共 6773 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
1. 参与大数据+AI一体化产品MaxFrame的设计、开发与技术演进，支撑阿里集团内部和公有云上的Data+AI一体化计算场景； 2. 能够独立完成项目需要的系统分析、设计，编码，测试和上线部署任务，确保项目的进度、质量和稳定性要求； 3. 技术基础扎实，沟通和团队合作流畅，熟练使用AI工具，乐于分享，能够积极参与团队中的设计评审和代码评审工作，并能给出相关改进建议； 4. 有一定的技术前瞻性，可以对平台演进中的技术需求(如异构集群的数据处理加速)进行预研和设计，满足对大数据+AI平台快速发展过程中，对各项业务场景的客户需求； 5.该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
1. 负责自研 OLAP 引擎的核心架构设计、研发与性能优化，覆盖查询优化器、执行引擎、存储引擎等关键模块；结合不同芯片架构与硬件特性，开展向量化执行、CPU 指令集、SIMD、内存访问、并发模型、NUMA、I/O 路径等底层优化，保障引擎在 x86、ARM 及国产化芯片环境下的高性能、稳定运行。 2. 面向 TPC-H、TPC-DS、SSB、ClickBench 等行业标准基准测试，持续建设性能评测与优化体系，推动引擎在复杂查询、吞吐能力、资源效率等方面保持业界领先水平。 3. 深入理解用户核心业务场景，抽象可复用的引擎能力，持续提升系统的通用性、稳定性与性能表现，打造相较主流开源 OLAP 产品的差异化竞争力。 4. 探索 AI 在数据引擎研发与运行时优化中的落地场景，包括研发提效、Benchmark 分析、性能问题定位、执行计划诊断、Workload / Query Pattern 识别、智能调度、资源预测、参数调优等方向，推动引擎从经验驱动优化向智能化、自适应优化演进。 5. 跟踪数据库、OLAP、云原生数据分析、AI for DB / AI for Engine 等领域的前沿技术，探索查询优化、向量化执行、存储格式、索引加速、资源调度与智能优化等方向的演进机会，持续提升产品技术竞争力。
1. 参与大模型推理系统的架构设计与开发，包括推理网关、请求调度、流量路由等核心模块的建设 2. 负责推理引擎（vLLM/SGLang等）的深度优化与定制化开发，提升推理吞吐与延迟表现 3. 参与PD分离（Prefill-Decode）架构的设计与开发，优化Prefill与Decode阶段的资源分配与协同调度 4. 负责KV Cache存储与管理系统开发，包括KV Cache迁移、共享、淘汰策略的设计与实现 5. 参与模型分发系统开发，支持大模型在多节点间的高效分发与加载 6. 基于线上监控与用户反馈，持续优化推理链路的性能、稳定性与成本效率
1. 参与SQL引擎性能优化，深入分析线上业务SQL执行特征，定位性能瓶颈并设计针对性的优化方案。 2. 负责SQL引擎控制链路的架构优化，设计和实现全链路Cache、异步化改造等方案，提升查询性能与系统稳定性。 3. 参与SQL-AI融合能力建设，实现大模型、Agent与SQL引擎的集成方案，推动Data+AI场景落地。 4. 参与SQL引擎与GPU等异构资源的适配开发，实现向量检索、多模态数据处理等新能力。 5. 支持SQL引擎线上业务，排查疑难问题，完善可观测性建设，持续提升系统稳定性和用户体验。 6. 跟踪大数据与AI融合领域的技术动态，参与关键技术预研与原型验证。
1. Overseas Big Data & AI Market Insight and Competitive Analysis • Identify market opportunities, assess market capacity, and analyze the competitive landscape for Big Data and AI products in overseas markets. • Analyze core metrics, market strategies, and pricing models of international competitors. • Rapidly capture emerging market trends and customer pain points to uncover business opportunities, accelerate solution deployment, and establish a leading competitive edge. 2. International Business Opportunity Assessment and Deep Technical Engagement for Big Data & AI Products • Represent the product line in designing international business strategies and evaluating commercial opportunities for Big Data and AI products. • For complex project requirements, collaborate with sales teams to conduct deep technical exchanges with customers. Leverage insights into industry trends and technological shifts to guide key decision-makers in specific technical scenarios, thereby facilitating opportunity conversion. • Conduct in-depth technical discussions and present product solutions to international clients and English-speaking stakeholders. 3. Solution Design and Technical Support for Big Data & AI Products • For complex projects, thoroughly understand customer business needs, functional/non-functional requirements, performance, and availability standards. Based on specific customer scenarios, deliver technically competitive, feasible, and cost-effective product combination solutions. Provide technical support during product selection, Proof of Concept (PoC), and quotation configuration. • Extract key technical indicators based on customer business scenarios to formulate leading control criteria, validating them through PoCs, win-back initiatives, and other business activities. • Drive cross-team collaboration to optimize solutions for complex projects, enhancing competitiveness across multiple dimensions including cost, performance, and stability. • Explore solutions and scenarios for innovative products to accelerate market coverage and ensure sustained product innovation vitality. • Provide critical post-sales technical Q&A for key accounts, leveraging technology to drive business growth. 4. Product Design and Optimization Support for Big Data & AI Products • Leverage deep understanding of industries and scenarios to participate in the design of major product features, pricing strategies, and user experiences, ensuring the product maintains leadership within specific sectors and use cases. • Identify and precisely distill common customer needs and pain points to feed back into product design, driving product improvements, multi-product integration, and the incubation of new products and features. 5. Best Practice Accumulation and Enablement • Consolidate best practices for niche scenarios; selectively output Infrastructure as Code (IaC) scripts. Summarize benchmark success stories from project implementations to extract common modules and standardize capabilities, accelerating the scaled replication of product solutions. • Highlight product features and performance parameters, designing targeted test cases to amplify product and technical influence. Build solution competitiveness grounded in robust test cases and testing methodologies. • Contribute to the development of Go-to-Market (GTM) materials for Big Data and AI products, co-create joint solutions with partners, and provide enablement training for sales teams and ecosystem partners.
1. 生态渠道运营：主导阿里云大数据AI平台的生态渠道运营与增长策略，覆盖多模态数据处理、模型训练、模型推理到AI搜索的全栈AI能力，联动生态伙伴推动大数据AI产品规模化落地 2. 技术布道与能力建设：面向一线 SA 进行产品方案布道，面向客户开展技术 Workshop，推动客户理解和采用阿里云计算平台大数据AI产品解决方案 3. 重点项目攻坚：深度介入重点客户项目，包括：需求诊断与方案定制、技术选型咨询、PoC 设计与验证、竞品方案对比分析等 4. 技术前瞻与产品反馈：持续跟踪 Data+AI 在生态领域的技术发展趋势，输出竞争分析与趋势洞察，反哺产品迭代 5. 与公司各部门沟通协调，整合内外部资源，达成目标及结果
1、对所负责的互联网大客户的业务结果负责。全面了解客户的业务架构、技术架构、组织架构等情况，识别和挖掘客户需求，能与客户CXO级别对话，影响客户决策，推动商机转化，拿回业务结果，实现客户价值。 2、传递阿里云产品和技术价值。基于对客户的了解以及对市场和友商的了解，能够独立与客户沟通适配的阿里云产品和解决方案，清晰传递价值和竞争力。 3、有效整合公司内外部资源，对外推动客户采用和持续使用阿里云的产品和方案，对内推动产品解决方案和流程体系的优化，实现客户体验提升，持续位客户创造价值。 4、做好客户全生命周期的业务支持和服务，保障客户满意度。
负责Token Foundry大模型训练平台的产品规划与建设。深入算法训练场景，整合底层基础资源，提升训练任务的运行效率、稳定性和资源使用效率。 1. 负责大模型训练平台的产品规划与迭代，制定产品方案和版本计划，并对交付结果负责。 2. 深入大模型训练过程，识别任务运行、资源使用和研发效率等方面的问题，形成可落地的产品方案。 3. 将不同算法团队的训练需求抽象为标准化、可复用的平台能力，推动平台规模化服务算法研发。 4. 协同算法、研发及基础设施团队，协调资源并推动项目落地。
我们协助企业做AI转型和应用落地，倡导数字员工理念，让 Al Agent 作为数字员工真正融入企业组织-能被调度、会协作、懂业务、有记忆，从底层重构企业与 Al 协作的方式。我们构建了一套人机协同组织的基础设施：Agent 在这里被孵化、注册进组织、与真人自主组队协作，打造AI应用和自主进化的新范式。 1. 面向客户以AI coach身份提供创新的大模型AI应用方案，并进行落地验证，为客户提供面向AI应用落地的全栈技术支持。 2. 主导或参与客户的AI Agent（AI数字员工）技术栈设计，并基于阿里云系列AI平台产品进行工程搭建、算法调优和实施落地 3. 基于客户实际问题提供大模型技术支撑和优化，包含不限于模型后训练、应用指令和工程优化，并进行必要的AI应用落地开发，包括逻辑推理、生成创作、代码生成等 4. 针对客户日常大模型工具链提供技术支持，参与客户AI相关产品使用及模型调优
1. 负责百炼平台后训练技术架构设计与性能优化，建设 LLM/MLLM 及 AIGC (DiT) 场景的生产级微调与对齐能力。 2. 负责十亿至万亿级参数模型分布式训练的工程落地，定位计算、显存、通信与系统瓶颈，提升 MFU 并降低训练成本。 3. 主导数据管线（数据合成、效果评测、数据回流）与高鲁棒 Rubric/Reward 体系的架构设计与开发，牵引模型持续迭代。 4. 负责分布式训练容错及弹性架构，优化端到端后训练性能与稳定性，保障生产级 SLA。
1、转化链路运营：负责海外票务平台站内「访问—商品浏览—下单」核心转化链路的运营与优化，以浏览转化率为核心目标。通过持续的数据监测与归因分析，识别流量分发、商品呈现、导购路径等关键环节的流失因素，制定并推动转化提升方案落地。 2、指标体系与经营分析：搭建并维护平台转化运营指标体系（浏览转化率、商品页渗透率、跳失率、单 UV 价值等），建立常态化的数据监控与经营分析机制，以数据洞察驱动商品组织、内容导购与运营策略的持续迭代。 3、商品与内容协同增长：协同商品运营与内容团队，围绕全球热门演出及体育赛事供给，从转化视角优化商品组织、信息呈现与导购动线；结合 SEO 与 AIGC 内容策略，提升站内外流量获取效率与转化表现。 4、增长专项与跨部门协同：主导平台级增长专项及重点项目的转化运营，协同产品、技术、市场、商务等团队推进需求落地，对运营结果负责。 5、流程与工具建设：沉淀转化运营方法论与标准作业流程，提出后台工具自动化、智能化升级需求，持续提升运营人效。
客户贴身技术服务 • 技术问题处置：持续关注并分析客户用云技术问题，通过对客户业务的深入理解协助客户完成技术案例的快速高效处置。 • 需求追踪：在各行业结合客户业务场景和云产品使用情况，对客户使用情况和需求进行正确分析，挖掘真实产品需求并协助产品持续优化。 稳定性支持与保障 • 应急保障：重大故障问题的应急处置，协助业务快速恢复，故障逃逸等保障工作 • 风险巡检：针对客户使用云产品，进行使用负载，业务容量，风险事件，变更通知等巡检 • 主动服务：结合客户云上业务，制定关键架构监控和告警方案，实现智能监控和预警，提升客户的业务效率和用户体验。 • 全链路评估：对客户业务全链路调用评估，结合业务调用的云上/云下一体化风险评估，关键链路使用建议和风险提醒 • 高可用演练：围绕架构高可用方向，配合客户进行极端场景的高可用演练，模拟故障场景，演练业务逃逸实施并参与总结 • 活动护航：客户重大业务高峰活动护航，包括活动业务架构梳理，前置产品风险巡检，性能压测，故障演练，驻场保障等 云上业务治理与优化 • 用云优化：对客户新产品选型、产品使用方式、支撑行业最佳实践方案，规避通用行业客户使用误区，提炼围绕客户的最佳用云实践方案 • 云上资源管理：协助客户进行云上资源管理，业务资源使用率分析、容量管理和弹性伸缩方案保障 • 卓越架构支持：围绕卓越架构目标，对安全合规、稳定性、成本优化、高效性能方案等全方面优化工作支撑 服务保障 • 服务管理：为客户在云上使用过程中制定合理的服务及交流渠道，提供线上，现场，多项目多部门关键人员的服务交流方案支持，确保关键事件及重点项目的进展信息有效性，推进项目进展顺利落地。 • 项目支持：在客户使用云产品期间根据需求提供多样化的技术保障专项，并结合云产品特性和客户使用情况制定对应技术方案执行路线，保障技术专项的有效交付。 • 满意度保障：为企业客户满意度负责，从问题快速解决到项目平稳交付，并持续提供有效的云上使用建议和稳定性保障方案整体提升客户用云满意度。
1、智能体与智能经济研究： 密切关注全球AI产业发展方向，结合国际与国内政策与法律环境，围绕“智能经济”下，智能体的发展趋势、与软硬件的结合、在不同产业领域的渗透和影响、相应的测度体系，以及商业模式、就业、教育、组织等延伸领域，产出具有洞察力、影响力和指导力的产业趋势与政策研究成果。 2、政府事务支持： 支持集团公共事务部面向政府事务的专项课题的开展以及专题文章的编写工作，需熟悉国内外AI相关政策法规，能够为政府沟通、政策解读、技术发展和合规建议提供专业支持。 3、跨团队协同： 协同各业务团队与研究团队，开展课题方向探讨与内容协同编写工作。 需具备良好的跨部门沟通能力，能够协调多方资源，推动研究与业务的深度融合。
1. 负责对接立法、司法等政法相关部门，建立和维护日常沟通关系； 2. 跟踪电子商务、平台经济、人工智能、数据治理、网络治理等领域的法律法规，做好政策研究和风险研判； 3. 围绕重大政策议题，撰写政策建议、汇报材料、调研材料和相关建议； 4. 参与重大公共议题和突发事件应对，协助做好情况梳理、沟通协调和风险化解。
1、基于飞猪酒店业务，进行高星酒店业务拓展，保证所辖区域高星酒店覆盖率； 2、结合阿里生态&市场特性为高星酒店客户提供运营方案，帮助商家提升运营能力并驱动销量持续提升，与所辖区域商家并建立深度业务合作关系； 3、协同产品、运营团队，推动业务及项目落地，持续优化用户体验。
面向北京地区的科研院所、实验室、国企、中小企业等重点客户，承担MaaS（大模型API、AI编程、AI办公、智能体等相关产品）的销售任务，推动阿里云AI产品与解决方案在北京市场的规模化落地。需要在销售早期介入客户规划，帮助客户将AI能力转化为可立项、可预算、可采购的业务方案，完成利润、GAAP收入及MaaS业务的多维目标，并为阿里云AI战略储备关键客户与技术资产。 岗位职责 1.承担MaaS销售指标：负责大模型API、AI编程助手、办公智能体、行业智能体等MaaS产品及服务的销售拓展，完成既定的利润、GAAP收入与MaaS业务量目标。 2.开拓重点政企客户：聚焦北京地区的科研院所、实验室、国企、中小企业等等核心客户，前瞻识别其在大模型、智能体、AI生产力替代等领域的业务机会。 3.高层对话与ROI呈现：能够向客户决策层（C-level/业务高管/技术高管）精准解析阿里云AI技术优势，呈现具有说服力的投资回报率（ROI）分析，加速商机转化与合同签署。 4.整合生态能力：整合阿里云内部及外部ISV/集成商生态，攻克AI落地中的关键挑战，沉淀面向国企、科研、运营商等场景的可复用行业解决方案与最佳实践。
1. 负责数据中心典型应用（如Nginx、Redis、Spark/Flink、多媒体、大模型等）的性能分析与优化，结合公司CPU架构特点（如指令集、缓存、多核调度等），制定针对性的优化方案并落地实施，提升应用在公司CPU平台上的运行效率与稳定性 2. 参与行业解决方案的设计与构建，联动硬件团队、产品团队，将应用优化能力整合到解决方案中，支撑互联网、政企等关键行业客户的数字化转型需求 3. 跟踪行业前沿技术趋势（如新型应用框架、虚拟化/容器技术等），开展技术预研与验证，将先进优化方法与工具引入团队，提升团队整体技术能力 4. 撰写应用优化案例、技术白皮书、最佳实践指南等文档，配合市场与销售团队开展技术推广、客户赋能等工作
1.组织集群各种规范标准、技术优化、⻛险等评审会议，并做好相关记录； 2.跟进全国规范标准、技术优化、⻛险排查的落地进度，并及时推动落地； 3.审核并优化暖通专业系统的SOP/EOP/MOP/SCP⽂件及巡检表单、维护计划、维护内容、演练计划与⽅案等⼯作内容； 4.开展PUE、WUE专项治理⾏动，下发并落实节能调优策略； 5.负责数据中⼼运⾏数据的分析、设备运⾏参数设定指导； 6.节能优化提⾼设备的综合效能、采取有效措施提升设备保障能⼒； 7.对在运⾏数据中⼼出现的暖通问题进⾏故障定位，根因分析并在技术上⽀撑问题快速解决； 8.及时总结复盘并横向拉通进⾏经验分享，更新相关运维标准、规范等。
1、负责医疗妇产专科行业商家，在高德APP上效果类广告及展示类广告的合作拓展，提升合作商家的品牌曝光及经营效率； 2、通过商家的广告投放需求，围绕平台产品进行规划，输出广告营销方案及策略，从而提升合作商家的营收； 3、有较好的KA商家品牌广告攻坚能力，在全国范围内能联动团队也能独立拓展KA商家，持续挖掘行业内KA商家效果类广告及展示类广告商机； 4、能够针对KA客户进行广告推广的方案策划和投放策略支持，能从整合营销、策略规划、投放数据分析、投放复盘等进行全链路营销支持；
1. 参与游戏服务器功能设计、开发、工具代码编写等。 2. 实现游戏逻辑，包括但不限于战斗、AI、经济、社交、匹配、背包管理等系统。 3. 协助优化服务器性能，解决内存、CPU、网络带宽等问题，保障高并发下的服务稳定。 4. 协助运维团队进行服务器部署、扩容和故障排查。 5. 参与高并发、高性能的游戏服务器架构设计与改进，确保系统具备良好的伸缩性和容错能力。 6. 技术攻关： 解决开发和生产环境中遇到的各种有一定难度的技术挑战。
1、负责Agentic大模型相关算法开发与优化，开发性能达到业界sota的Agentic大模型并能在实际业务场景中应用落地 2、针对Agentic模型的训练特点，探索Agentic数据的合成策略与后训练数据配比策略，探索稳定高效的Agentic RL 方案，持续迭代模型在Agent场景的应用性能 3、探索创新Agentic RL算法，撰写发表创新论文或技术报告，参与模型开源，和社区、学术界保持良好的交流。
1、全域多维策略分析，挖掘商家增长机会点，建立系统化的商家分析框架，持续监测并深度剖析不同场域（短视频/直播/货架/搜索）的流量效率与转化差异，识别内容场与货架场的联动机会；拆解流量结构，区分站内商城自然流量、付费流量与站外引流资源的贡献度与ROI表现，为商家寻找低成本高转化的流量机会点；人群诊断，针对商家的新客获取成本、老客复购率、购买频次及客单价/ARPU值进行分层聚类，挖掘人群运营层面的渗透率提升空间与增长杠杆； 2、设计定制化与规模化的商家增长方案，针对平台商家，设计定制化增长方案，涵盖场域组合优化、流量预算分配建议、人群触达策略及货品匹配机制，并协同行业运营团队推动落地执行；对于具备高潜力的商家，提炼共性增长瓶颈与机会点，输出标准化的规模化增长SOP，实现商家群体的整体提效； 3、牵头专项攻坚，拉动内部协同闭环，针对商家增长过程中的系统性痛点（如流量瓶颈、转化效率、老客复购、直播流量承接能力弱、站外回流链路缺失等），发起并主导内部专项课题；联动产品、行业运营等团队，输出明确的业务需求与解决方案，推动增长专项，确保分析结论有效转化为生产力，形成“分析-策略-落地-复盘”的完整闭环； 4、搭建增长监控体系与资源效能评估，搭建商家增长健康度数据看板，实时追踪场域效率、流量构成、人群变化及ROI波动，设置预警机制；统筹商家相关的平台激励资源（流量券、补贴、曝光位等），基于ROI评估模型进行策略化分配，确保平台资源投入产出比最大化。
团队介绍：字节跳动基础设施DCS【Data Center/Cloud Service/System Service】团队，负责字节跳动全球数据中心全生命周期的运营管理，职责涵盖数据中心运维、服务器管理、资产管理、AI运维平台研发、系统服务、云服务等。致力于为抖音、豆包、今日头条、飞书、火山引擎等各类产品提供高可用、高稳定、高性能、低成本的算力资源。 1、负责字节跳动自建或租用数据中心机房整体事前、事中、事后的运维管理工作，包括基础设施运维风险排查、变更管理、演练管理、维护管理、重保管理、事件应急及复盘等； 2、负责数据中心机房全生命周期管理，包括设计图纸审核、设计技术支持、设备厂验支持、建设进展跟进、机房综合测试、接维验收等； 3、负责数据中心机房日常管理，包括运维人员管理、机房报表信息收集、机房供应商考核、物理安全支持等； 4、负责数据中心双碳方案落地，优化运维策略，在保障运维稳定性的前提下降低PUE。
团队介绍：火山引擎是字节跳动旗下云和AI服务平台，将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业，通过云和AI技术，推进企业智能化转型，激发增长潜能。 1、负责部门行业线销售运营管理日常及项目型工作； 2、具有客户管理经验，曾有专职负责客户管理工作工作经历者优先； 3、具有CRM系统使用经验，曾有CRM系统引入/搭建经验者优先； 4、参与部门经营分析，从业务数据中发现关键问题，提出建议以支持决策； 5、推进销售管理线上化进程。
团队介绍：字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节，主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 1、制定公司核算发展规划，建立健全财务核算制度、流程与标准，持续优化核算体系，推动核算质量管控体系建设； 2、统筹全流程核算工作，组织月度、季度、年度结账，保障关账时效与数据质量； 3、负责法定财务报表及管理报表编制，确保报表数据准确、合规，满足内外部信息披露及管理决策需求； 4、建立健全财务内控流程，识别核算风险点并推动防控措施落地，配合内外部审计工作，跟踪会计准则及各项政策变化； 5、与业务部门深度协作，针对新业务模式设计合规且可落地的核算方案与结算方案，推动核算流程系统化、自动化与数字化建设； 6、完成部门或上级交办的其它工作。
团队介绍：字节芯片研发团队目前工作主要集中在芯片设计环节，主要围绕字节自身业务展开芯片探索，为字节多项业务的专用场景定制硬件优化，设计多款基于先进半导体工艺的云端复杂芯片，以期提升性能、降低成本。早期若干芯片项目已经进入到量产部署阶段，有多次一版成功的投片经历，所用工艺包含多个主流的先进工艺节点。与基础设施各团队之间工作的整体协同，能更容易和更好地发挥芯片研发的价值。 1、负责管理报表体系的建设与迭代，统筹法定财报与管理报表的口径对齐，推动“财管一套账”建设； 2、搭建业财数据底座，建立统一的业财数据集与指标体系，梳理并统一数据口径，建立交叉校验机制； 3、参与财务系统建设与优化，推动核算与分析工作向系统化、自动化演进，探索AI工具在财务分析中的落地应用； 4、跟踪行业动态与产品财务表现，建立行业对标分析体系，从行业视角提供洞察与建议，支撑公司战略判断； 5、协同跨部门推动财务关键项目落地，持续优化FP&A流程，将分析框架与方法论向各业务线复制推广； 6、完成部门或上级交办的其它工作。
团队介绍：字节跳动AI创新业务团队，在这里你将有机会参与到行业前沿产品的规划设计，开拓自己的行业视野，与先进团队共同成长。 1、负责AI产品豆包的内容安全产品，对内容安全治理业务有一定了解，能输出完整的产品方案，推进研发测试团队落地； 2、联合研发、算法等团队，结合业务实际场景，参与Skill能力落地与功能迭代，能定义平台边界、效果评估体系，推动安全能力AI化； 3、与研发、数据科学、产品运营团队深度合作，参与核心指标的制定与接口标准化定义，常态化监控数据、定期复盘迭代，找到标准化的产品解决方案、避免重复开发。
1、对接PICO业务线，包括对业务的长期规划、预算编制和管理、经营分析，提升经营效率，把控财务风险； 2、负责业务的长短期预算规划，及时跟踪内外部情况变化对业务目标的影响，灵活调整资源分配； 3、基于项目生命周期的维度进行目标设定、P&L编制、过程目标管理和偏差分析，及时提示风险； 4、协同税务、总账、COE等部门，帮助业务部门提供专业的全球财税解决方案； 5、审批业务的立项、合同、采购订单等单据，评估项目ROI、支出合理性； 6、定期输出经营分析报告和专项报告，帮助业务提升经营效率。
1、参与电商与生活服务画像标签及数据应用平台建设，负责模块的方案设计、研发与持续优化，保障业务需求高质量交付； 2、理解电商与生活服务业务场景，融合用户、商品、商家、达人、内容、交易及地理位置等多域数据，参与统一画像模型、标签体系和数据服务能力建设； 3、深入消费者运营、用户增长、商家经营、商品运营及平台营销等场景，将业务需求转化为可落地的数据和技术方案，推动画像应用于用户分层、人群洞察、供需匹配、精准营销及效果评估； 4、建设和优化数据接入、特征加工、标签生产、资产管理、人群圈选、在线查询及效果反馈等能力，提升画像数据的准确性、时效性、可用性和应用效率； 5、参与海量数据处理、复杂人群计算及高并发低延迟数据服务建设，持续提升系统稳定性、性能、扩展性和资源效率； 6、与业务、产品、算法、数据分析及上下游研发团队紧密协作，推动项目落地；参与技术难题攻坚、工程规范建设和经验沉淀，提升团队研发质量与效率。
团队介绍：番茄小说是抖音在 2019 年推出的免费阅读产品，致力于为读者提供优质的阅读体验。番茄小说拥有海量正版小说，涵盖言情、都市、玄幻、悬疑等主流网文类型，以及大量热剧原著和经典出版物，支持用户看书、听书。 1、负责国际化短剧产品的用户和内容运营，对提升用户体验和留存指标负责； 2、负责短剧产品推荐体验优化，优化各分发场景内容画风，整体提升用户消费时长； 3、负责短剧高光推剧视频和更多二次创作体裁和类型内容的生产和推荐策略。
