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1，了解并学习网易云商问卷业务项目的运营，包括但不限于需求确认、问卷投放、资源调配、客户沟通、风险控制、私域运营等，对项目交付和客户满意度负责 2，了解网易数据资源的特点，对整体投放策略做出优化改进； 3，与内外部合作伙伴高效沟通、协作，推进项目高效进行； 4，优化项目执行流程，协助mentor和产品提升效率。
1、IP资源开拓：深度调研国内/日本/欧美IP市场，建立IP数据库，持续挖掘高潜IP资源（小说、漫画、影视、综艺、潮玩等），评估商业价值与游戏适配性，对内部进行IP推荐、调研等工作； 2、商务谈判：主导IP合作全案商务谈判，包括授权范围、授权期限、版权金/分成比例、监修条款、宣发权益等核心商务条款，完成合同签署。 3、跨部门协同：能独立跨部门并行推动IP合作项目从立项到上线落地的全流程执行，确保合作节奏与业务目标对齐。 4、版权管理：负责IP合作的送审监修、和版权方协调工作，内部的沟通工作，版权金分成金支付对账工作； 5、行业洞察：跟踪国内/日本/欧美IP市场趋势、竞品IP合作动态、政策法规变化，输出行业洞察报告，为公司IP战略决策提供数据支撑。
该岗位隶属于 Global Content Strategy & Design 团队，核心负责 AI 驱动的品牌与营销内容自动化产出体系建设。你将围绕线上大促、活动页、产品增长场景、广告素材、多语言营销内容等业务场景，使用 AI 工具搭建从需求分析、内容策略、Prompt 设计、内容生成、渠道适配、质量评估到资产沉淀的完整工作流。这个岗位不只是使用 AI 生成内容，而是需要理解业务目标、产品 UX/UI、品牌表达、渠道策略和 B2B 行业差异，判断什么内容适合由 AI 批量产出，什么内容需要人工校准，以及如何通过规范、模板、术语库、行业洞察和评估机制保障内容质量。 我们希望你能够把 AI 作为内容生产方式升级的核心工具，帮助团队实现英文及多语言营销内容更高效、更稳定、更可复用的规模化产出。 主要职责 1. 搭建 AI 营销内容自动化产出流程，覆盖需求理解、信息输入、Prompt 设计、内容生成、人工校准、质量评估、版本管理和资产沉淀。 2. 基于不同业务场景和渠道需求，制定内容生成策略，包括活动内容、广告素材、产品卖点、行业解决方案、多语言内容等。 3. 结合产品 UX/UI 和设计方案，优化线上大促、活动页、落地页、频道页及产品增长链路中的信息结构、模块文案、用户引导和关键转化内容。 4. 围绕 B2B 不同行业，沉淀行业术语、买家关注点、产品表达、营销卖点、差异化话术和禁用表达，形成可被 AI 调用和复用的内容知识资产。 5. 建立 AI 内容规范和质量评估机制，确保生成内容在准确性、自然度、品牌一致性、行业相关性、渠道适配性、多语言表达和转化效果上达到要求。 6. 分析业务需求和内容 brief，将模糊需求拆解为清晰的 AI 输入信息、内容结构、生成规则和验收标准。 7. 与业务、产品、设计、运营等团队协作，将品牌策略、设计需求和业务目标转化为可执行、可复用的 AI 内容生产流程。 8. 持续测试和评估 AI 工具、Prompt 方法、多语言生成方案和内容自动化流程，沉淀方法论并推动团队内容生产效率提升。
1. 行业运营：通过对市场趋势和用户洞察形成有效策略，基于目标拆解落地品类规划，对类目的买家体量和生意结果负责 2. 商家运营：具备商家视角，建立商家招募管理体系，制定并执行针对各类型商家和供给渠道的招募、洽谈及培养计划 3. 商品运营：针对用户需求特征制定类目、商品和场景策略，并根据商品生命周期和特性进行商品运营 4. 营销活动：基于行业发展和用户消费需求，根据大促情况追进大促商家报名以及大促完成情况
1、负责阿里巴巴国际站业务风控策略运营，涉及商家、买家、平台风险治理，如账号保护、商家站外引流、商品虚假价格、刷单作弊、营销反作弊、垃圾消息、AIGC内容安全等等 2、负责业务平台治理规则体系和整体治理策略的建设和迭代，负责具体业务治理策略及指标体系搭建等（风险水位、拦截率、误伤率、申诉率等）。 3、良好的风险和数据敏感度，及时有效的评估业务风险程度、制定相关风控策略，有效利用产品化和数据化手段驱动风险管控良性循环和成本优化。 4、整合资源，协同上下游各职能团队，推动重要治理项目落地实施，实现风险控制和商业价值的健康平衡。
团队介绍： MaaS（Model as a Service）网站产品团队致力于打造行业领先的模型即服务平台，为开发者和企业客户提供模型发现、部署、调用、评测及管理的一站式体验。我们相信大模型将重塑软件开发与业务创新的方式，而一个优秀的 MaaS 平台是连接模型能力与用户应用价值的核心桥梁。 1. 竞争分析与行业洞察：持续跟踪国内外 MaaS 平台的产品动态与竞争策略关注大模型技术前沿，输出竞品分析与产品洞察，将技术趋势转化为平台产品机会 2. 平台产品规划与设计：负责 MaaS 网站平台的整体产品规划与路线制定，产品设计与持续迭代，设计平台化的产品架构与交互方案，构建模型发现 → 评估 → 部署 → 调用 → 监控的完整用户旅程。 3. 模型生态与开发者体验：从个人和企业开发者视角出发，规划并优化各类模型接入和服务，支撑开源模型、自研模型、三方模型等多元模型生态的高效运转；持续优化 API 文档、SDK 、Playground 、Skills 等开发者工具使用体验。 4. 商业化与增长：参与 MaaS 平台的商业化策略制定，设计模型计费、资源套餐、用量计量等商业化产品能力。建立产品核心指标体系，通过数据分析驱动产品决策与增长。 5. 跨团队协作：建立与横向团队紧密协同，并与工程、算法、设计、运营、解决方案等团队纵向协作，推动产品从设计到上线应用的全流程闭环。
1. 持续调研全球头部 AI 伙伴生态，识别优质合作对象； 2. 负责与伙伴的战略谈判，包含但不限于，共同定义商业化路径、定价模式、收入分配机制及阶段性目标； 3. 与产品团队，共同设计伙伴基于阿里云平台的产品模式，并完成入驻和商业化的全流程； 4. 与伙伴共同制定未来的 go-to-market 策略，包括目标行业、目标客户、市场定位、联合营销和销售路径； 5. 推动伙伴完成联合市场活动、内容共建、案例打造和销售赋能。
阿里云专有云是面向政企行业客户的全栈云平台，为政企客户（政府、金融、部委、央企等行业）提供产品和服务。该岗位主要负责专有云AI安全技术方向的架构规划及研发工作，构建全面的AI安全防护体系，跟踪AI安全前沿技术，将研究成果转化为工程落地，插入链接提升技术竞争力，满足专有云客户的AI安全需求。 1、主导专有云AI安全架构设计 ● 设计并构建覆盖AI全生命周期的安全防护体系，包括数据安全、模型安全、推理安全等； ● 建立AI模型隐私保护机制，支持联邦学习、差分隐私、同态加密等隐私计算技术； ● 设计AI安全治理框架，确保AI系统的可解释性、公平性和可靠性； 2、主导AI安全技术研发和产品化落地： ● 研发AI对抗攻击检测与防护技术，包括对抗样本检测、模型后门检测、投毒攻击防护等； ● 开发AI数据安全技术，包括敏感数据识别、数据脱敏、数据水印等技术； ● 构建AI安全监控平台，实现AI系统运行时的实时安全监测和威胁预警； ● 协同AI平台团队，将安全能力深度集成到AI训练、推理、服务等各个环节；
1.本科及以上学历，具备2年以上互联网或传统媒体行业市场营销广告销售相关经验，具有平台型业务的从业背景； 2.具备较强的市场开拓能力和抗压能力，能独立并且有效地进行客户谈判和签约，完成业绩指标； 3.具有良好的数据分析能力、沟通协调能力，较强的目标管理和执行力； 4.乐观皮实，有良好的团队合作精神及优秀的组织协调能力。
1. 负责天猫超市商家端工作台产品规划，覆盖首页、商品、营销、推广等模块，为商家经营效率负责 2. 基于商家经营场景与行为数据洞察，在选品、上架、营销、投流、补货、对账等关键环节设计降本增效方案 3. 建立工作台核心指标体系，协同产品、技术、业务团队推动功能迭代，沉淀可复用的商家端产品能力 4. 探索AI在商家经营场景的落地应用，设计商品成长仿真、智能诊断、策略生成等智能化产品方案
1.学习产品架构设计：基于对电商商家经营场景的深度理解，设计面向AI时代的学习产品体系，覆盖从认知升级到能力构建的完整学习旅程，让学习产品真正成为商家经营能力提升的引擎； 2.AI产品创新：将大模型、AI Agent等前沿能力融入学习场景，设计智能化的学习路径、个性化内容推荐、实战模拟演练等创新产品形态，打造行业标杆级的学习体验； 3.客户价值与商业价值平衡：深入洞察商家学习需求与付费意愿，在保障学习效果的前提下，设计可持续的商业模式，推动学习产品的规模化增长； 4.跨团队协同：与课程教研、技术、运营、市场等团队紧密协作，从产品侧驱动学习中心整体能力的升级，确保产品规划与业务战略对齐； 5.数据驱动迭代：建立学习产品的核心指标体系，通过数据分析持续优化产品体验，关注完课率、能力提升效果、NPS等关键指标，用数据指导产品方向。
透过招募、辅导及管理渠道，进行阿里巴巴台湾在中国大陆华商渠道的业务扩张，并与渠道建立长期健康的合作关系。 1. 分析并制订市场策略和行业画像，完成年度销售和服务指标，增加客户体量；并协助渠道进行销售预算和销售人员管理。 2. 协助渠道建立及管理销售体系，管理渠道商的销售目标，财务指针和人员规划。通过管理提升销售效率来帮助渠道商提升营收。 3. 通过分析数据、产品、行业、组织等来优化销售流程。并与市场和销售策划部门团队合作，制定销售战略，以达到客户规模化增长和获取市场份额。 4. 与服务团队合作，为客户提供优质的培训和服务，帮助客户在解决使用问题。 5. 建立与总部良好的沟通机制，回馈销售，运营和产品信息，同时快速根据本土需求执行总部销售战略。 6. 进行渠道商生命周期管理，并根据战略目标开发潜在新渠道并与之形成商业合作关系。
1. 负责公开网络数据采集链路的合规治理体系建设，覆盖数据源准入、采集策略、采集留痕、数据处理、入库、训练集构建和后续排除机制。 2. 建设爬虫数据证据链与数据血缘系统，记录 URL、域名、获取时间、来源类型、访问决策依据、内容哈希、处理流程、风险标签、数据集版本、模型训练版本和审计日志。 3. 建立网络采集合规控制机制，包括机器可读访问限制、站点访问策略、频率控制、来源留痕、异常监控、争议处理和数据下架流程。 4. 与法务团队协作，将版权、TDM opt-out、站点条款、授权边界、权利人投诉、数据删除请求等要求转化为系统规则、审批流程和可追溯记录。 5. 与安全、隐私和合规团队协作，建立爬虫数据风险管理机制，包括敏感数据识别、PII 过滤、来源风险分级、黑白名单、人工复核、访问控制和异常告警。 6. 牵引公开网络数据的准入和分级管理，对不同类型站点、内容类别、数据用途、地域风险和权利状态建立统一评估标准。 7. 建设面向欧盟监管检查和客户尽调的技术支撑能力，包括训练数据来源摘要、版权政策执行记录、采集留痕、风险处置记录和审计报表。 8. 推动爬虫平台、数据平台、模型训练平台、法务、安全团队之间的系统打通，确保数据从采集到训练使用全链路可解释、可追溯、可处置。 9. 支持风险事件复盘和外部问询，能够快速回答“数据从哪里来、为什么可以采、是否进入训练集、如何排除或删除”等问题。
1. 设计GUI Agent/ Computer Use 模型训练、后训练及评测数据的标注体系，对接算法与评测团队，将 GUI 理解、控件定位、动作规划、多步执行、错误恢复等需求，转化为清晰、无歧义、可规模化执行的任务定义、数据规范、示例库和验收标准。 2. 设计覆盖截图、控件、页面状态、操作动作、多步轨迹、执行结果及失败恢复的多层级标注体系，支持桌面办公、Web、移动端及专业软件等场景。 3. 管理并培训内部标注团队及供应商，建立金标、抽检、复审、争议仲裁和版本管理机制，持续优化复杂 GUI 数据生产的质量、效率、成本及交付周期。 4. 建立 GUI 数据质量标准，在图像清晰度、OCR 和控件准确性之外，重点评估环境有效性、状态完整性、动作合法性、轨迹一致性、结果正确性及任务可复现性。 5. 承接模型评测及线上 BadCase，对错点、漏步、循环操作、错误停止、越权操作和失败后不可恢复等问题进行归因，设计成功与失败对比、纠错、偏好及恢复数据，推动模型效果持续改进。 6. 建立 GUI 数据安全与合规机制，覆盖屏幕内容、账号、文件、通信、个人信息、凭据及高风险操作，与安全、法务和工程团队协同落实授权、数据最小化、脱敏、隔离和审计要求。
1.主导集团大模型安全与对抗防御体系的构建：结合多模态、Agent、具身智能等前沿业务场景，负责大模型全链路（预训练数据防投毒/SFT对齐/RLHF/推理部署）的安全对抗演练、漏洞挖掘及红蓝对抗算法优化。 2.负责构建基于多模态与Agentic的自动化红队攻击体系：设计并研发基于强化学习、进化算法或多Agent协同的自动化越狱、提示词注入和对抗性扰动生成算法，实现对多模态模型的高并发、深层次安全边界压力测试。 3.负责大模型安全对齐与安全护栏算法的研发：研究并落地基于RLAIF、DPO、KTO等前沿对齐技术；设计并迭代高性能、低延迟的输入/输出内容安全过滤模型与多维风险评估机制，保障生成内容符合安全合规标准。 4.负责攻克大模型深层漏洞与新型威胁防御：针对间接提示词注入、数据投毒、偏好劫持及版权/隐私泄露等高阶安全威胁，研发对应的算法检测器与鲁棒性增强方案。 5.主导自动化对抗消融实验与防御价值验证闭环：设计高精度、轻量化的多维安全评测Benchmark与自动化对抗博弈平台，通过算子智能编排实现7*24H的“攻击自动生成-防御实时阻断-模型快速微调”的安全对抗迭代闭环。
负责制定适配不同业务场景/城市的补贴与定价策略，推动策略产品化与规则化落地，实现多城市可复制的经营增长。为核心业务结果（规模和毛利）负责 1. 城市补贴与策略设计：负责滴滴加油城市补贴与定价策略设计与优化。根据城市情况进行调整优化，将分散的运营经验沉淀为可复制的策略方案，提高跨城市复用能力 2. 策略执行与优化：负责策略从设计、上线到执行的全流程管理。跟踪策略在不同城市的执行效果，基于城市经营数据分析策略效果，识别低效策略并推动优化或替换 3. 产品能力建设：推动策略相关产品工具的设计与迭代，了解用户需求，推动产品使用渗透
1、配合负责人制定游戏特效风格，输出特效设计模版和规范； 2、参与具体特效设计任务，审核外包提交的特效资源，指导外包制作； 3、组织特效环节，协同模型、编辑、动画环节进行设计实现工作，并为最终效果负责，确保游戏体验； 4、根据特效设计流程，参与审核； 5、积累和共享特效设计经验，编写课件并培养新人，分享设计经验；
1、参与到二次元游戏在欧美市场的传播工作，包括但不限于：公关传播、内容传播、版本推广、本地化支持、渠道对接等等； 2、积极了解市场动态，辅助营销内容产出，包含但不限于受众洞察、舆情分析、联动调研等； 3、协助市场营销工作的开展，有机会独立负责营销活动的运作，参与组内讨论，贡献创意； 4、基于活动效果，整理数据并分析，针对后续工作提供可参考性建议。
1、根据项目世界观和背景，在类箱庭的模式下，进行游戏关卡设计和制作，具体内容包含走线、解密游戏等体验内容的设计与配置等 2、与美术、程序合作，快速搭建白模进行设计与体验验证，敏捷调整设计导向最终目标 3、与战斗、文案策划合作，让关卡体验与核心玩法、叙事有机结合，灵活调整关卡内容 4、与技术组、程序合作，制作、维护并优化关卡编辑器，辅助管线流程的优化
1. 负责局内地图的整体设计与白盒搭建，包含主题立意、空间结构、动线规划、POI 布局； 2. 深度参与玩法创新设计，与玩法迭代同步，负责因玩法变化而产生的关卡结构创新，既要让创新机制在关卡里跑得通，也要从关卡反推玩法的可能性； 3. 编排关卡内 PvE 怪物分布、宝藏分布、风险/收益曲线，配合 PvPvE 心流节奏控制玩家紧张感与放松感的切换； 4. 对地图生产管线的资源管理负责，做好资产复用、模块化、生产节奏规划，能识别管线问题并推动形成闭环优化； 5. 设计并迭代关卡内机关、谜题、环境互动等机制，与 IP 微恐氛围深度结合； 6. 与美术、程序协作推进关卡制作全流程，对最终关卡的美学传递与体验落地共同负责； 7. 通过游戏内数据持续调优关卡与刷新策略；输出关卡设计文档与设计规范。
1. 营销活动产品：负责会员营销活动的产品规划与落地，设计裂变、拉新、促活等营销玩法；持续沉淀可复用的营销能力平台，结合 AI 工具探索活动搭建、投放、复盘的提效路径； 2. 裂变商品迭代：负责免费会员红包、黑胶 VIP 付费红包、会员礼品卡等裂变类商品的需求挖掘与产品迭代，深度洞察用户传播行为，找到可增长的新商品机会； 3. 跨团队协同：与运营、技术、商务等团队紧密合作，推动营销系统、商品售卖链路的能力建设，保障产品体验顺畅、转化路径高效； 4. 行业洞察：持续跟踪音乐、泛娱乐、电商等行业的营销创新趋势，引入新的产品设计理念，保持产品竞争力。
1、建设 AI 友好的电商经营知识资产体系，支持客户个性化专属生意模式的快速落地与持续沉淀，使 Agent 越用越“懂”客户，逐步成长为客户真正的 数字员工。 2、Agentic AI 在研发、运维、测试、客服等多个领域的创新应用，打通“大模型到业务落地”的 最后一公里，为业务创新持续提供高价值支撑。 3、参与现有业务系统Agent升级改造，将现有系统升级为建设在AI模型之上的技术底座。
1.负责跟踪业界前沿的安全攻防技术能够评估大模型、智能体安全风险；建设关键基础设施安全防护方案设计与落地。 2.主导SDL安全开发流程优化，建立AI场景下的威胁建模与风险评估体系。 3.负责淘宝闪购数据安全技术前瞻性研究，沉淀数据安全技术和孵化数据安全智能体能力。 4.主导或参与智能体安全工具链的开发与集成，提升智能体安全风险检测、防御与响应能力；
1. 负责创新型AI Agent产品的体验优化。从真实用户场景出发，进行任务拆解与逻辑编排，设计涵盖需求解构、智能交互、方案生成、报价核算等环节的产品功能体验，打造高可用、强闭环的AI产品。 2. 负责AI应用的效果的迭代。负责构建标准化的效果评估体系，通过定义业务核心指标、构建高价值评测数据集（Benchmark），利用数据驱动的方法论，协同算法团队进行策略演进与模型能力边界的探索，确保产品在复杂业务场景下的稳定性与准确率。 3. 紧密追踪大模型底层演进（如Agentic架构、多模态能力、长文本处理等），探索AI时代的全新产品交互形态。负责从技术可行性分析到产品落地的全过程管理，将前沿AI技术高效转化为解决用户实际痛点的产品价值，推动产品体验的差异化竞争。
1、负责海外金币/积分类产品的规划和产品设计，对用户价值、用户规模、和商业结果负责； 2、设计整体积分流通体系，保障发放/核销健康，业务损益健康； 3、负责商家端机制设计，保障商家价值交付； 4、配合商业化产品，创造更多商业化节点，共同为商业化目标负责； 5、协同开发、运营等各内外部协作方，整合资源并统一相关方的前进方向，保障产品进展和实施落地。
1. 效能体系搭建：系统性梳理本地生活BD销售全链路（线索获取→邀约触达→上门拜访→签约转化→商户运营），识别各环节效率瓶颈，设计并落地以AI为核心杠杆的效能提升整体方案。 2. AI应用策略规划：围绕一线BD作业场景，规划AI工具矩阵的能力建设路径（如智能线索分配、AI辅助话术、拜访质量诊断、智能任务编排等），明确优先级、落地节奏与效果验收标准。 3. 数据驱动决策：建立销售效能度量体系，通过数据分析洞察人效分布、转化漏斗、行为-结果归因关系，为管理层提供可落地的策略建议，推动从经验驱动向数据驱动的管理升级。 4. 跨团队协同推动：作为业务与技术的桥梁，将一线销售痛点翻译为产品/技术需求，协同算法、产品、工程团队推动AI能力从POC到规模化落地，确保方案在真实业务场景中产生可衡量的效果。 5. 过程管理与机制设计：设计效能提升项目的推进机制（试点→验证→推广），建立AB测试与效果归因方法论，沉淀可复用的最佳实践与SOP，形成可规模化复制的运营范式。 6. 前沿探索与创新：持续关注AI/大模型技术在销售领域的应用趋势，结合本地生活业务特性探索创新场景（如AI对练、智能陪跑、自动化报告等），保持团队在行业中的前瞻性。
工作内容： 1.协助进行日常销售数据跟进通报 2.协助对接三网运营商 3.协助进行门店零售管理，日常psi跟进
1. 促产与激励：以新歌相关的优质笔记内容为目标，与相关团队协作，设计并落地面向用户的促优促产手段（版权宣发活动、话题征稿、产品化任务、AIGC等），提升重点新歌相关优质笔记的产出效率和覆盖广度。 2. 社区氛围建设：通过优质作者挖掘维护、活动激励、官号翻牌等方式，强化"音乐+故事+情感共鸣"的社区调性，巩固网易云音乐的社区差异化优势。 3. 数据驱动优化：跟踪笔记生态核心指标（发布量、优质率、消费转化等），通过数据分析定位问题、验证策略效果，持续优化内容生态健康度。
1. 负责共享服务中心数字化转型的整体规划与架构设计，逐步、分模块推进共享服务产品化；探索Ai在共享服务场景的应用，推动服务模式的持续升级； 2. 负责共享服务中心信息系统建设的项目管理工作，包括制定与推进工作计划、审核需求及设计方案、解决项目问题、进行资源配置与协调等工作； 3. 负责共享服务中心各业务模块的信息系统需求分析，评估需求实现难度，撰写需求文档；识别高价值自动化与智能化需求，将适合技术介入的业务痛点转化为产品方案； 4. 负责项目推进中配合系统内部信息化团队或供应商进行需求评估、系统开发/配置、测试、用户培训、上线支持等工作； 5. 负责CoreHR的数据有效性，规划及推进数据清洗与数据治理相关工作，构建标准化的数据底座以支撑分析与决策； 6. 负责共享服务中心现有系统的日常运维与持续优化，解决HR用户使用过程中的日常问题，监控系统运行效能并持续改进。
1、参与游戏新手玩家转化率优化、社交系统优化等工作，并跟进相关优化内容 2、在游戏已有系统进行创新设计，提升玩家体验，同时做好长期维护 3、积极主动了解沟通需求，做好规划跟进，对风险及时预判解决 4、对玩家数据或游戏体验进行针对分析与类比，有运营逻辑闭环
