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1、通过搭建头部药企客户沟通机制，更准确的理解客户需求，并服务药企客户。 2、统筹站内资源（慢病管理、淘系营销、医生资源等）、站外渠道（包括但不限于字节、腾讯、小红书、B站系等），构建数字化营销体系，针对药企客户的患管、医生直播、拉新、促活等需求提供针对性解决方案，并指导团队执行落地。 3、调研并掌握行业发展趋势等前沿信息，提前部署，帮助药企客户完成新药首发等重点项目。 4、负责整合跨部门资源、公司内外部资源，结合主营业务目标实现数字化营销团队目标达成。
1.度假商品策略与定价管理 ● 根据国内目的地资源（如景区门票、通讯签证、游学等），制定面向海外客源市场的差异化调价策略。 ● 制定商品的价格与包装等策略，确保平台价格竞争力与价值感。 ● 设计多币种动态定价模型，支持美元、欧元、日元等结算，自动适配汇率波动与节假日溢价。 2. 高转化入境商品包装与本地化呈现 ● 将国内非标资源转化为符合国际游客认知习惯的标准商品，输出多语言版本。 ● 主导境内旅行商品化设计，强化中国文化独特性与社交传播性。 3. 商品健康度监控与体验优化闭环 ● 建立入境度假商品核心指标看板：海外曝光点击率、支付成功率、履约完成率、NPS（聚焦海外用户评价）。 ● 分析海外用户反馈与体验，协同供应商优化服务标准或下架低质SKU。 ● 联动风控与合规团队，确保商品符合入境政策。 4. 跨团队协同与全球营销赋能 ● 为海外营销团队提供高潜力入境商品池及多语言素材包。 ● 协同度假事业群，输出海外用户对商品的需求。 ● 协同产品技术团队优化国际用户预订路径。
1. 承接证券或保险方向的营收目标，具备独立拓展重点 KA 客户从商机挖掘、方案匹配、商务谈判到签约回款的全流程，为数字结果负责。 2. 深入理解目标行业的广告投放、营销获客、存客经营等业务场景与决策链路，对于证券、基金、财富管理、保险等业务链路至少熟悉其中之一 3. 在目标客群中建立并经营高层与关键决策人关系，主动开拓新商机、沉淀Pipeline，结合客户实际业务场景与监管要求，联合售前、产品团队打磨可落地的解决方案，持续迭代打磨，维护存量客户满意度，挖掘二次销售与增购机会，保障存量续约 4. 跟踪行业政策与竞争动态，前置识别机会与风险，复盘成单与失单案例，沉淀可复制的行业打法与标杆案例，反哺团队与产品迭代。
职位描述 1. 负责盒马各类决策数据体系的质量治理，通过标准化、规则化、创新应用大模型等方式，提升盒马整体数据的交付质量 2. 通过深度分析数据架构，从成本的视角联合数据、算法、工程等团队，挖掘数据成本节降的空间 3. 参与建设盒马生产作业链路相关的实时化计算流，并保障稳定性 4. 引入大模型能力，从异常检测、预测性维护、数据抽检、数据提纯等多角度探索前沿实践；
1、负责淘工厂主频道用户运营体系搭建，围绕用户拉新、留存、复购和生命周期价值提升，设计差异化的用户触达与权益方案； 2、转化效率拉升，围绕私域导购链路，搭建并优化私域导购链路，包括导购内容策划、商品推荐策略、转化路径设计，系统性提升从曝光到成交的全链路转化效率； 3、主导用户增长和留存相关的项目，联动产品、数据、商家运营等团队，推动用户运营工具和玩法的迭代，持续优化用户在直营场景下的购物体验； 4、栏目规划与内容运营：策划并运营私域核心栏目，打造有辨识度的私域内容心智。
1、负责官方直播间从流量→转化整体的运营，对直播间整体GMV规模负责/0-1直播间搭建及成长； 2、基于数据分析直播间的消费者受众需求，通过适配的选品/内容设计/新老客用户差异化设置拉动整体GMV效率优化； 3、直播运营体系搭建，包括内容、主播、营销工具等模块建设； 4、对直播业务数据进行跟踪和分析，挖掘业务问题并提出改进方案。
1. 负责即时零售平台快消品类（零食饮料、粮油副食、个护家清、母婴宠物等）及百货品类（家居日用、厨房用品、文具五金、季节性商品等）的中长期品类规划与年度经营策略制定； 2. 梳理分商圈维度快消及百货品类的商品丰富度现状，建立各子品类的 SKU 丰富度标准与供给缺口清单； 3. 制定品牌分层策略，协同行业和地面团队推动优质品牌与商家引入； 4. 搭建快消百货品类经营健康度看板，核心指标包括：GMV、品类渗透率、动销率、复购率、客单价、缺货率、滞销率等，定期输出分城市品类经营诊断报告，识别高增长潜力子品类与需优化方向，驱动业务决策；
1. 多模态模型的推理功能开发和性能优化，包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化。 2. 分布式推理架构的研发，包括多机推理架构设计，P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地。 3. 推理引擎服务化，包括推理引擎如何接入线上服务平台，自动扩缩容和可观测性的适配，以及提升线上服务稳定性。
1.高校外卖业务拓展及维护：利用渠道拓展与校方相关部门建立链接，挖掘院校在餐饮数字化/智慧化、乃至后勤数字化等方面的需求与痛点，提供专业化的在线餐饮解决方案，与校方建立长期合作关系； 2.区域代理商招商及管理：对所辖区域内有校园业务/资源的服务商进行招募、整合、培养及汰换，推动公司校园外卖业务的落地，通过对代理商的运营、赋能及管理，确保其长期健康发展； 3.协同校园外卖业务运营：结合院校的经营现状，协调校方、代理商，联动区域市场，提升外卖业务的渗透，达成公司各项经营指标； 4.行业信息调研，反哺高校业务决策：跟进高校数字化、后勤智慧化等行业变化，了解所辖区域竞争态势，辅助业务决策。
1. 日常财务运营： ○ 全面深入了解业务行业线的供应链物流形态，对业务经营模式和方案进行可行性分析与风险评估。并从财务专业角度，设计合规且可落地的业财链路和财务核算方案，协助业务解决业务场景问题。 ○ 日常审核客户和供应商的引入定价策略、立项财务损益测算、合同及补充协议签约。确保定价策略和商务合作符合年度预算规划的方向和财务预算目标。 ○ 以财务专业能力，全面评估梳理业务经营场景、系统与数据链路、合同流/发票流/资金流的业财链路关系。识别业财链路风险、并提出和推动问题解决，确保财务合规性和财务分析数据的准确性与完整性。 ○ 建立健全项目多维度的、闭环分析机制，跟踪项目出具决策支持分析报告，推动项目的精细化管理、业务商业竞争力持续提升。 ○ 作为业务部门的合作伙伴，与业务部门有效互动，深度支持业务决策，为业务团队的问题或需求提供解决方案并推进落实，并且为业务提供不定期的财务制度规则培训。 2. 制定目标：结合业务板块策略，制定合理的预算目标，设定合理的指标评价体系，跟踪业务KPI达成进展、对预算预测执行过程及结果进行财务管理、并预警风险。 3. 财务建模：结合快消行业供应链物流的特点，设计合理的财务分析模版，确保业务预算预测数字的合理性和准确性。 4. 分析决策支持：深度参与到业务策略的思考和决策路径中，设计不限于年报/季度/月报/以及专项分析，洞察业务经营数据变动的原因，评估资源配置合理性，提供经营优化建议，推动业务提升经营效率。跟进相关行业和竞争对手分析研究。 5. 风险控制与流程效率优化：对业务流/财务流有专业的理解和判断，帮助新业务在快速发展中规避风险，建设敏捷又合理的流程支持，提升效率，把控风险。 6. 财务数据与报表建设：结合上述工作，产出有效的财务管理报表体系。学习和应用公司AI产品工具，并完成高效的自动化工具设计与线上化数据建设，帮助业务更好更及时的进行财务经营分析。
1、高校外卖业务拓展及维护：利用渠道拓展与校方（后勤/团餐公司/保卫处等部门）建立链接，挖掘院校在商业化及安全便捷管理需求与痛点，提供专业化的智慧校园解决方案，与校方建立长期合作关系。 2、区域代理商招商及管理：对所辖区域内有校园业务/资源的服务商进行整合，推动公司在院校外卖业务落地，通过对代理商的运营、赋能及管理，确保长期健康发展。 3、院校外卖业务运营：结合院校的经营现状，协调校方、代理商，联动区域市场，提升外卖业务的渗透，达成公司各项经营指标。 4、行业信息调研及决策：日常做好重点院校的校方政策、竞争态势的调研/分析/反馈，做好运营策略调整，确保公司业务长期稳定，业务规模发展具备竞争力。
1、根据业务需求，完成策划选题，进行世界观、剧情人物架构等设计； 2、全面负责原创剧本的统筹开发工作，能独立推进或配合完成剧本开发流程，按照公司要求完成文学创作及剧本产出； 3、关注市场流行趋势，挖掘创新类题材，具备文学改编能力，能驾驭不同类型故事的编创； 4、负责把控内容品质，制定剧本创作计划并推进执行，配合项目进度确保产出效率。
1.根据公司的经营目标，制定业务全年的经营目标和销售策略； 2.基于商品的确定性，对应采购的品类，全链路设计生意计划和全国框架性指导，推动生意达成 3.加强品类运营能力，提高APP转换率和客单价（时令节气、新场景、新品类、新商品的运营） 4.熟悉行业趋势跟踪行业的创新模式，结合盒马内部运营情况，挖掘发展的机会点和风险点。
我们是阿里巴巴智能引擎事业部推荐引擎团队，负责阿里巴巴电商推荐在线系统的研发与架构演进，覆盖特征、召回、排序全链路。面向海量商品与多样化的业务场景，我们致力于打造高性能、高稳定性、易扩展的推荐服务体系，让算法创新高效落地，持续提升用户体验与业务效果。 在这里，你将负责： ● 支撑淘宝、天猫、AIDC、高德等众多业务场景，推动技术创新在核心业务中规模化落地； ● 参与推荐在线系统的架构设计与核心研发，围绕特征计算与访问、召回检索、排序推理及全链路计算编排，建设可复用、易扩展的系统能力； ● 面向超长序列建模、模型 Scaling Up、用户意图理解与 Agentic 推荐等前沿方向，推动系统架构演进，支撑新模型、新范式高效落地； ● 与算法团队紧密协作，通过算法与系统的协同设计，提升业务迭代效率，持续优化推荐效果、服务时延与计算成本； ● 建设推荐服务的稳定性保障体系，完善容量评估、容灾降级与全链路可观测能力，保障业务高峰及大促期间的稳定运行。
• Identify, connect with, and engage influential technology KOLs, creators, analysts, writers, podcasters, and community leaders across key platforms, especially X, Substack, Reddit, and YouTube. • Develop and execute KOL engagement strategies to grow Alibaba’s online presence, brand mentions, and share of voice in global AI and technology conversations. • Build and maintain long-term relationships with relevant technology KOLs and digital creators to support ongoing corporate communications, AI branding, and thought leadership initiatives. • Work closely with internal communications and business teams to identify key topics, proof points, and narratives that are relevant to global technology audiences. • Monitor online conversations and creator discussions around AI, cloud computing, open-source technology, e-commerce innovation, and other Alibaba-related topics to identify engagement opportunities. • Support the development of creator-friendly materials, including briefing notes, talking points, backgrounders, content ideas, and key message documents. • Actively organize and coordinate small-scale gatherings and roundtables to keep KOLs updated on Alibaba’s latest developments and strengthen relationships within the tech creator ecosystem. • Track and report on KOL engagement performance, including online mentions, content reach, sentiment, creator participation, and relationship development progress.
1. KVCache 核心系统研发，负责 LLM 推理场景下 KVCache 的架构设计与工程实现，优化 KVCache 的内存管理、显存分配与生命周期调度策略，研究并实现 Prefix Cache、Radix Tree Cache 等高效缓存复用机制，提升 Cache Hit Rate。 2. 设计跨机、跨节点的分布式 KVCache 共享与迁移方案，实现 KVCache 在 GPU HBM / CPU DRAM / NVMe SSD 多级存储间的高效卸载（Offload）与加载，针对长上下文、多轮对话场景优化 KVCache 的存储与传输效率。 3. 推理性能优化，结合 Continuous Batching、PagedAttention、Chunked Prefill 等机制，协同优化 KVCache 调度策略，分析推理链路中 KVCache 相关的性能瓶颈，进行端到端性能优化，针对主流推理框架（vLLM / SGLang / TensorRT-LLM / RTP-LLM）进行 KVCache 模块的深度优化与定制。 4. 系统可靠性与可观测性建设，建设 KVCache 命中率、内存占用、调度延迟等核心指标的监控体系，保障大规模集群下 KVCache 服务的高可用与容错能力。
The candidate will be the major interface to the optical IO analog/mixed signal design team or vendor. As a member of the analog team, you’ll collaborate with our architects and engineers to develop innovative high speed analog transceiver solutions for next-generation optical and wireline communication systems. * We are currently hiring for multiple levels for this role. Your level and compensation will be determined by your experience, education, and location. ● Design analog/mixed-signal blocks with a focus on transceivers and broadband circuits interfacing with silicon photonics elements such as trans-impedance amplifiers (TIA) and Tx Driver ● Contribute to the development of complex SoC integration flows, with a strong focus on high-speed circuit design and advanced node integration. You will work closely with photonics and 3DIC packaging teams to co-develop solutions for leading-edge products ● Support micro-architecture development with chip architects by conducting feasibility studies ● Collaborate with members of our design engineering teams (system, digital, analog, photonics) to define electrical requirements ● Drive block-level floorplan, mask design views, and their reviews ● Run post-layout and mixed-signal top-level simulations to validate integration ● Define production and bench-level test plans ● Validate performances of the circuits in the lab ● Mentor junior design engineers
1. 构建科学高效的 AI 产品评测体系，面向云计算领域知识问答类AI应用，设计准确性、专业性、拟人性等多维指标与数据集标准，识别现有体系局限并持续优化。 2. 搭建评测工具平台，研发自动化评测工具与评测 Agent，主导高质量评测集建设，执行评测方案并产出可复现的评测结论。 3. 分析与解读评测结果，输出版本迭代效果评估报告，将结论转化为产品与管理决策建议，协调跨团队资源，驱动优化落地。 4. 主导复杂子产品 / 跨系统场景的评测方案设计，沉淀通用评测组件与方法论，解决跨业务线共性问题。 5. 跟踪业界 AI 模型、产品与前沿评测方法（生成式 AI、多模态、LLM-as-a-Judge、RAG 评测等），转化为内部评测实践。
1、基于消费者洞察和消费决策树，寻找相关品类机会、输出相关品类策略，并进行品类管理； 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； 6、管理并辅导采购助理，负责团队的建设、选拔、配备、培训以及指导下属员工制定阶段性工作计划，并督促执行。
● 深耕韩国跨国企业（MNC）客户群体，主导客户关系的建立与深化，洞察客户在华业务战略与数字化转型需求，推动高层交流与业务合作 ● 梳理客户现有IT架构，精准识别业务痛点与项目机会，整合阿里云产品与解决方案资源，主导技术交流、方案验证及商务谈判，推动项目签约落地 ● 推动阿里云AI产品与大模型能力在韩资企业中的应用落地，协助客户在市场推广、业务提效、客户服务等场景探索AI赋能路径，挖掘AI相关业务机会 ● 具备全流程商机管理能力，覆盖线索挖掘、方案呈现、投标、交付跟进至项目复盘，持续促进客户复购与深度合作 ● 积极协同团队，分享行业洞察与项目经验，助力团队整体业绩达成，构建客户、合作伙伴与阿里云的多方共赢生态