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1、负责云音乐社区的推荐系统和模型的更新迭代，不断优化和改进现有的算法和线上策略，带来业务效果的显著提升； 2、负责追踪前沿推荐算法，探索落地创新算法技术，持续提高团队的技术水平和创新能力； 3、与业务团队紧密合作，根据业务场景，定制化创新应用算法解决业务上的痛点和挑战，支撑业务的快速发展。
1. 负责政企客户（政府、国企、银行、等大型企业等）的开拓与关系维护，完成销售目标； 2. 挖掘客户采购需求，推广公司政企购平台及企业级产品/服务解决方案； 3. 独立完成商务谈判、合同签订及回款流程，推动项目落地； 4. 协同运营、产品团队，优化客户服务体验，提升客户黏性； 5. 收集市场与竞品动态，为业务策略提供参考.
阿里资产目前为全国法院、政府机构、国企、金融机构、律所等提供资产网络交易、数字化管理等服务 1. 负责开拓各级政府部门（如财政局、国资委、机关事务管理局）、大型国企（中直/省属/市属国企）及公共资源交易中心，建立并深耕合作伙伴关系； 2. 维护已签约的政企客户，激活不活跃机构，引导客户将更多的国有产权、实物资产（存量房产、车辆、大宗物资等）、租赁权等通过阿里资产平台进行公开处置； 3. 推动国有资产保值增值，引导国企及政府平台进行资产上拍，特别是针对存量资产盘活、涉案资产处置等核心业务逻辑的落地； 4. 整合资产数字化管理系统、评估系统等工具能力为地方政府国企定制行业解决方案；挖掘政府国企的资产处置业务新空间，打造本地影响力； 5. 深入研究国家宏观政策及国有资产处置法规，结合政企客户数字化转型需求，创新“互联网+”下的公开交易模式和服务并推动落地。
1. AI重构商业闭环：主导现有电商金融产品的智能化升级，或从0到1设计基于大模型的创新产品（涵盖交易保障、智能保险、风控决策等核心领域），打造行业标杆案例； 2. 智能获客与交互创新：规划并设计下一代AI获客体系，利用多模态大模型技术优化语音交互与社交裂变能力，显著提升转化率与用户体验； 3. 企业级Agent效能革命：深度整合内部顶尖大模型（如悟空、Qoder等），设计并落地企业级AI Agent，重塑团队协作模式，推动研发与运营流程的自动化与智能化变革。
湖畔创办以来的一大核心教学理念是“同学间学习”，它区别于权威式、中心化、追求快速给答案的学习模式，相反坚定地相信：一群背景经验迥异但彼此信任、志同道合的创业者有能力创造巨大的集体智慧。这种学习模式的差异化价值包括但不限于：多元视角碰撞下对认知盲区和心智模式的照见、一号位领导力的共同修炼、创业者的心力加油站… 支撑这样一种学习模式需要一支特别的专业团队，姑且称之为“深度对话”专家团，TA的核心使命是为这群创业者构建一个有安全感和链接感的场域，并在其中促成（也可以是引导、编织、设计）同学间持续的高质量对话。
1、整合营销策略与策划，围绕千问品牌下软硬件AI生活服务能力，整合集团二方和品牌商家，创造有影响力的营销IP和节点活动，制定营销规则发起专项整合营销策划和战役。牵头创意、内容策划和执行落地全流程。 2、全渠道传播与资源协同。在攻坚项目和BG的跨业务战役中统筹线上线下全渠道传播资源，包括但不限于社交媒体（微信/微博/抖音/B站等）、KOL/KOC、行业媒体、线下活动、广告投放（SEM/信息流/户外广告等）； 3、探索创新渠道和营销玩法（如新的跨界打法，Cobranding合作和新技术玩法），以提升广泛用户认知、心智和参与度。建立有效的创新营销动作。
1. 全年营销策略制定与执行： 基于跨境市场洞察与业务增长目标，独立制定年度及季度整合营销规划，涵盖促销活动策划、预算管控、资源统筹等全链路环节，并对618、双11、双12等核心大促的营销结果负责。 2. 跨部门协同推进： 沟通淘系营销团队，协同产品技术、设计、各区域市场负责人及财务、风控等职能部门，统筹项目从方案到上线的全流程推进，同步建立效果监控机制，确保项目高质量交付。 3. 数据分析与效果复盘： 搭建营销活动效果评估体系，通过持续的数据监控与归因分析，定期输出复盘报告并沉淀方法论，驱动投放策略与ROI的持续优化。 4. 市场洞察与产品迭代： 持续追踪跨境电商行业动态、竞品策略及全球消费趋势，为业务决策提供前瞻性建议；同时推动端内营销产品能力的持续迭代与升级。
1、主导海外电商渠道从0到1的搭建与规模化增长，推动IP衍生品在亚马逊、速卖通、TEMU、SHEIN等平台实现GMV与品牌影响力的双提升； 2、负责各平台店铺搭建、Listing优化、广告投放及日常运营，制定差异化的选品、定价与促销策略。统筹平台级大促（Prime Day、黑五等）及日常营销活动，建立数据监控体系，定期复盘并迭代运营策略； 3、供应链与库存协同，协同供应链与物流团队，制定海外仓/国内直发备货策略，优化物流成本与履约时效； 4、平台关系与合规管理，维护平台小二及商务对接人关系，争取资源与政策支持；确保运营合规，处理知识产权、审核及投诉等事务。
1、AI服务产品方案设计：深入1688买家/卖家的交易动线和服务场景，识别痛点，设计AI驱动的解决方案，推动落地并对服务质量和效率指标负责。 2、大模型能力场景落地：负责大模型在服务链路中的应用（意图识别，workflow搭建，策略agent测评），持续优化AI策略准确性，提升智能解决率和用户满意度。 3、数据驱动&跨团队协同：通过用户行为数据和AI效果数据发现机会、制定策略、追踪效果，用数据闭环驱动产品迭代；能与算法、工程、业务、运营多方协作推进策略。
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1、负责网易云音乐相关业务生态的分析，包括用户行为、内容质量、社交互动等方面的传统数据分析+AI辅助分析与挖掘，为产品优化提供数据支持； 2、建立和维护数据监控体系，运用AI工具提升异常检测、预警与定位效率，及时发现和解决业务问题； 3、与产品、运营、市场等部门紧密合作，参与产品规划和优化，基于AI+数据双驱动提出可落地的建议和方案； 4、跟踪竞争对手生态，结合AI分析竞品策略与趋势，为公司制定策略提供参考； 5、探索AI在数据分析场景的落地应用，如自动化报表、智能归因、预测分析、文本/行为特征挖掘等，提升分析效率与深度。
1，根据导演意图和脚本文案为剧情动画绘制动态分镜； 2，参与PV等营销需求，进行相关分镜绘制。
1、深入理解部门业务和战略发展规划，对业务进行组织诊断，为业务部门的发展提供建议并参与实施； 2、为业务发展提供人力资源专业支持，在人才盘点和培养、管理人员发展、团队建设等方面为部门提供有效的解决方案并落地； 3、 与业务主管和员工保持持续沟通，了解需求并提供解决方案； 4、关注行业的发展，适当引入先进有效的管理思想和模式，在业务部门内推动变革落地，提升组织效率； 5、传承公司文化，建设良好的组织氛围，保证组织持续健康的成长。
1、iOS 逆向与风控：负责 iOS 平台逆向分析，设计端侧风控策略，对抗 Substrate / 动态库注入 / 内存 patch。 2、AI 辅助逆向：使用 Claude / Codex 等 AI 工具结合 MCP，构建自动化逆向分析流水线，自动完成分析任务。 3、反 AI 逆向：研究并落地反 AI 反编译，让代码难分析、难脱壳、难被 AI 还原。
1、负责网易云音乐相关业务生态的分析，包括用户行为、内容质量、社交互动等方面的传统数据分析+AI辅助分析与挖掘，为产品优化提供数据支持； 2、建立和维护数据监控体系，运用AI工具提升异常检测、预警与定位效率，及时发现和解决业务问题； 3、与产品、运营、市场等部门紧密合作，参与产品规划和优化，基于AI+数据双驱动提出可落地的建议和方案； 4、跟踪竞争对手生态，结合AI分析竞品策略与趋势，为公司制定策略提供参考； 5、探索AI在数据分析场景的落地应用，如自动化报表、智能归因、预测分析、文本/行为特征挖掘等，提升分析效率与深度。
1、核心渠道策略制定与效果负责：独立负责游戏产品在主流广告平台（如字节、腾讯、快手等）的策略制定与落地。基于产品目标与渠道特性，主导制定可量化的投放方案，并对该渠道的用户获取量级、成本及ROI等核心指标负直接责任。 2、渠道深耕与流量价值挖掘：深入理解所负责渠道的流量分配机制、竞争格局与算法趋势。不满足于常规优化，需主动通过专项测试、新功能探索、媒体深度沟通等方式，持续挖掘并验证新的流量增长机会，提升渠道产出效率。 3、数据驱动分析与策略迭代：建立并维护渠道级数据监控与分析体系。通过深度归因分析，精准定位效果波动根源与优化空间，并迅速转化为调优动作。定期输出渠道专项复盘报告，沉淀有效打法，驱动投放策略的持续迭代。 4、创意策略制定与素材效能管理：基于数据洞察与渠道理解，主导广告创意方向，明确素材策略。协同设计团队完成高质量素材制作，并通过科学的测试、分析与优化闭环，持续提升创意转化效能。 5、行业洞察与媒体协作：保持对行业动态、竞品策略及媒体产品更新的敏锐度。作为与媒体平台的关键业务接口，能进行专业、建设性的沟通，高效解决投放问题，并为产品争取测试资源与潜在合作机会。
1. 参与销售项目的全过程，协助客户经理完成商务洽谈和项目方案设计； 2. 承接并分析企业用户需求，制定相应的运营方案；保证项目顺利开展，提高运作效率，实现大项目的规范化，流程化管理，促进客户产出最大化； 3. 通过线上线下运营策略协调公司内各个部门的资源，解决客户采购中遇到的问题； 4. 定期分析客户数据，优化产品，不断提升大客户的服务质量水平、持续提升客户的满意度，使客户价值最大化； 5. 客户需求的深度挖掘和销售潜力的渗透拉升； 6. 客户关系的日常维护与加深； 7. AI应用探索：主动运用AI工具辅助销售数据分析、运营方案制定与客户分析，提升销售运营精准度。
产品规划 1. 负责 AI 产品的中长期规划与版本路线设计，持续跟踪大模型、Agent、多模态等技术演进趋势，评估其对产品方向、功能边界、商业模式及竞争格局的影响，动态调整产品策略与优先级，确保产品方向与技术可行性、市场窗口和商业价值保持一致。 2. 深入理解用户任务、业务流程和使用场景中的痛点，抽象出高价值、可标准化、可规模化的 AI 应用场景，形成清晰的产品定义、场景边界和优先级判断。 3. 持续跟踪 AI 领域竞品、基础模型能力变化及生态格局，分析市场机会、潜在替代风险和能力空心化风险，识别新的增长机会，并为产品定位、竞争策略和能力布局提供输入。 4. 规划产品从0-1 到 1-N 的演进路线，结合市场验证、客户反馈和商业化目标，推动产品能力持续完善与规模化复制。 AI能力产品化 1. 深入分析客户任务链路和业务流程，识别适合被 AI 重构与优化的关键环节，设计 AI 原生的产品形态、交互模式、配置机制和使用体验。 2. 协同算法团队确定模型选型、能力边界、输入输出和优化方向，将模型能力转化为可用、可配置、可规模化复制的产品功能，提升产品使用价值和用户体验。 3. 在产品方案设计和版本演进中，综合平衡效果、成本、时延、稳定性和可解释性，推动产品在业务价值、用户体验与工程可行性之间实现最优解。 风险控制与安全设计 1. 识别 AI 产品中的幻觉、误答、越权、敏感内容、安全和合规风险，设计异常处理、权限控制、人机协同与人工兜底机制，提升产品在关键场景下的稳定性与可控性。 2. 结合业务场景建立风险分级与安全边界，明确不同场景下的适用范围、限制条件和处理策略，保障 AI 产品在不同场景下稳定、可控、合规地使用。 效果评测 1. 负责 AI 产品效果评估体系建设，围绕产品目标和业务场景，建立覆盖模型效果、任务完成、用户体验和业务价值的评测框架。 2. 协同评测、算法、研发和业务团队构建评测指标体系与业务指标体系，明确评测维度、评价标准、评分机制、样本构成和权重设计，确保指标具备指导性、可衡量性和可执行性。 3. 设计和推动标准评测集、业务测试集和典型案例库建设，覆盖核心场景、高风险场景和边界场景，为版本评估、能力比较和优化决策提供依据。 4. 推动建立 AI 产品的线上线下评估机制，结合离线评测、灰度验证、线上行为数据、人工反馈和业务结果，综合判断产品能力和版本效果。 5. 基于评测结果识别关键问题与优化方向，区分模型问题、知识问题、工作流问题、交互问题和场景匹配问题，推动产品、算法和工程侧形成针对性的优化方案。 6. 负责评测结果在产品规划和版本迭代中的应用，将评测结论转化为产品能力优化、场景边界调整、配置策略优化和版本优先级判断依据，形成持续优化闭环。 项目管理 1. 负责跨团队沟通与项目推进，协调算法、研发、测试、运营、业务等相关团队，推动需求评审、开发、测试、上线和复盘等环节高效协同。 2. 建立项目节奏、风险预警和关键事项跟踪机制，确保产品版本按计划推进并实现预期目标。 产品的经营支持 1. 协同前线团队开展产品经营分析，结合市场表现、竞品动态和业务数据，输出产品经营洞察和改进建议，为业务拓展策略和 GTM 计划提供支持。 2. 结合产品能力、优势场景和伙伴能力图谱，参与生态合作与增长模式设计，推动基于生态的规模化增长和可持续合作机制建设。 产品上市 1. 制定产品上架策略制定与发布节奏规划，推动按计划上线并与市场、内部形成一致、准确的表达。 2. 主导产品GTM材料编写，协助pdsa、销售和市场团队完成价值传递和营销推广支持。 3. 推动标杆客户案例建设，形成可复制的行业方案、最佳实践和销售支持材料。 4. 产品商机挖掘，负责产品的目标市场分析，商机沉淀和情报沉淀，为重点场景突破和产品迭代提供支持。 产品持续改进 1. 持续跟踪客户对产品的使用情况，合理安排需求优先级，推动产品改进，新产品或功能孵化，提升产品易用性、稳定性、安全性、性能和成本效率。 2. 负责 AI 产品反馈闭环建设，沉淀高频问题、失败样本和业务评测数据，协同算法与研发团队持续优化模型效果和产品体验。
1、行业运营：通过对家居百货行业的市场趋势和消费者需求洞察形成有效策略，基于目标拆解落地到品类规划、商品运营计划，对行业的生意结果负责； 2、商品运营：结合行业特征和全网热销品，制定家居百货品类规划，打造健康的品类结构，产出具有精准性与前瞻性的商品企划，为商品力负责； 3、爆品运营：围绕爆品进行运营，负责提升单品效能及ROI，针对商品生命周期进行整体规划和运营，基于各资源定位协同商品运营进行货品供给； 4、商家运营：根据品类策略与消费者需求，进行产业带商家及工厂招商与洽谈，并通过商家运营策略，打造超级爆款； 5、把握消费者购买决策的关键因素，在销售策略、渠道推广、玩法互动产出方案并进行项目的落地执行。
1、你将成为手淘核心产品（搜推和用户平台产品团队）的HRBP，直接支持核心业务团队的组织建设与人才战略。这个岗位的目标不是"处理人事问题"，而是帮助团队在AI高速演进的周期里，建立高效、敏捷和有创造力的组织系统。 2、深入理解业务目标、产品方向和组织瓶颈，把业务战略转化为组织结构、岗位设计和人才规划的优先级。你不只是执行政策，而是和业务负责人一起想清楚"这个团队该怎么长"。 3、负责团队组织诊断、结构优化、关键岗位盘点和人才梯队建设。帮业务看清：哪些团队该补人，哪些该重组，哪些关键人才必须留住。 4、和业务负责人一起想清楚在AI时代这些岗位到底要什么样的人——过去看重的能力可能不再关键，新的关键能力也未必有现成的判断标准。定义新的人才画像，再决定从哪里找、用什么方式触达、怎么在面试里真正识别出来，而不是沿用过去招聘惯性。 5、在新的工作方式下，推动AI工具在HR场景的合理应用，重新定义什么数据值得看、怎么看，如何收集和应用，建立有效合理的People Metrics 6、设计从招聘、入职、成长、绩效、晋升到离职的员工全周期体验，推动开放沟通、持续学习的团队文化。
1、了解市场和竞对在人才、激励上的动向，结合所在业务组织的特点，设计匹配人才策略的激励策略 2、与HRBP合作，对所负责业务的激励机制的调研、分析、设计； 3、结合业务，内部战略外部市场竞对，进行年度激励和即时激励的设计和运营； 4、在集团薪酬福利政策的基础上，结合自身组织和人才特点，激励策略，进行调适、宣导和落地 5、协助HR负责人，处理薪酬方面的疑难案例。
1、AI+金融解决方案的市场语言构建：深入理解阿里云AI产品（如通义点金）及金融行业解决方案，提炼差异化价值主张，打造标杆客户案例，形成可复制、可传播的内容资产与行业叙事体系，建立阿里云在金融AI领域的领导心智。 2、产品与解决方案级营销策划与落地：基于金融行业细分赛道（银行、证券、保险、资管等）的业务痛点与AI转型诉求，制定整合营销策略，联动产品、解决方案、销售、生态等多方资源，推动从“技术能力”到“客户价值”的高效转化，并对关键营销项目的业务结果负责。 3、高影响力行业活动运营：主导策划并执行金融行业峰会、闭门研讨会、客户沙龙等线上线下融合的营销活动，精准触达决策层客户，强化阿里云在金融AI领域的专业形象与生态影响力。 4、行业洞察与趋势预判：持续跟踪金融行业AI应用趋势、监管动态与竞对策略，输出前瞻性洞察，反哺产品与解决方案迭代，驱动营销策略动态优化。 5、跨部门协同与资源整合：统筹预算、供应商及内外部资源，与产品、技术、销售、运营团队紧密协作，确保营销策略与业务目标高度对齐，以创新形式实现Marketing to Leads的高效转化。
