2. 具备较高的风险敏感度，掌握内容安全相关舆情或法律法规动向，及时对新增风险进行识别布控； 3. 协同上下游各职能团队，整合资源、完善和优化社交场景的风控产品链路，有效利用技术和数据手段驱动内容安全管控良性循环； 4. 在对深刻理解业务的基础上，利用数据化运营思维，深入业务数据分析，挖掘风险特征进行有效策略迭代更新。
1. 跟进日本地区 IP 项目的日常商务执行，协助推进版权监修、素材确认、版本跟进、排期沟通等工作。 2. 对接日本合作方、代理方及内部产品、市场、法务、运营等团队，跟进沟通事项，推动信息同步和问题闭环。 3. 协助日本市场营销落地执行，包括宣传物料整理、活动资源对接、上线支持等。按照项目节点持续跟进事项，及时反馈风险和问题，协助推动项目按计划落地。 4. 根据业务需要，支持日文邮件、会议沟通、合同资料整理等相关工作。 5. 配合团队完成日本地区合作项目的各项商务支持工作，提升项目执行效率。
1.机构/高校/供应商生态全生命周期管理：负责外部资源拓展匹配、准入管理、资源调度、交付履约及结算等工作。建立完善的合作伙伴绩效管理制度，通过科学的评估体系优化供应商合作，提升整体合作质量。对合作伙伴在项目中出现的问题和事故进行及时干预与处理，确保项目顺利推进 2. 交付与运营效率提升：通过商务策略优化、流程再造及产品设计创新，不断提升高校交付及运营效率，降低整体业务交付成本。推动资源管理的智能化与自动化升级，助力公司在高难数据构建、标注领域保持竞争优势 3. 创新模式：借力高校/机构/政府资源高地，创新数据合作模式，优化数据产线
【需要你负责——】 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。