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1、负责企业级财务数据仓库的设计、开发和优化，确保数据的准确性、完整性和高效性。 参与财务数据仓库的架构规划，主导数据模型设计、ETL（数据抽取、转换、加载）开发及数据集成工作。 2、深入理解财务业务需求，与业务部门紧密合作，提供数据支持和决策依据。 负责财务数据仓库的性能调优和系统优化，提升数据处理效率和响应速度。 3、推动财务数据标准化、规范化及数据治理工作，确保数据质量。 支持财务系统的数据迁移、整合及数据迁移项目，保障数据一致性。 4、参与数据仓库的版本管理和技术文档编写，确保技术传承和可维护性。
1、负责建设面向安全场景的大模型评测体系，涵盖通用能力评测与安全业务场景定制评测，构建基于LLM-as-Judge、自动化评测模型训练与人工评估相结合的多维度评测框架，保障评测结果的全面性和可靠性 2、建设基于真实安全攻防场景的Agentic评测环境，构建面向安全长程任务的Agentic评测，提升大模型在安全场景的Agentic能力 3、跟踪业界主流安全大模型评测方法与Benchmark动态，持续优化内部评测体系，对标行业前沿能力水平，发布开源评测集 4、深度参与大模型迭代过程中的知识与评测驱动优化，建设“评测归因分析→知识短板发现→训练数据生产→模型训练增强→评测反馈验证”的高效自进化闭环，以评测数据反哺训练，用领域知识增强训练数据，持续提升模型在安全场景中的能力表现
We seek to hire a legal counsel of commercial legal who will be a key member of the growing legal team supporting AliExpress in Europe. The attorney will be based in our Hangzhou office. Job Description 1. Reporting to General Counsel or Senior Legal Counsel, AliExpress, advise on legal aspects of the platform’s international expansion of current and proposed new e-commerce offerings, with a focus on Europe. 2. Address and respond to document requests from overseas government regulators and law enforcement agencies. 3. Provide advice on platform compliance, local and cross border logistics, customs and tariffs, and product listing compliance matters. 4. Research local laws and regulations in the local jurisdictions and manage outside counsel. 5. Provide advice to business teams on legal aspects of the implementation of commercial agreements, business models and strategies, business operations, supply chain operations and product offerings. 6. Negotiate, draft, and review contracts, commercial agreements and policies. 7. Develop in-house legal tools and policies, and conduct trainings to business units.
部门介绍： 我们聚焦全球技术底座建设，围绕研发设施、智能运维、全球网络及大模型服务四大核心领域，搭建全栈智能化工程平台体系，为全球业务稳健扩张与高效运转筑牢稳定、高效和合规的技术基石。 以技术创新驱动研发模式升级，打造覆盖研发协作、智能编码、智能测试的全流程智能体系，落地高效业务解决方案并深化DevOps文化。深耕运维合规与效能，建成符合欧盟标准的海外智能运维平台，完成IaaS、PaaS、SaaS全层级产品迭代；依托全球网络资源，实现资源统一管控、网络拨测、网关标准化及数据中心验收全流程规范化，全方位保障用户体验。同时，对标行业领先标准打造海外大模型服务路由平台，打通模型采购、安全管控、服务管理及成本管控全链路，严守数据安全底线。 1. 负责AIDC重点业务的 Agent 系统端到端设计与开发，包含意图理解、任务规划、工具调用、多轮记忆、结果评估等全链路 2. 与业务方共建 AppBuilder / Vibe 场景，输出可复用的 Agent 模式沉淀到平台 3. 建立 Agent 效果度量体系（成功率、任务完成率、Token 成本、时延），并持续优化
部门介绍： 我们聚焦全球技术底座建设，围绕研发设施、智能运维、全球网络及大模型服务四大核心领域，搭建全栈智能化工程平台体系，为全球业务稳健扩张与高效运转筑牢稳定、高效和合规的技术基石。 以技术创新驱动研发模式升级，打造覆盖研发协作、智能编码、智能测试的全流程智能体系，落地高效业务解决方案并深化DevOps文化。深耕运维合规与效能，建成符合欧盟标准的海外智能运维平台，完成IaaS、PaaS、SaaS全层级产品迭代；依托全球网络资源，实现资源统一管控、网络拨测、网关标准化及数据中心验收全流程规范化，全方位保障用户体验。同时，对标行业领先标准打造海外大模型服务路由平台，打通模型采购、安全管控、服务管理及成本管控全链路，严守数据安全底线。 1.负责 Agent Runtime 核心能力建设：开发框架、Memory、Sandbox、Tool 调度、多 Agent 协同等模块的架构设计与研发 2.沉淀 Agent 通用评测与可观测体系（Eval SDK / Tracing / Metrics），供上层业务方使用 3.跟进业界 Runtime 生态（LangGraph / AutoGen / MCP / A2A 等），主导技术选型与内部框架演进
1. 扎实执行常规测试基本动作，对用例管理，文档分析，协议测试等有深入理解 2. 深入理解产品设计实现，把握测试重点，能熟练使用测试工具进行黑白盒测试，积极暴露问题 3. 承担打包/压测/性能专项之一，参与分支策略/patch方案/jenkins pipeline等方案的制定与迭代 4. 维护或开发测试工具或平台，推动测试需求工程化方案落地 5. 联动上下游，积极发现和推动研发流程中存在的进度，流程等质量风险问题
1、区域食安管理，包括日常门店食安巡检、属地联营商管理、政府检查、抽检应对等减少食安事件的发生率。 2、区域合规管理，包括商家准入资质审核、新店和改造每单的经营环境和证照合规，确保门店合规经营。 3、食安事件应急管理，对于食品安全事件进行全力路排查、定责、跟进改善，推动食安事件整改闭环。 4、食安文化建设，组织门店食安员和营运等进行食安培训，定期进行食安文化宣导，确保人员掌握食安要求。 5、通过将总部要求做因地制宜地调整落地，保障总、区、店的食安管理体系有效运转，并将问题反馈总部，完善整体管理体系。
1、拓展新商户及维护老商户，与商户建立长期稳定的区域商户关系； 2、了解并根据商户需求，制定个性化营销方案，与商户谈判并达成合作； 3、执行公司的营销策略和政策，通过现场销售，提升餐厅信息化、数据化管理水平，以达成业绩目标； 4、优秀的谈判能力，配合Marketing团队完成营销项目跟进，并能够独自完成营销项目； 5、完成公司布局全国的战略任务
1、协助销售收集和跟踪厂商需求落地，配合从商机到订单各业务环节建立SOP； 2、根据订单需求进行效果分配调整和供给分配调整，提升整体售卖ROI； 3、统筹规划创新型商业售卖能力，完成定价和商业规范的输出； 4、商家地图数据的完善和治理规范建设，促进流量-效果的转化； 5、跟踪各渠道来源的商家端的需求/意见反馈/投诉等联动解决方案处理。
1、我们正在构建面向Agent的组织上下文创新产品：将散落在人脑、群聊、会议、文档中的组织经验（碳基资产）编译为Agent可检索、可消费的组织上下文（硅基资产），让每一个业务Agent都能带着组织的经验工作 2、你将亲眼见证人类与Agent在真实工作环境的上下文对齐，帮助Agent拥有组织级的长期记忆 3、我们希望你可以负责构建的上下文采集与检索系统，覆盖会议、群聊、文档等多源异构的上下文数据源，涉及海量上下文数据的增量更新与版本管理，同时构建数据质量监控与可观测性体系，保障采集链路的稳定性与数据新鲜度
1、负责国家用户增长负责，结合不同渠道引进新人，优化投放计划；设计匹配重点市场适配的拉新玩法，刺激新用户转化；为新人dau，首次转化和复购、ltv负责 2、玩法创新：新用户玩法设计、裂变互动、权益策略设计；搭建、优化并完善用户体系相关权益，促进新用户规模扩大的关键指标提升； 3、进行覆盖用户生命周期管理，优化体验，通过运营动作和机制设计，提升用户交互和粘性，实现新老客复访复购提升； 4、负责整体用户增长策略和优化，需具备数据化运营能力，数据分析、精算能力
负责多模态数据存储管道研发及数据处理能力研发： 1. 主导EB级大规模非结构化数据传输功能及多模态数据管理系统设计和开发； 2. 参与高性能计算引擎架构设计：基于CPU+GPU异构计算环境，设计并研发面向多模态数据（图像、音视频、文本等）的分布式计算引擎，实现高效部署与运维； 3. 参与核心算子研发与优化：结合多模态数据特征，设计并开发高性能数据处理算子，涵盖数据清洗、特征提取、格式转换等关键环节，保障算法效率与准确性； 4. 构建数据处理最佳实践体系：针对多模态数据存储、处理特点及场景，给出算子最佳实践，如卡型选择、CPU/GPU选择等。
1. 负责游戏产品的质量把控，确保游戏的版本质量符合质量标准。 2. 负责游戏版本的测试方案，测试计划，质量数据分析及测试报告。 3. 持续迭代团队测试能力、标准、流程，精进团队质量保障能力。 4. 主导测试任务，开展用例评审，规范测试行为，降低测试风险。 5. 把控测试进度，并与其他职能高效协同。 6. 配合质量管理体系建设落地。
1、 剧集全生命周期运营 -独立负责剧集从开机、上线宣发、付费转化到长尾盘活的全流程运营，对单剧全生命周期的运营结果负责 多项目并行统筹管理，确保各项目高效推进与落地 2、用户洞察驱动精准运营 -独立完成剧集内容细拆，提炼剧情钩子，识别内容短板并推动优化 -通过数据归因分析内容卡点、转化瓶颈及留存拐点，不断优化封面、标题、卡点及更新节奏 -沉淀标准化运营SOP，反哺内容生产与运营策略调整 3、用户洞察与精准运营 -深入理解剧集核心用户画像与消费动机，掌握不同人群的观剧偏好、付费心理及流失原因 -将用户洞察转化为可执行的运营策略，实现题材与人群、卡点与转化、钩子与留存的精准匹配 -深耕长视频平台规则，精通推荐算法、资源位策略及会员付费转化链路，制定差异化运营策略 4、行业研究与竞品监测 -持续监测同行竞品题材布局、宣发打法，定期输出行业分析报告 -关注市场趋势与题材布局，为内容选题与运营策略提供参考 5、AI应用探索与资源整合 -主动学习AI辅助内容生产技术（AI内容分析、AI海报/素材生成、AI配音/虚拟制作等），在日常运营中探索应用场景，提升内容素材产出效率 -具备跨团队协同能力，对接站内外资源，推进项目高效落地 -沉淀方法论，帮助提升团队整体运营能力
1、负责游戏运营期的商业化体系和节日活动规划与执行。 2、基于线上数据和用户行为分析，快速对活动内容和商业化策略进行调优，对流水负责。 3、洞察用户需求和付费痛点，挖掘游戏内的商业化潜力（如新付费场景、新礼包形式），并进行落地执行。 4、及时跟进和处理线上问题和用户反馈。
职位描述 你将加入盒马核心的商品策略团队，作为商品BI组的一员，参与从市场洞察到品类规划再到项目落地的过程 1. 业务决策支持：与规划和业务部门紧密合作，通过内外部多维度数据挖掘，输出分析报告，为决策提供量化洞察和建议 2. 品类趋势分析：开展市场调研和竞品对标分析，深入研究行业发展趋势和消费者需求变化，为公司中长期品类规划提供前瞻性参考 3. 重点项目复盘与优化：对重点项目进行全链路复盘，量化项目效果，识别潜在风险和改进机会 4. 数据能力建设：沉淀可复用的分析模型和方法论，推动数据看板和自动化报表的产品化，提升业务团队的数据使用效率
1、用户洞察能力，能将业务问题正确拆解为研究问题，并基于现有资源，采用专业且高效的研究方式，输出可落地性的用户洞察。 2、用研综合能力，能独立负责和统筹定性和定量研究工作，具备专业的问卷设计、数据处理与分析、大纲设计、及用户访谈能力，为研究项目高质量的执行与输出负责。 3、数据分析能力，日常收集、拆解和分析数据，建立指标数据库和制定评估体系，使营销投放有数可查，有理可依。 4、数据产品化能力，基于品牌目标和项目需求，梳理和推动数据看板落地和功能优化，实现品牌人群资产可持续沉淀。
1. 负责淘天平台消费者高风险升级case的处理，包括交易纠纷、规则判责、多方协同，保障消费者体验； 2. 挖掘客户潜在需求，发现客户痛点问题，协同商家，物流等多方，灵活运用规则，通过沟通谈判推动疑难升级问题的闭环解决，并沉淀专家经验； 3. 通过客户问题解决，识别服务流程、平台规则、产品体验中的优化机会，输出可落地的改进建议，助力推动改善消费者服务体验。
1.数据标注&采集专家基地运营管理： （1）负责站点搭建，人员招募，管理团队搭建，培训管理，质量管理与人员管理，负责站点的全面管理； （2）负责制定交付站点的日常运营计划、标准作业程序（SOP）与管理制度； （3）管理站点的标注评测专家，包括任务分配、绩效评估、技能培训与团队建设。 2.质量管理：搭建对大模型类数据标注、模型评测或数据集生产的质量和培训体系，对数据质量负责； 3.成本管控：负责对负责的交付站点的整体成本进行管控，包括人力成本，运营成本等各项成本，达成成本目标。 4.供应商管理：负责交付履约及结算等工作。对供应商在项目中出现的问题和事故进行及时干预与处理，确保项目顺利推进。"
1、负责HappyHorse海外内容+用户运营体系，包括 Discord、Instagram、TikTok、X、YouTube 等平台，持续提升模型的影响力、社区活跃度及用户增长 2、负责构建全球AI创作者生态，建立并运营海外创作者及达人合作体系、Affiliate分销体系及品牌共创，持续扩大模型在海外创作者生态中的影响力 3、与增长团队协同，持续探索海外高质量增长渠道，制定不同渠道的内容策略与素材方案，通过数据分析不断优化投放效果 4、持续跟踪全球AI行业及内容平台最新趋势，探索海外AI 社区及新兴增长渠道，推动创新合作模式及品牌传播 5、深度洞察海外用户需求，结合社区反馈、达人反馈及行业趋势，与产品团队共同推动产品体验持续优化
岗位职责： 1、负责区域高校食堂、后勤渠道资源的开拓和管理。开发学校资源，制定所属区域内的执行拓展计划，提升区域份额 2、探索市场情况，挖掘行业信息；寻找潜在合作伙伴，负责开发挖掘片区内新的渠道代理商，并协助管理和培训。 3、联动相关业务伙伴，协同促进高校食堂资源拓展和区域业务目标达成；
岗位职责： 1、负责区域高校食堂、后勤渠道资源的开拓和管理。开发学校资源，制定所属区域内的执行拓展计划，提升区域份额 2、探索市场情况，挖掘行业信息；寻找潜在合作伙伴，负责开发挖掘片区内新的渠道代理商，并协助管理和培训。 3、联动相关业务伙伴，协同促进高校食堂资源拓展和区域业务目标达成；
1. 负责高校渠道相关项目的整体运营规划与落地执行，包括项目目标设定、节奏把控、资源协调及效果复盘； 2. 深入理解高校场景用户需求与生态特征，制定并迭代面向高校的运营策略，提升项目在高校端的渗透率、活跃度与转化效率； 3. 联动产品、市场、销售及校方合作方，推动跨部门协作，保障项目在高校渠道的规模化落地与可持续运营； 4. 基于数据监测与分析，持续优化运营动作，输出可复用的方法论与标准化运营流程；
1、负责政府、央国企客户的售前技术支持工作，深度参与项目机会挖掘、需求分析、方案规划、招投标等全流程，推动项目成功签约与落地。 2、聚焦AI 大模型、云计算、国产化算力等方向，主导技术交流、解决方案、产品演示、概念验证（POC）等工作，准确把握客户痛点，将技术能力转化为可量化的业务价值。 3、在方案落地过程中及时发现并处理技术和项目风险，协同产研及交付团队正常履约。 4、与产品、研发、交付团队紧密协作，反馈一线需求，参与产品路线规划与行业解决方案沉淀，持续提升产品、方案竞争力。 5、沉淀优秀项目案例，并结合客户行业领域需求和阿里云产品技术优势，孵化细分行业领域的最佳实践，并推动规模化复制。 6、通过项目和方案合作，推动与合作伙伴的合作，增强解决方案竞争力，推动阿里云产品“被集成”。
本岗位的本质是AI商业解决方案专家——你需要做到： ● 讲清楚业务逻辑：理解客户的业务场景、核心痛点和目标 ● 设计业务方案：将AI能力与业务目标对齐，规划可落地的解决路径 ● 知道技术如何实现：了解方案背后的技术架构和实现路径（不要求亲自编码实施） ● 建立长期关系，促进产品销售：与客户建立长期业务与技术信任，帮助客户AI转型成功 作为阿里云AI商业解决方案的核心角色，面向行业头部客户，围绕大模型平台（MaaS）构建端到端的解决方案，帮助客户完成AI转型并实现商业价值。核心使命是：以方案能力建立客户信任，以业务理解驱动商机转化，以长期伙伴关系促进持续增长。 一、客户需求洞察与业务方案设计 ● 深入了解客户的业务场景、组织架构和战略目标，识别客户核心业务中具备高价值的AI应用机会。 ● 与客户共同梳理业务问题和效果预期，明确AI介入的价值点和成功标准。 ● 基于客户业务目标和现有技术约束，设计完整的AI解决方案路径——包括场景选择、模型选型方向、效果评估框架和上线计划。 二、售前技术引导与价值传递 ● 结合客户业务需求，通过标杆案例、Demo演示和方案讲解，向客户展示阿里云大模型产品的竞争优势和落地效果。 ● 向客户的业务决策者（CEO/VP/BU负责人）和技术决策者（CTO/架构师）分别传递AI带来的业务价值和技术可行性。 ● 在客户侧建立影响力，确保方案与客户业务目标深度绑定，影响客户技术选型决策。 三、商机管理与项目推进 ● 主动识别和开发商业合作机会，制定客户经营策略，将AI方案优势转化为商业签约。 ● 面向重点客户高层，清晰阐述阿里云AI全栈能力的价值主张，引导客户AI转型方向。 ● 制定正确的产品选型策略、POC验证策略、商务策略和招投标策略，把控项目推进节奏。 ● 在售前到交付的全过程中，识别和应对技术与项目风险，协同产研和交付团队保障项目成功。 四、客户关系经营与持续增长 ● 与客户建立长期的业务与技术信任关系，成为客户在AI转型中的首选咨询对象。 ● 持续跟踪客户AI应用的使用效果和满意度，发掘新场景、拓展合作范围，推动收入持续增长。 ● 面向内部团队和生态伙伴输出行业最佳实践、标杆案例等知识资产，提升组织能力。 五、产品反馈与改进驱动 ● 将客户侧的真实需求和使用反馈系统性传递给产品团队，影响产品功能开发和路线图。 ● 对客户使用过程中遇到的问题反向推动内部解决，持续优化产品和流程。
客情建设和商机拓展 •主动洞察所在区域/市场的关键行业，识别出关键/潜在客户，并主动找到关键决策链，识别客户真实需求。 •梳理客户决策链，识别关键客户，构建立体的客户沟通界面。 •通过关键事件的导演和策划、商务沟通、拜访交流等方式和客户对话，获取客户信任，挖掘和洞察客户业务需求，形成有效商机。 •定期与现有和潜在客户联系，及时了解客户的业务规划和预算、供应商情况、组织架构、技术环境等关键信息。 •与客户CXO或CXO-D建立长期的业务关系，在合作中获得关键性支持。 产品和技术价值传递 •深入理解混合云方案，包括软件、硬件、网络、安全等各方面的整合，并深刻洞察客户业务需求。 •基于行业和客户需求洞察，帮助客户理解飞天云计算操作系统、七大件、AI/智算等阿里云产品的技术价值，以及相对竞企的差异化竞争优势，传递阿里云作为客户最佳合作伙伴的定位。 需求匹配和商机转化 •协同SA、产研和生态伙伴等资源，形成明确的销售及解决方案策略，设计合作路径并沟通执行。 •结合对客户业务需求的理解，以及阿里云可标准化复制的解决方案，提供能满足客户需求的方案设计，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 通过沟通和影响力、商务报价等一系列销售策略的运用，转化商机，达成业绩。 • 将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。 商务运作和业务支持 •基于阿里云和客户商务流程规则，完成客户招投标及商务合同签署等商务工作。 •动态跟踪客户需求变化，推动合同变更。 •协同产研、交付和生态伙伴等资源，及时发现并解决项目交付问题，支撑客户业务目标达成。 •支撑混合云复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协调组织资源。
客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 1、促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 2、客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 1、客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 1、促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 2、客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 1、客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
1. 主导多模态理解大模型训练数据的标注体系设计，对接多模态算法团队，将算法团队的图文交织、高精度OCR、精细化图像描述等研究需求，转化为可执行、无歧义、可规模化的标注规范与执行流程。 2. 管理并培训视觉标注团队/供应商，拆解图文对齐任务，优化复杂的“多层级标注”的生产效率。 3. 建立严格的图像质量过滤标准（模糊、过度曝光、低俗涉黄、隐私违规等），确保进入训练集的图片在执行层做到100%合规与高清。 4. 承接评测团队和线上反馈的BadCase，针对多模态模型常见的视觉幻觉，设计针对性的反幻觉标注模版，并沉淀高质的“真/伪”对比范例。
1、以搜索/推荐的数据和算法能力为驱动，和Aliexpress的业务场景深度结合，探索各模式业务下的智能化升级； 2、针对AE业务（不仅限于导购产品、货盘策略等）进行数据分析，结合产品能力输出解决方案，并根据数据分析驱动产品落地，联合算法、开发、测试、运营等协同团队并推动产品实现； 3、搭建核心业务的解决方案平台，运用AI赋能提效，能根据业务快速迭代。
