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1、物流体验洞察与优化：深入还原客户问题场景，整合服务数据、用户行为、业务指标等多维信息，系统性定位物流履约中的体验痛点；结合行业竞品分析，推动平台在物流交付、客户履约等关键环节的体验优化与闭环改进。 2、跨团队协同与目标共建：联动前台行业运营、产品、物流及国家站团队，建立高效的跨职能协作机制；共同制定消费者体验衡量体系，明确核心改善抓手，并推动策略落地与效果追踪。 3、服务解决方案持续升级：优化服务域整体解决方案，通过沉淀标准化SOP、迭代智能客服产品、完善客服后台工具链，提升服务团队的问题解决能力与响应效率，实现服务体验的可持续提升。
1、负责采购业务和控股集团内部的智能化方向相关产品建设，如Web-Agent、采购助手和流程自动化等； 2、深入业务一线，发现与深入理解业务真实需求，挖掘AI赋能业务的场景，一杆到底并带来实际肉眼可见的业务价值； 3、通过技术工程实现，编排与调用LLM、MLLM及其他AI算法能力，有效解决问题并达成业务/技术目标。
1、负责AI业务应用技术运维，包括不限于规划、评审、搭建、架构优化与稳定性工作，挑战海量用户架构； 2、制定运维工作标准及演进方案，主导并推进方案实施和落地，不断提升稳定性水位及SRE体系优化； 3、根据日常运维工作，参与设计运维平台和自动化能力需求，推进需求实现和落地； 4、以技术和管理手段相结合，识别业务及基础设施问题和风险，协同定位，组织推进、解决业务问题和风险； 5、关键业务和业务重要活动的稳定性保障，包括整体的运维架构、部署监控方案的设计和实施。
1. 负责生活服务业务线的核心数据体系建设，保障数据准确性与及时性，通过数据洞察及时定位业务问题与机会点，保障业务策略落地； 2. 基于业务痛点开展专项分析，包括但不限于：用户增长、产品体验、需求表达链路和转化、营销效果与成本收益等； 3. 深度参与业务规划，通过数据挖掘、归因分析、漏斗分析、AB实验评估等，找到问题点，输出可落地的策略建议； 4. 协同产品、运营、算法、研发、财务等团队，主动挖掘业务需求，提供数据支持，推动分析结论落地并追踪效果； 5. 完善数据指标体系、埋点方案，管理数据口径，提升数据应用和决策支持效率
1. 负责用户增长和运营的核心数据体系建设，保障数据准确性与及时性，通过数据洞察及时定位发展问题与机会点，保障策略落地； 2. 聚集用户需求、运营策略等开展专项分析，深入分析用户行为特征、路径、转化及流失原因，挖掘增长机会并输入可落地的优化建议； 3. 对重要业务专项，整合数据与信息，负责从需求探索、数据探查及数据报告的闭环，产出高质量的专题分析报告； 4. 准确全面的理解业务逻辑和目标，对目标达成路径进行拆解、推演测算，做好过程监控预警 5. 与产运/研发/算法协作，用数据科学的方法对AB实验进行分析支撑，量化评估策略效果，推进优化方案的落地执行，带动业务指标提升 6. 完善数据指标体系、埋点方案，管理数据口径，提升数据应用和决策支持效率
1、全面把握产品的功能及非功能需求，设计有效的测试策略； 2、提供有效功能测试设计和用例, 开发自动化测试用例脚本并执行； 3、灵活创新使用工作中需要的测试工具； 4、参与全站架构改造升级，解决可测性问题、环境问题及系统稳定性保障； 5、参与测试平台规划和设计研发，提升整体测试效率和质量。
1、负责构建集团级多模态内容安全防控体系，研发基于VLM的内容审核与大模型安全对齐算法，保障通义千问、夸克AI等核心产品的业务安全； 2、深耕多模态大模型安全领域，重点突破跨模态通用表征、AI Agent安全防御、AIGC生成内容检测及大模型后训练安全调优等关键技术； 3、利用大模型能力构建自动化风险挖掘系统，通过合成对抗样本、长尾场景泛化及自我博弈，主动发现线上潜在的安全盲区与新型攻击模式，实现从“被动拦截”到“主动治理”的转变； 4、建立高危风险内容的快速识别与拦截机制（紧急止血方案），针对突发舆情或新型攻击手段，能在小时级内完成策略迭代与模型热更新，确保业务零重大安全事故； 5、设计并落地端到端的多模态风控解决方案，平衡安全性与用户体验，解决复杂场景下的全模态风险问题； 6、跟踪业界大模型安全最新进展，持续迭代算法策略，保持技术领先性。
对拉新质量结果负责：作为地推拉新用户质量的第一负责人，搭建并完善拉新质量评估体系，对拉新用户的活跃度、留存率、首单转化率及LTV（生命周期价值）等核心质量指标负责。 制定拉新质量策略：基于业务目标与历史数据，制定并持续迭代地推拉新质量提升策略，从全局视角规划获客路径，确保拉新动作与业务价值高度匹配。 精细化场景与画像运营：深入分析不同地推场景（如社区、商圈、写字楼等）的流量特征，精准刻画并动态调整目标拉新用户画像，指导一线地推团队在正确的场景寻找正确的用户，从源头提升获客精准度。 套餐搭配与权益设计：结合不同用户画像与场景需求，主导或协同设计差异化的拉新套餐搭配与用户权益机制。通过合理的利益钩子与产品组合，筛选并吸引高潜力用户，避免低效补贴。 社群运营与用户承接：规划并优化拉新后的社群运营SOP，打通“地推获客-社群承接-转化留存”的全链路。通过精细化的社群内容与活动触达，提升新用户的破冰效率与长期粘性。 数据监控与策略复盘：建立日常数据监控看板，定期复盘各项拉新策略的执行效果。通过A/B测试等方式验证策略有效性，快速迭代优化方案，形成标准化的质量提升方法论。
1、负责内容安全防控体系搭建，负责语言大模型防控能力及链路建设，包括风险内容识别能力、越狱识别能力、意图识别能力、安全代答能力等，保证业务安全及大模型应用安全；探索前沿LLM应用方案，落地千问等全业务审核场景； 2、参与语言大模型风控的数据、算法、决策完整体系建设，端到端拦截业务生成风险的同时，通过安全干预方式提升用户使用体验；负责审核模型的post-training，通过SFT/DPO/GRPO等方式实现审核规则输入及细粒度单轮/多轮风险内容识别； 3、负责搭建&迭代应急响应机制，实现对突发应急事件的实时拦截、应急处置，搭建自动迭代机制分钟/小时级闭环覆盖新增风险； 4、负责“数据生成/评估（Synthetic data/LLM-as-a-Judge）-审核模型训练-护栏攻击/风险挖掘（Agent）”的自动化迭代流程搭建，在业务场景打造行业一流的语言大模型安全风控体系。
1、负责千问多模态大模型（文本/视觉/语音/Agent对话）的效果建设与质量把控，深度参与Post-train全环节，从效果理想态定义、评估标准设计到迭代策略输出，用设计专业视角指导模型效果方向； 2、主导模型训练的数据全流程管理，包含多模态数据源策划、标注标签体系设计、精品数据构造与配比调优，驱动模型在美感、指令遵循、对话自然度、多模态一致性等核心维度持续突破； 3、建立系统化的多模态效果评价体系与量化方案，负责模型过程的敏捷评测，通过深度分析模型规律与负面案例，提炼可落地的优化策略并指导算法迭代； 4、持续跟踪全球AI前沿动态（Gemini、Claude、GPT、Flux、Sora等），结合千问产品场景开展能力前置探索与实验，为模型能力建设提供设计侧的战略输入。
1、支持 AI C端创新产品深度研究与策略输出； 2、可结合业务\产品发展与问题、AI行业趋势，独立主导并完成用户研究项目的需求分析、方案设计及高质量的执行与研究输出，为产品迭代与体验升级提供洞察策略，并与产品、设计、运营、算法、市场等团队紧密合作，将研究结论推进落地到产品优化、模型升级或市场策略，推动业务指标增长； 3、可基于深入的用户理解、产品目标、生成式AI应用体验发展和技术趋势，主导AI 原生产品全维度评估体系的规划、搭建与落地，由此来推动产品迭代； 4、前瞻性地明晰AI创新业务的市场环境及竞品动态、深入理解业务规划，自主探索创新研究课题并结合深入研究为业务增长提供策略支持； 5、积极探索并落地AI工具在市场与用户研究全流程中的应用。包括但不限于AI语义分析、AI辅助问卷/访谈设计、搭建AI数字用户（AI Persona）进行预研等。
1. 作为海外BU法务，深度参与公司产品的全球化进程，不仅要识别和分析业务场景对于 AI 和数据保护合规风险（如人工智能系统和模型的开发；数据收集、传输、存储等环节的风险），更要为业务的合规落地工作提供切实可行的建议； 2. 构建并优化海外业务的数据合规体系，确保业务符合 GDPR、CCPA/CPRA 以及东南亚、拉美等目标市场的隐私法律要求； 3. 跟踪全球主要司法辖区（如美国、欧盟等）关于互联网监管、内容安全、消费者保护及 AI 监管的法律动态； 4. 管理并协调海外外部律所，在合理控制成本的同时，获取精准的当地法律指导； 5. 通过定期复盘、专门项目等，不断优化现有合规治理的制度和流程，降低业务运营风险，保障业务顺利开展； 6. 其他日常法务支持工作。
1、负责淘天集团各相关业务的数据指标体系、报表体系及数据产品建设； 2、基于集团战略，通过数据分析及挖掘，发现和推动解决运营问题，提供经营决策支持； 3、沉淀运营策略，提炼运营方法论，建立数据化运营体系，助力业务发展； 4、熟悉品牌、用户、流量（三者之一即可）数据分析体系，有相关工作经历； 5、做过完整的项目or独立的业务分析 6、有过电商、零售工作经验为佳
1、参与阿里巴巴控股集团企业经营智能化方向产品的研发和核心模块的架构设计 2、结合各类型场景以及业务链路，深入分析，采用AINative的手段对业务链路进行彻底重塑 3、主导Agentic产品正向链路，同时构建产品反馈闭环，涉及到AI+各类型文件要素提取、结构化体系、审核能力，及对应AI Agent化的技术架构设计，具备高性能、高可用、高可扩展的特性； 4、参与制定长期技术路线图，推动经营自动化场景以及复杂决策两类场景的支持落地。
1. 架构设计与技术主导：独立负责中大型项目的系统分析与架构设计，主导核心模块的方案选型与代码落地，确保业务需求高质量、可持续地交付。 2. 大模型与 Agent 技术研发：深度参与大模型与 Agent 相关技术的研发与落地，覆盖意图理解、记忆机制、工具调用（Tool Use）、任务规划（Planning）、多智能体协同（Multi-Agent）等关键模块。 3. AI 能力工程化落地：推动 AI 能力在交付与运维场景中的深度集成与创新应用，构建高性能、高可用、可扩展、开箱即用的工程体系。 4. 技术影响力：制定团队技术规范与最佳实践，参与技术评审，培养并指导团队成员，持续提升团队整体技术水位。
1、负责垂直行业在地图搜索场景中的分发产品建设，制定端到端分发策略，并持续优化搜索结果与详情承接体验。 2、深入理解搜索、推荐及排序机制，围绕相关性、分发效率和数据质量，推动策略体系持续迭代。 3、分析用户行为与市场趋势，识别真实需求，协同行业团队共建产品能力，提升用户搜索效率与体验。 4、建立全面、客观的数据评价体系，通过数据分析发现问题、验证效果，并对核心指标和用户留存负责。 5、协同算法、工程、运营等团队，高效推进产品方案落地，持续跟踪效果并制定合理的迭代节奏。
1、负责千问&夸克APP用户增长外部广告投放渠道的投放策略算法设计与优化，提升投放效率与ROI； 2、构建并优化用户增长投放算法模型，设计投放实验方案，分析实验结果，形成可规模化复用的策略与方法论； 3、基于数据分析，对投放链路全流程进行诊断，与产品、运营、研发团队协作，输出策略优化建议并推动策略落地； 4、跟踪行业投放趋势与算法前沿技术，不断升级优化模型框架与算法策略。
1. 设计大模型推理（reasoning trace / CoT blob）的加密与隐私保护方案，覆盖密钥管理（per-user / per-session 密钥体系）、加密协议选型、防重放机制设计。 2. 防御机制拆解： 跟踪国内外主流模型的安全策略，通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径。 3. 安全围栏建设： 构建覆盖 Prompt Injection、Tool Abuse、模型滥用、越权访问、数据泄露等AI 风险的纵深防御能力 4. 反蒸馏技术落地： 协助落地基础的防爬取、模型输出干扰等风控方案，保护公司模型资产。 5. 跨团队协作： 与算法团队配合，将发现的安全漏洞转化为模型微调或强化学习的训练样本，并实验验证效果。 6. 系统化：建设企业级安全风险感知体系，持续发现业务及 AI 系统安全风险。推动AI安全能力平台化、产品化，为AI开发提供统一、安全、易用的基础能力。
1、负责医生平台端侧产品，构建全局导航、多端同步、消息通知体系等； 2、制定拉新策略，包括新用户体验、留存与活跃等； 3、用户分层运营，不同科室/年资医生的差异化运营策略； 4、设计合理的会员体系 。
1. 负责阿里资产汽车金融不良资产业务的机构客户拓展，目标客户覆盖银行车贷/信用卡汽车分期、汽车金融公司、金融租赁公司、融资租赁公司等持牌金融机构，独立完成从线索挖掘、需求洞察、方案沟通、商务谈判到合同签约的完整BD链路，对签约客户数、资产委托规模（GMV）及净收入负责； 2. 承担车业务方案的设计与商业化落地，针对抵押权类（银行/汽车金融/金融租赁）与物权类（融资租赁）机构的处置能力差异，设计差异化合作方案与收益结构，结合物权限级、处置通道、风险代理/包销/平台撮合等不同合作形态，沉淀可复用的方案体系与商务谈判素材； 3. 深入理解汽车金融不良资产处置全链路（催收、诉讼、执行、抵债、批量转让、司法拍卖等），把握银行车贷、信用卡汽车分期、汽车金融公司、金融租赁、融资租赁五类机构的处置能力边界与监管要求，把行业洞察转化为客户切入点与方案优势； 4. 负责客户关系的长期经营与深度运营，建立客户高层（总行/总部）、业务对接人、风控合规层的多层级触达机制，推动试点落地与规模化合作，提升客户粘性与续约率，挖掘交叉合作机会； 5. 联合外部律所、处置服务商、二手车流通渠道、评估机构等生态合作方，推进能力共建及联合方案落地，把外部资源转化为业务可用的抓手； 6. 与产品、行业运营、解决方案、法务及风控等内部团队紧密协同，将客户需求与市场反馈转化为可落地的产品及服务方案，推动合作项目按时上线； 7. 在业务设计中前置合规要求与风险边界，把银登/非银登处置通道、抵押权与物权属转让、消费者权益保护等合规口径纳入方案设计，平衡业务拓展速度与风险边界。