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岗位描述 通过大模型 AI技术探索 1688商家经营的全新模式，重新定义商家生意的产品形态与交互动线。负责面向商家场景的AI 原生产品落地，从开店、企划、财务、商品、客户、营销等核心经营环节切入，将LLM、Agent 等前沿技术能力转化为商家可感知、易上手、有结果的产品价值，让每个商家都拥有一个 7x24小时的AI生意团队，推动AI经营从「工具服务」向「智能生意操作系统」升级。 主要职责 1）持续跟踪市场最新 AI 产品应用与技术趋势，主动探索 AI在商家经营场景下的创新形态和产品应用，设计动线极简、易上手、好理解的AI产品体验，并通过产品闭环回收高质量数据，回馈模型自进化、持续提升模型对商家的理解力与服务精度； 2）深入理解电商商家经营场景，熟悉数据分析/CRM/ERP等企业经营系统，能够洞察不同规模与品类商家的真实生意痛点，结合大模型产品能力设计全新的解决方案，为商家生意带来可量化的增长变化； 3）建立 Al产品的效果度量与数据飞轮体系，沉淀可复用的产品方法论与最佳实践，持续反哺产品迭代与模型优化。
我们致力于运用机器学习、大模型推理、知识图谱等前沿人工智能技术，深入挖掘业务增长中的关键痛点与潜在机会，构建智能化的用户理解体系与商机洞察引擎。通过打造高精度的AI用户画像、自动化商机识别系统、因果推断模型及智能策略Agent，驱动业务从数据到决策的闭环升级。 1、深入理解业务场景与增长瓶颈，基于机器学习、深度学习、图神经网及多模态AI算法，完成特征工程、模型构建、指标体系设计与线上效果评估。 2、负责AI用户画像建设，持续优化用户标签体系、兴趣建模、行为预测与高价值用户识别。 3、打造趋势商机Agent，基于用户行为序列、市场环境变化与行业动态数据，构建基于大模型的多维商机趋势理解能力，构建商机数据服务能力矩阵。 4、参与大语言模型的后训练流程设计与实现，包括SFT、DPO、GRPO、GSPO等方法，负责大模型在Agent应用链路中的落地实践，包括任务规划、工具调用、长期记忆与对话状态管理等方向的研发。 5、持续跟进大模型前沿技术、开源方案及其在数据挖掘领域的应用。
1、针对供应链场景，挖掘商机与客户痛点，以OTWB，以及数据中台、供应链计划、供应链控制塔等产品为主，协同售前与交付团队形成商务方案，完成对客沟通、竞标签约、客情维护等工作； 2、可独立销售软件和数据类产品，分析并确定细分市场以及相应客户画像，制定差异化销售策略，建立获客渠道与销售团队，制定销售指标，完成销售目标； 3、具有大B客户场景拓展经验与合作思维、目标驱动与强执行力，通过分析产品、行业、组织等来优化获客渠道和销售策略，建立问题解决和沉淀机制，优化销售体系，保证业务目标的完成。
1. 提供供应链AI的解决方案，重点客户的拜访交流、需求调研、方案设计和汇报、投标等工作； 2. 针对物流场景，准确洞察需求，提供业务咨询、技术咨询、设计相应的解决方案，打造标杆案例； 3. 协同业务拓展BD和内部各产品领域的资源以及外部生态资源，完成解决方案0到1的开拓和1到N的复制，打造有竞争力的物流科技解决方案。
1，针对供应链场景，挖掘客户痛点与商机，以销售OMS,WMS,TMS，供应链计划类产品，AI解决方案为主，协同售前与交付团队形成商务方案，完成对客沟通，竞标签约，客情维护等工作； 2，可独立销售软件和数据类产品，分析并确定细分市场以及相应客户画像，制定差异化销售策略，建立获客渠道与销售团队，制定销售指标，完成销售目标； 3，具有大B客户场景拓展经验与合作思维，目标驱动与强执行力，通过分析产品，行业，组织等来优化获客渠道和销售策略，建立问题解决和沉淀机制，优化销售体系，保证业务目标的完成。
1、变现能力负责：对所辖流量广告产品线的变现能力负责，制定并达成收入目标 2、市场洞察与策略：研究市场情况、竞争环境，准确洞察市场趋势，应对变化制定营销策略 3、产品设计与优化：基于产品生命周期，设计广告产品或调整既有产品的逻辑、规则、卖点、卖法、定位、定价等 4、日常运营维护：负责流量产品的日常运营，包括招商方案、销售培训、解决产品相关的一切售前售后问题，把控售卖合理性和运营节奏，提前解决产品售卖过程中的潜在问题，并定期分析持续优化 5、商机挖掘与增长：定期调研广告主反馈，挖掘新商机，提出普适性产品升级方案，推动业务增长 6、跨团队协同：跨团队沟通协作，谈判调动资源，并通过建立机制或流程，共同完成产品落地
Accio是阿里巴巴国际数字商业集团阿里国际站内部孵化的一款战略级AI原生应用产品，也是全球首个B2B AI Search Agent，通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Memory、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研基座、Agent系统以及AI Search系统，实现全球B2B跨境贸易跨越式发展。 1、构建Agent专用合成数据管线：设计并实现自动化的合成数据方案，重点生产高质量的思维链、工具调用和自我修正轨迹； 2、Agent交互环境搭建：构建高性能、可扩展的Agent框架和运行环境（如代码执行器、浏览器模拟器、数据库交互等），为模型提供实时反馈的环境； 3、Agentic RL：应用并改进RL算法，提升模型在长程任务（Long-horizon tasks）中的成功率和鲁棒性； 4、评估体系建设：开发超越传统基准测试的动态评估方案，针对规划能力、工具选择准确率、幻觉控制及错误恢复能力建立量化指标； 5、探索落地前沿Agent技术，包含而不限于：Agentic Model、Agentic Benchmark、Agentic RL、Pro-active Agent、Function Calling、Tool-Use、Multi-Step Reasoning、Agent Harness、Agentic Post-Training。
1.根据1688C业务定位，独立负责箱包、鞋类等非标品类的商品策划与选品。跟踪行业趋势与竞品动态，结合用户需求研究与数据验证，制定品类结构、上新节奏与竞争策略。 2. 商品企划与产品定位：设计负责品类的品牌化路径——从产品卖点提炼、视觉风格定义到价格带策略，打造在目标人群中有明确差异化的商品。 3.平台运营与增长：操盘商品上架后的全生命周期，包括搜索优化、流量策略、活动策划与转化率运营，通过数据分析持续迭代商品组合与运营策略。 4.供应链协同与商家管理：对接产业带工厂与品牌方，推动从选品到上架的全流程落地，把控材质工艺、品质标准、交期与成本。 5.趋势研究与竞品监控：持续跟踪非标品类行业趋势、竞品动态与消费者偏好变化，输出选品方向建议与品类策略调整方案。
1. 独立负责多个品类的采购业务，深入了解业务需求，负责采购策略制定、寻源，招标、商务谈判，合同签订等工作，保证项目顺利交付； 2. 对项目中的采购职能负责，涉及预算管理，成本目标管理，对所负责品类的成本管理和持续成本优化，达成降本目标； 3. 严格执行公司的采购规则及流程，做好采购风险把控； 4. 供应商开发及管理：对所负责品类的供应商，做好日常采购业务管理，绩效考核等相关工作，寻源、评估、筛选优质供应商，建立稳定的资源库。 5. 文娱相关采购数据的整理及分析； 6. 采购平台系统的产品对接等。
【岗位概述】 负责本地生活中台的核心策略与产品运营，统筹销售政策审批、商家签约策略、商家运维策略及产品运营四大方向，带领已有团队落地执行，驱动商家增长与运营效率提升。 【核心职责】 • 销售政策审批与管控：负责制定并优化销售政策审批流程与规则体系，确保各类商业化产品定价、折扣、行业年框等政策的合规性与ROI可控。建立政策审批的标准化机制，协同财务、法务完成风控闭环，定期复盘政策执行效果并迭代优化。 • 商家签约策略：制定分层分级的商家签约策略，根据行业、规模、区域等维度设计差异化的引入策略。关注签约转化率和签约质量，推动签约流程线上化和数据化，建立签约效果评估体系，支撑商家规模与结构的健康发展。 • 商家运维策略：搭建商家全生命周期运维策略体系，涵盖新店冷启、成长期培育、成熟期提效及流失预警等环节。基于商家经营数据与行为特征，设计精准的运营成长机制，制定运营SOP并监督落地，通过数据驱动持续优化产品体验与运营效率，提升商家留存率和活跃度，拉高LTV。 • 产品运营：作为中台与业务方之间的桥梁，负责核心产品功能的运营推广与效果追踪。深入理解商家需求，推动产品迭代方向；
1. 参与构建面向阿里集团海量安全业务的网络安全大模型，系统性突破在代码理解、漏洞挖掘、攻击模拟等高复杂度场景中的瓶颈； 2. 负责高质量安全数据的构建，涵盖代码漏洞检测与修复、程序逆向与分析、安全领域工具（包括但不限于Fuzz、反编译、漏扫等）等多样化安全数据的加工处理和合成优化； 3. 开展大模型全流程训练工作，包括预训练、SFT、Agentic RL等； 4. 针对经典且依赖安全专家经验的的安全任务（如渗透测试、二进制代码分析、红蓝对抗策略生成、项目级代码漏洞发现与修复等）优化模型能力，提升其在真实攻防场景中的模型性能与鲁棒性； 5. 探索大模型在代码安全、漏洞挖掘、逆向工程、数据安全、流量防护等方向的应用，并推动技术成果落地与学术发表。
1、负责淘宝及天猫平台的内容媒介（影视剧综晚会等）营销及整合运营，对内容植入策划、新媒体传播、用户承接、商家合作等负责； 2、跨部门协作，有效整合淘天各业务线的需求和资源，完成大型内容媒介项目的策划与执行； 3、熟悉淘天的行业商家，能够通过内容天合，即与商家出资采买的内容媒介资源，做整合和置换，扩大淘天在头部内容IP的覆盖面； 4、通过内容内外部环境洞察及用户数据运营，内容资源包ROI评估，持续优化内容营销效能，探索新的内容媒介投资选择和打法。
1. 负责视觉生成大模型 Post-Training 核心算法研发，包括 RL、蒸馏、reward model等，持续提升生成结果的质量与多样性 2. 跟踪视觉生成领域的最新学术进展和行业动态，鼓励发表高水平论文和开源成果，提升团队算法影响力 3. 参与高质量训练数据的构建与合成，包括但不限于数据清洗、标注与评估体系搭建等 4. 探索多模态理解与生成统一架构，探索视觉感知与生成能力的协同演进，推动文本、图像、视频等多模态信息的联合建模
1、负责资产管理流程的落地、推进问题处理； 2、负责对资产管理员的管理，识别人员和资产风险，制定解决方案； 3、负责所辖机房的资产指标达成； 4、跟进所辖机房的资产到货、入库、盘点、上架、下架、报废处置等全部流程； 5、按照管理要求执行其他资产处置工作。
1、业绩与成本管控：统筹100家门店（10区域）销售目标达成，拆解指标并指导区域教练落地； 2、社群与用户体验：搭建门店社群运营体系，推动会员拉新、留存与复购，提升用户粘性与品牌口碑。 3、食安与合规管理：作为食安第一责任人，践行全链路管控体系，监督门店严格执行操作标准，确保零重大食安事故。 4、新店拓展：统筹新店筹备、开业全流程，协调资源确保按计划开业并快速达盈亏平衡，支撑业务扩张。 5、人才梯队建设：负责区域教练、店长等核心岗位选拔与培养，搭建三级人才梯队，推动标准化培训落地，提升团队专业能力。 6、区域运营监督：通过巡店、数据复盘监督区域教练、店长执行总部标准，针对区域问题制定改进方案，确保运营效率与标准落地。
1. 负责集团操作系统和内核的迭代演进，包括主流版本适配，重大功能、安全漏洞等Patch的快速引入； 2. 负责打造适合AI业务的运行环境，围绕AI业务进行内核调优，快速适配落地各硬件厂商驱动，保障基础设施稳定高效、快速迭代； 3. 负责围绕GPU&CPU提效建设性能优化、内核隔离能力，面向GPU&CPU软件生态建设性能分析、问题诊断工具和系统；
你将参与的方向： 1. 超大规模 CI / 构建基础设施：设计与演进支撑 数万研发人员、百万级构建请求 的核心构建系统；攻克高并发调度、大规模并行构建、多语言编译加速等工程难题；面向 Java / Go / Python / C/C++ 打造极致性能与稳定性 2. AI 增强的下一代 CI 体系：将 LLM 深度融入 CI/CD 流程，推动智能失败诊断、自愈与资源调度；构建 AI 驱动的流水线与自动化测试平台，支撑高频稳定交付 3. AI Infra & 高性能 Sandbox：研发高性能、安全隔离的 Sandbox / 执行环境基础设施；平衡安全性、隔离性与性能，支撑从传统应用到 AI Agent 的多样化负载；参与容器、隔离、远程执行与资源治理等核心能力建设 4. AI Agent 工程化与评测体系：建设 AI Agent 评测与分析平台，对齐主流 Agent 工具与 benchmark（如 SWE-bench）；为大模型在软件工程中的工程化落地提供量化与评估标准
【团队介绍】 阿里巴巴中间件团队是集团基础技术的核心支撑力量，负责消息、服务发现与软负载、分布式协调、任务调度）、配置管理等核心中间件产品在集团内部的稳定性保障与运维体系建设。 这些中间件承载了阿里集团几乎所有在线业务的流量调度、服务通信与数据流转，覆盖电商、物流、本地生活、云计算、大文娱等 BU，日均处理万亿级消息、百万级服务节点调度，是每年双 11 大促的底层生命线。 团队当前重点方向： 1、稳定性工程 — 从准入规范、变更管控到容灾演练的全链路保障体系，目标全年中间件可用性 99.99%； 2、AI 智能运维（Agentic SRE） — 将运维经验沉淀为 Agent Skills，通过 LLM + MCP 实现告警自愈、风险治理、架构演进，通过 AI 提升中间件产品的稳定性 我们相信：下一代 SRE 不只是运维工程师，更是用 AI 重新定义运维的人。 如果你既有系统功底，又对用技术杠杆 10x 提效充满热情，这里是你的主场。 【职责描述】 1. 负责阿里巴巴集团核心中间件（软负载 / 消息 / ZooKeeper / 配置中心等）的稳定性保障，包括故障定位、性能调优、容量规划与成本治理； 2. 主导中间件重大风险识别、应急预案设计与容灾演练，确保分钟级恢复能力； 3. 建设中间件 + AI 智能运维体系（Agent / Skills / MCP），实现 10x 效率提升，将人工经验沉淀为可复用的自动化能力； 4. 面向业务需求提供中间件选型建议与架构方案，联动产品和开发推动落地； 5. 参与大规模集群建站、大促备容及架构升级，支撑集团业务持续增长。
我们是 AI 时代的 Serverless / FaaS 平台核心研发团队，承担集团内 AI 生码、Agent 触发、CDN 边缘计算、AI 前端渲染等高价值业务的运行时与流量入口。日均函数调用规模在百亿级，对接 HTTP、Mtop、MetaQ、HSF、SSE、MCP、A2A 等多协议触发链路，负责让函数应用"既能极致弹性，又能稳态承接高流量"。 我们正在建设： ● 面向 AI Agent 与 AI 生码场景的统一函数运行时； ● 多协议、可灰度、可观测的高流量函数触发网关； ● VPC 隔离、身份联通、SRE 护栏完备的平台底座。 我们需要你和我们一起，把"函数 + 网关"这条主链路做成集团级的稳定基础设施。 【岗位职责】 1. 函数应用架构与运行时演进 ○ 协同推进函数应用模型（Function Application）的设计、演进与平台落地，支撑 AI 生码、AI Agent、边缘渲染等核心场景； ○ 推进多语言 Runtime 的能力建设：冷启动优化、并发模型、隔离机制、资源调度； 2. 高流量函数触发网关研发 ○ 负责函数触发网关的核心链路研发：HTTP / Mtop / MetaQ / SSE / MCP 等多协议接入、路由、鉴权、限流、降级、灰度； ○ 优化网关在百亿级日调用、突发流量、长连接（SSE / WebSocket）等场景下的稳定性与吞吐； 3. 稳定性与可观测能力 ○ 建设网关与函数运行时的全链路监控、调用链、SLO 体系； ○ 推动 SRE 护栏（diff、CF Gate、预发校验）落地，保障 P 级业务变更"零事故"； 4. 跨团队协同与技术布道 ○ 与 AI 平台、CDN、SRE、安全、阿里集团研发平台Aone / O2 发布等团队协同，沉淀平台级最佳实践； ○ 输出技术方案、架构评审、团队分享，推动 FaaS / 网关在集团内的标准化与生态建设。
• 需求对接与方案交付：作为集团AI业务算力需求的核心对接人，深入理解业务场景，将模型部署需求转化为算力规格（TPM、MU等）和SLO性能指标，输出可落地的需求应答和交付方案。协调应用团队、推理引擎团队与SRE团队，组织方案评审、跟进交付进度，确保服务保质保量上线。 • 资源效能分析与治理：建立AI算力资源的效能监控体系，围绕GPU利用率等核心指标进行数据分析，识别资源浪费和瓶颈场景，推动治理方案落地执行。跟踪核心业务推理性能表现，发现偏差时协同引擎团队调优，保障业务侧感知的推理速度与稳定性。 • 服务流程与标准化建设：建立并持续优化集团内部算力服务流程，沉淀标准化的需求受理、方案评审、交付验收规范。结合服务过程中的共性问题，利用AI Agent或自动化工具提升服务效率，沉淀最佳实践。
1. 负责阿里集团大规模 Kubernetes 调度集群与 AI 资源池资源管理系统的设计、研发与运维 2. 负责 K8s Master、etcd、节点管理、弹性能力、数据体系、风控体系等核心组件的设计、研发与运维，保障管控面的高可用与可扩展 3. 负责 K8s 调度集群与节点基础环境的稳定性能力建设，构建可观测性、监控告警、异常检测与自愈恢复、研发质量等 DevOps 基础平台 4. 负责海量 GPU / XPU 服务器的稳定性和自动化运维能力建设，包括健康检测、故障自动隔离与自愈、在线率保障等，保障资源高效率、高质量交付 5. 探索 AI 驱动的智能化运维能力，结合 LLM / Agent 等技术持续提升资源管控平台的自动化、智能化与自愈水平
● 岗位定位： 你将作为AI视频生产应用与Agent系统的核心建造者，负责打造这个时代最具创造力的“自主智能体”。我们正在用Agent重新定义视频生产的工作方式——不是让AI辅助人类操作，这个Agent将能够理解人类的创意意图，自主规划、调度并执行从创意到成片的整个视频创作流程。你将站在AI技术与视频创意的交汇点，设计并落地驱动这一切的Agent系统，让每个人都能指挥一个“AI制作团队”，让AI成为真正的"视频生产者"。 ● 核心职责 1. AI视频生产Agent架构设计 ● 主导设计面向视频全链路生产的Multi-Agent系统架构，拆解并定义不同角色Agent的能力边界与协作协议。 ● 构建支持复杂任务分解、动态规划、自主决策、异常恢复的Agent运行框架。 ● 设计Agent间的通信机制、状态管理与记忆体系，保障长链路生产任务的一致性、可追溯性与可干预性。 2. 多模态模型集成调优 ● 持续跟踪并将最新的图片生成、视频生成、音频生成、VL等多模态大模型集成进Agent生产链路，保持Agent能力的持续技术领先。 ● 对模型输出质量进行系统性调优，针对视频生产场景的语义一致性、运动合理性、视觉/音频质量、叙事逻辑性、指令遵循度、情绪传达力等关键指标进行专项优化。 ● 建立模型能力评测基准体系，定义质量基线与模型SLA，构建覆盖模型选型、版本对比、回归验证的数据化决策链路。 3. 任务规划与工作流编排 ● 设计基于LLM的动态任务规划引擎，支持自然语言输入→任务图生成→并行/串行执行→结果聚合的完整链路。 ● 在平台层统一工作流引擎之上，根据不同创作意图、内容类型、生产规格，在运行时动态构建差异化的视频生产工作流。 ● 攻关长链路任务的可靠性保障：任务断点续传、局部重试、人机协同介入点设计等核心工程难题，确保复杂任务在动态工作流下依然稳定可控。 4. 提示词工程与效果优化 ● 系统性构建面向视频生产各环节的Prompt工程体系，包括分层结构化、动态上下文、领域知识、多模态提示协同对齐等精细化设计。 ● 建立Prompt版本管理、A/B评测、自动优化机制，通过数据驱动持续提升Agent各节点输出质量。 ● 探索基于RLHF、DPO等技术的偏好对齐方法，让Agent的生产风格与用户意图高度契合，逼近"零修改直出"。 5. 视频生成流程自动化 ● 端到端打通从"创意"到"成片输出"的全自动化生产流水线，以最小化人工干预节点为终极目标。 ● 构建智能质检Agent，对生成视频进行自动化质量评估、问题定位与修复决策，形成自我纠错的生产闭环。 ● 设计支持批量生产、个性化定制、多风格并行的自动化调度体系，支撑规模化内容生产的工业级需求。
1. 与SAP销售团队对接，挖掘SAP Cloud ERP在阿里云上的商机，并协调双方销售团队共同跟进并落单； 2. 组织阿里云各销售组织，主动挖掘企业客户SAP Cloud ERP的商机，并协同SAP销售团队协同跟进并落单； 3. 与SI生态伙伴协作，推动SAP、阿里云和SI伙伴多方协同，确保SAP Cloud ERP商机挖掘、落单、至成功交付； 4. 协助公司构建并制定SAP Cloud ERP GTM的整体体系及策略，推动SAP Cloud ERP在SAP和阿里云双方销售组织中的GTM，并取得数字结果； 5. 协助探索并建立起：双方销售组织对联合销售的业绩计收管理规范，确保销售的满意度，并促进长期合作； 6. 参与公司整体业务战略的讨论，确保产品策略与公司发展方向一致。
1.基于模型内部评测和错误案例，系统性分析模型能力边界和短板；建立能力拆解框架（如代码生成可拆分为理解、规划、实现、调试等子能力） 2.主导高质量数据的获取、清洗、增强和验证；探索先进的数据合成技术（如基于强模型的蒸馏、多智能体协作生成）。 3.设计小规模实验验证数据有效性，建立数据-效果关联分析机制，量化数据投入产出比。
1.深入了解产品，根据产品特性及需求，以产品思维进行整体的界面视觉包装设计，并将方案推进落地。 2.制定产品设计规范，优化工作流程，提高工作品质与效率。 3.负责产品界面风格的整体视觉方向及细节把控，设计方案在项目中的完美落地。 4.与程序、动效、美术同学等多个职能岗位，共同协作优化方案提升整体品质。 5.具备竞品分析的能力，深度发掘和思考产品和用户需求，为产品的设计方向提出一些见解。
1. 负责盒马电商推，基于不同品类的荐的产品和策略设计特点设计差异化的品类增长策略，对交易用户的笔单价和转化负责 2. 拆解并优化用户的流量承接路径，与算法紧密协作，满足用户的潜在购物需求，挖掘推荐场景中交易的增量空间 3. 与品类运营合作，了解经营诉求，保障各品类商品在盒马推荐场域的转化路径，设计商品生态策略牵引优质供给 4. 深入洞察供需及用户体验问题，设计对用户长期价值和业务生态有收益的推荐策略，联动产品、技术、业务侧协同优化，保障业务目标达成
1. 协同HR制定和维护各项劳动人事制度、机制、流程及文件； 2. 处理国内外各类劳动人事法律事务，为各项人事决策提供法律意见、落地方案； 3. 起草、审核各类人事法律合同及文件； 4. 处理劳动人事争议案件，统筹外部法律供应商，把控案件质量和诉讼成本； 5. 跟踪劳动法律法规及司法实践动态，应用于公司人事法律事务。
1.参与游戏战斗模块的设计与开发，包括：战斗系统界面，战斗技能和数值，战斗相关养成系统； 2.撰写策划案，完成战斗相关的逻辑、战斗体验、界面交互等设计； 3.与程序、美术团队协作，推动战斗效果的实现与优化； 4.分析玩家行为数据与反馈，持续优化战斗设计，提升玩家体验； 5.关注行业动态与竞品分析，不断学习与创新系统设计思路。
1、配送团队组建，有效进行运力管理，保证大促或异常天气时配送运营正常； 2、与三方供应商对接配送员日常的入离职及招聘，与三方供应商保持良好的沟通与配合； 3、处理配送中的突发重大异常并能及时给出有效的解决方案，重大异常事件要第一时间进行上报； 4、监控配送数据及异常情况，执行日报、周报及月报制度，针对所发生的客诉要及时跟进并反馈结果； 5、对本门店的配送考核指标KPI完成结果负责，推动配送管理组快速落实成本控制及服务质量提升要求； 6、新门店的配送商圈预跑、路由地址基础信息采集及上报，配送范围定期回顾并视需要及时调整； 7、负责本门店的社会众包拉新、引入、培训及日常运营管理； 8、与本门店其它部门保持良好的沟通，保证跨部门协调与合作顺畅进行。
1. 负责数据源智能感知体系建设：运用AI大模型与多源数据融合技术，构建世界与高德的实时连接，精准捕获各数据源的变化，对数据覆盖与时效性负责； 2. 驱动感知能力突破：通过数据源分析与竞品对标，洞察世界变化规律，制定智能感知策略，持续提升数据获取精准度； 3. 统筹规划与协同落地：设定业务技术目标，主导产品全生命周期管理，协同算法工程团队，通过大模型等综合手段确保战略目标达成。
