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1、建团队，负责电销团队的搭建，梯队能力成长，提升前线团队的凝聚力与战斗力，打造良好氛围； 2、业务目标策略，结合团队目标进行拆解，并制定有效策略推动落地，确保业务指标达成； 3、过程管理，负责电销团队作业流程和日常管理，带领团队快速拿到结果，为目标负责； 4、资源协同，与协同团队建立有效链接，及时协调内部资源与政策，给团队提供及时有效的支持；
1、行业渠道布局：负责高德在银行、保险、运营商三大行业的渠道体系搭建，开发并签约行业代理、金融科技集成商、保险科技公司、运营商生态合作伙伴，构建覆盖目标客户群的多层级渠道网络。 2、核心客户经营：直接或通过渠道触达城商行、农商行、股份制银行分支机构，头部保险公司省/市分公司，三大运营商省/市公司等核心客户，建立决策层关系，孵化行业标杆项目。 3、方案落地：协同产品与解决方案团队，将高德地图门户、AI Agent 投放、Token 消耗计费、到店归因、地理围栏、大数据洞察等能力转化为行业场景方案（如银行网点引流、保险 UBI 定价、运营商基站选址优化），并推动渠道完成签约与交付。 4、商务全流程：主导或协助渠道完成项目全流程（需求摸排 → 方案撰写 → 商务谈判 → 合同签订 → 回款），对签约额、回款、毛利等核心 KPI 负责。 5、渠道赋能与联动：协调高德 × 阿里云 AI 联合方案资源，制定渠道分级、激励、培训与考核机制，组织行业解决方案培训、标杆案例宣讲、联合营销，提升渠道自主获客与交付能力。 6、市场策略：跟踪银行网点数字化、保险科技、运营商位置大数据变现等行业趋势，洞察竞品（百度地图、腾讯位置服务、银联商务、运营商自有数据产品等）动作，为业务策略提供输入。
1、负责渠道业务发展规则，建设多元化的渠道发展结构，持续优化，形成优势互补； 2、负责渠道商业目标分解，进行销售及服务过程标准化管理，为渠道的商业目标达成负责； 3、负责高德房产二租渠道考核机制设计、落地，能够以机制驱动渠道的分层，升级，汰换，建设健康可持续的发展体系；
1、负责所辖区域美食服务商的布局及招募策略制定，挖掘优质资源，通过线上、线下多种方式招募并对招商结果负责，定期复盘沉淀招商方法论； 2、协助服务商搭建团队、业务培训、机制建设、团队管理，打造一支优秀规模化、标准化作战团队； 3、落地渠道业务部的拓展策略及销售政策，用数据驱动指导服务商作业，拿到交易和商业化结果，帮助服务商成长； 4、识别业务风险，传导风控要求，主动汰换业务发展或作业规范不合格服务商。
1、以重点人群为核心，对支付宝端旅行潜客、细分人群等做深度挖掘与洞察，识别高价值场景与转化断点，制定针对性的运营策略并打造标杆案例。 2、围绕支付宝生态特征，搭建「用户洞察 — 精准触达 — 承接转化」的全链路运营能力，沉淀旅行人群打法与运营方法论。 3、主动挖掘并落地支付宝渠道合作机会，对接支付宝重点业务、场景与流量资源（如购后、行业垂类、营销 IP 等），推动服务布局、联合运营等合作，拓展飞猪在支端的用户增长入口。 4、调度飞猪行业、会员、营销权益、货品与内容供给等资源，为目标用户的交易转化构建丰富的承接场景，并基于运营干预结果持续迭代调优。
1. 商家与商品运营：通过数据分析拆解品牌销售情况，帮助商家在商品侧、渠道侧及投放侧进行运营诊断；结合平台及行业特征，根据商家不同阶段制定有效的分层策略，并通过数据持续优化，帮助商家快速成长。 2. 头部品牌一客一策：针对不同品牌类型制定一客一策运营方案，影响品牌年度发展规划，引导品牌与平台进行更深入的合作绑定。从平台角度为品牌提供消费者运营、商品供给及渠道合作方案；充分了解品牌全渠道运营模式与利润结构，找到生意突破点，形成共赢。 3. 消费者视角运营：从消费者视角出发，围绕消费者全生命周期需求，通过整合内外部资源，设计及制定商家成长路径。 4. 营销资源整合：整合单品牌营销事件，推动线上线下资源整合，同时推动商家新的零售模式和市场推广亮点，实现共赢。 5. 跨部门项目协作：理解并跟随整体行业业务的发展方向，能横向跨部门完成项目合作，并拿到结果。
1. 出价与流量调控：设计并实现超大规模在线广告实时竞价系统和实时出价算法，满足广告主多目标、多约束下的广告投放诉求； 2. 机制设计与运筹优化：将运筹优化、博弈论与深度学习深度融合，构建高效、公平、收益最优的拍卖分配机制； 3. 前沿技术落地应用：探索强化学习、大模型（LLM）、图学习等前沿AI技术在直播广告投放、创意、客户工具、营销科学等方向的创新应用； 4. 产品协同与业务驱动：与产品、工程、运营团队紧密协作，将算法能力转化为可落地的直播广告产品，支撑业务高速增长。
1. 出价与流量调控：设计并实现超大规模在线广告实时竞价系统和实时出价算法，满足广告主多目标、多约束下的广告投放诉求； 2. 机制设计与运筹优化：将运筹优化、博弈论与深度学习深度融合，构建高效、公平、收益最优的拍卖分配机制； 3. 前沿技术落地应用：探索强化学习、大模型（LLM）、图学习等前沿AI技术在直播广告投放、创意、客户工具、营销科学等方向的创新应用； 4. 产品协同与业务驱动：与产品、工程、运营团队紧密协作，将算法能力转化为可落地的直播广告产品，支撑业务高速增长。
负责优化阿里妈妈搜索广告的相关性&NLP算法、用户体验优化，包括并不限于： 1. 建设搜索场景下的Query理解、商品理解、相关性判别能力； 2. 紧跟前沿LLM、MLLM、NLP和机器学习技术，结业上述业务需求，进行算法应用与创新，实现相关性体验优化； 3. 建设和完善Query理解、商品理解标签体系和标注标准，通过知识库建设、标注任务迭代、数据飞轮等持续提高数据质量，积累电商领域数据资产； 4. 从算法与工程Co-Design视角，设计和完善Query理解、商品理解、相关性判别的离在线算法和系统基建，充分释放算法优化带来的业务价值。
岗位职责 1. 打造阿里妈妈首款全域广告营销新产品，助力阿里妈妈实现百万级客户与亿级广告营销消耗增长的新机会； 2. 建设基于智能Agent架构下的全新广告BP系统，实现跨媒体创投一体、制投一体的新一代智能广告平台； 3. 负责基于AGI能力的新一代广告投放算法的全链路升级工作，包括基于生成式、LLM模型和稀疏性大模型等算法在广告召回、预估和机制策略的全链路改造和优化工作。
1. 负责淘宝信息流场景下的直播推荐算法研发工作，提升用户体验与转化效率； 2. 主导信息流直播业务全链路推荐体系的构建，包括召回算法、CTR/CVR预估模型、流量分发机制及混排等方向的持续迭代； 3. 探索多模态大模型、生成式模型等前沿技术在信息流直播推荐场景的创新应用，引领直播电商推荐技术升级。
负责阿里妈妈核心广告产品的广告主投放效果优化、广告产技能力创新和客户增长。 岗位职责 • 负责提升广告主的全生命周期体验，驱动客户成长。主导广告体验Agent等AI原生应用的研发，通过大模型实现智能诊断、策略建议、自动优化等功能，通过技术手段显著降低广告主的操作门槛与决策成本，提升广告投放体验。 • 主导广告核心的智能出价（Bidding）算法的设计与迭代。利用深度学习、强化学习、大模型等技术升级智能出价算法，直接对广告主的投放效果负责。 • 参与阿里妈妈广告业务的算法体系建设，持续探索商业化模式创新，打开业务天花板。同时，保持对学术界和工业界前沿动态的高度关注，将最新的技术思想快速引入并转化为可落地的解决方案。
负责阿里妈妈核心广告产品的广告主投放效果优化、广告产技能力创新和客户增长。 岗位职责 • 负责提升广告主的全生命周期体验，驱动客户成长。主导广告体验Agent等AI原生应用的研发，通过大模型实现智能诊断、策略建议、自动优化等功能，通过技术手段显著降低广告主的操作门槛与决策成本，提升广告投放体验。 • 主导广告核心的智能出价（Bidding）算法的设计与迭代。利用深度学习、强化学习、大模型等技术升级智能出价算法，直接对广告主的投放效果负责。 • 参与阿里妈妈广告业务的算法体系建设，持续探索商业化模式创新，打开业务天花板。同时，保持对学术界和工业界前沿动态的高度关注，将最新的技术思想快速引入并转化为可落地的解决方案。
依托阿里妈妈海量广告、消费者行为与商家经营数据，探索 AI Data Agent 在营销分析与决策中的下一代应用形态。构建统一的数据语义与业务上下文，让 AI 能够准确理解数据、可信回答复杂业务问题，并进一步发现关键变化与机会，形成有价值的洞察、诊断与策略建议，推动营销分析从数据查询走向 AI 驱动的智能分析与决策。 面向广告增量归因与价值衡量等核心问题，探索因果推断与 Marketing World Model 在营销场景中的前沿应用，从大规模行为与经营数据中挖掘广告影响消费者决策和商业结果的真实规律，研究增量价值、因果机制、状态演化与反事实推演，推动营销智能从相关性预测走向因果理解与决策推演。
1. 湖仓一体的数据建设：负责PB级广告营销Lakehosue，建设企业级低延迟、高准确、高可靠的广告数据底座，支持核心业务秒级决策 2. 营销归因与因果推断：深入挖掘营销动作与转化效果间的因果链条，系统化落地MTA、Uplift等模型，为平台和客户提供科学精准的营销价值度量 3. 生成式营销洞察策略：探索 GenAI + Data Agent 的前沿应用，将海量非结构化市场趋势与消费者行为数据转化为可落地的营销策略，驱动营销决策的智能化跃升
1、负责阿里妈妈广告投放平台、以及配套后台系统的前端研发 2、深度参与 AI 编程产品的全栈研发与体验优化，共同打造兼具技术挑战性与创新想象力的下一代 AI 产品 3、保持 AI 探索热情，深入理解大模型、智能编程、代码生成等前沿 AI 能力和产品形态，持续推进 AI 产品的功能迭代和业务落地 4、兼顾广告中后台系统的技术基建和工程优化，包括基础架构升级、通用组件库迭代、低代码搭建体系等能力建设
1.客户需求调研。针对电商及商业化业务场景，开展商家客户调研、代理生态调研，包括：定性，定量，结合外部竞争环境以及妈妈业务，围绕策略，技术，产品，运营，以及生态等输出有深度，有思考的综合性报告。 2.行业策略分析调研。负责行业动态分析，洞悉行业发展趋势，扫描，梳理并追踪各平台动向打法。进行业专家深访，财报分析，行业信息研究，内部数据提取分析；搭建研究分析框架，并综合各种信息渠道对策略进行有效分析解读、在战略和战术层面有效输出 3.AI领域分析及行业专家访谈。从电商应用与投资角度，针对AI技术领域、AI应用市场进行动态分析，洞悉行业发展趋势、监控与分析该领域核心玩家/公司的关键动向，并针对资本市场反响较大的核心事件进行专家深访、形成分析报告，面向战略层提供有效输出 4.与顾问，策划，产品，运营，技术，生态等业务团队深入沟通，了解内部业务诉求，通过动态分析反哺业务，赋能妈妈业务打区隔战，找到业务落地点以及突破点创新变革。
1、主动利用多渠道寻找并拜访工厂型企业，根据客户需求超级工厂等方案的售卖； 2、定期复盘商家在1688平台上的综合投放效果，给予客户专业建议反馈，提升客户满意度； 3、建立良好的客情关系，通过多种方式，促进客户之间的相互分享和共成长，推进市场繁荣发展。
1.主动利用多渠道寻找并拜访工厂型企业，根据客户需求完成产品方案的售卖； 2. 定期复盘商家在1688平台上的综合投放效果，给予客户专业建议反馈，提升客户满意度； 3.建立良好的客情关系，通过多种方式，促进客户之问的相互分享和共成长，推进市场繁荣发展。
1、负责低度酒（啤酒黄酒果酒）行业核心商家运营，负责品类运营发展、商家商品运营，对所属行业的业务增长负责； 2、根据市场变化和消费需求，围绕运营模式变化，制定商家商品引入计划，通过机制优化和有效招商组织，确保行业品商供给的丰富性和商品力； 3、基于不同类型的客户需求，整合平台能力和渠道资源，为客户制定业务增长解决方案，引导客户在平台生意的健康增长； 4、根据品类特性和消费趋势，洞察酒行业市场的布局和变化，制定符合品牌发展阶段的营销活动和计划，促进全域营销化、品牌数字化、远近场结合； 5、不断深入了酒水产业特征，围绕拉新和留存，整合渠道和产品，为低度酒线上经营带来新的规模化增量；
我们正在推动集团安全部的 AI-Native转型， 训出一个好模型，只是工作的一半。让模型在真实业务战场上打赢，在对抗环境下持续打赢——需要另一种算法能力：归因诊断、Harness 设计、后训练数据、从 bad case 到基模能力的闭环。 我们在找这种算法专家。你是这支团队的负责人：不做基模训练，而是让基模与 Agent 在具体战场上发挥最大战力，并把战场上的真实弹药带回训练营。 岗位职责 1. 端到端解决方案设计与落地：深入业务线核心链路与关键风险点，把模糊的安全诉求翻译为可执行的 Agent 编排方案、数据方案与执行计划，对风控拦截率、内容合规率、漏洞修复时效等核心指标承担端到端责任。 2. 效果归因与诊断：构建全链路归因体系，把效果问题的根因逐层定位到 harness 约束、数据质量、检索与上下文、模型能力等环节，让评测从"判决"走向"归因"，让优化有精确的入口。 3. 效果优化与分层交付：专家级的 harness 与提示工程设计；在基模能力不足的场景设计后训练路径——高质量轨迹数据构建、蒸馏与知识注入、模型路由与分层交付策略（模型直用 / 优化增强 / 完整方案定制），持续抬高交付效果的天花板。 4. 数据飞轮与能力回流：把一线 bad case、误报、人工纠偏结构化回流，翻译成对基模与平台的清晰能力要求，用交付数据驱动模型进化——每一次优化，都可能成为下一版基模的训练燃料。 5. 沉淀高效、可泛化的交付体系：成为产品与战场之间的高保真信道，把客户通用需求、平台缺陷、产品改进点高保真地反馈给AI基建，推动平台标准化能力的演进，实现平台厚度与快速交付的正向循环。
1、前置仓物流团队的搭建与日常管理工作，支撑业务发展及时处理各类重大突发事件； 2、负责仓储、配送的现场运营管理，包括生所有商品的收货、拣货、打包、配送、盘点、退货等操作规范和效率提升； 3、制定和改进物流体系的规范与制度，梳理并建立标准化作业流程，并监督执行； 4、建立仓的质控体系，完善数据报表，对仓库内各组别KPI进行月度、年度评核和原因分析，寻找提升服务质量的方案； 5、与物流各环节相关部门联系，跟踪和处理各类运作异常状况，并提出改善方案； 6、配合门店店长日常工作，完成其交给的任务。
1、从事RISC-V CPU 编译器的研发工作，包括编译器架构设计、优化遍开发、应用程序性能分析调优等工作； 2、基于 MLIR + Linalg 框架，提升编译器代码块执行效率； 3、参与图优化、后端代码生成、调度策略、指令优化、流水并行化相关优化工作； 4、研究和优化 Kernel 计算性能，降低计算开销，提高吞吐率； 5、研究算子融合（Op Fusion）、自动调优（Auto-Tuning）、代码生成（CodeGen）相关优化策略； 6、与硬件团队、AI 框架团队（如 PyTorch）协作，提升 AI 编译器的支持能力； 跟踪 LLVM、Triton、TVM、XLA、TorchInductor 等 AI 编译器前沿技术，优化编译性能。
1.供应商寻源与商务体系建设 负责国内外大模型服务商、云厂商及第三方聚合平台的资源开发与资质认证； 主导商务谈判工作，重点攻克 Token 最优商务模式、并发限制（TPM）及服务等级协议（SLA），确立最具竞争力的采购条款达成； 负责采购合同的拟定与审核，严格把控数据隐私、知识产权、服务赔偿及合规边界等关键法律风险点。 2.需求统筹与成本效益管理 深入业务、协同算法、研发及产品部门，理解各类应用场景（训练/推理/长文本等）的资源消耗特征，制定符合业务场景要求的采购计划； 沉淀Token 成本分析模型，对比评估多种计费模式，通过组合策略协同业务降低整体采购成本； 前瞻性预判业务发展趋势，制定并执行周期性采购方案，实时观测各部门用量，建立防浪费与异常消耗预警机制。 3.供应商绩效与风险控制 根据需求场景做好资源与需求的无缝连接，确保供应策略符合业务部门核心发展诉求； 建立供应商量化考核体系（涵盖响应速度、稳定性、内容质量等指标），定期复盘并执行末位淘汰； 实时追踪国内外 AI 监管政策动态，确保供应链合规，有效防范因供应商政策变动引发的业务中断风险； 推动技术侧落实多供应商冗余策略，避免厂商锁定，保障业务连续性与安全性。
1. AI Native 采购流程架构设计与落地：将AI能力深度嵌入采购全生命周期——从需求感知、供应商寻源、智能比价、策略辅助、自动下单、履约跟踪到对账结算，识别并打通全流程中可无人化或人机协同的关键节点，建立端到端自动化工作流； 2. 数字采购员（AI Agent）的孵化与运营：设计、训练并持续迭代数字采购员，使其能够覆盖标准采购场景（如 供应商入库、自动下单、合同签约等）的全流程自动执行。定义数字采购员的能力边界、决策权限、人机交接机制，并建立持续优化闭环； 3. 采购AI Skills体系沉淀：构建可复用、可组合的采购AI技能库（Skills），涵盖招投标方案、风险检查、智能比价等等。建立Skills的版本管理、效果评估和迭代机制，让组织能力从"个体经验"升级为"系统资产"； 4. AI技术选型与前沿应用探索：持续跟踪大模型、Agent框架、RAG、多模态、代码生成等前沿AI技术演进，评估其在采购场景的应用潜力，参与AI工具/平台的路径选型、试点和规模化落地； 5. 采购数据与知识基建：搭建支撑AI应用的高质量数据底座，包括供应商知识库、历史谈判/合同语料库、品类策略知识图谱、市场价格基准数据等，确保AI的"燃料"充足且持续更新。
1. 供给资源扩展与运营 结合中台政策，联动战区生态车电对接人，完成车电供给资源线下寻源、储备、启用等动作； 负责车电供给资源的运营，结合车电合作商评价管理相关要求，推动尾部商改善，提升骑手体验 2. 用户运营 负责维护、运营现有各类合作商，满足骑手的换电需求、提升用户体验，保证车电平台使用率与渗透率、月活等目标的达成； 配合线上运营动作，联动战区进行线下运营活动的落地以及区域车电项目实施； 定期走访合作商，维护合作意愿、消除合作卡点； 3. 异常处置 联动属地物流业务运营侧、车电资源供给侧，协调资源，解决线下突发异常； 联动战区物流侧，通过车电运营保障业务履约 4. 行业运营 联合属地部门，清晰掌握政府侧的监管需求（电池、车、车牌……），在完成政策解读的同时，做出对应的行业研判、监管风险预判，并输出行业分析报告和解决方案
1. 负责天猫自营店铺商家商品运营策略的制定与执行，结合AI技术优化商品结构、用户触达及转化路径； 2. 基于大数据分析构建商品运营模型，驱动商品选品、库存管理及动态定价策略的AI化升级； 3. 协同产品、技术团队推动AI工具在商品运营场景的落地应用，提升运营效率与商家GMV增长； 4. 联动商家及跨部门资源，策划并执行大促活动、新品孵化等项目，实现品类健康度与用户满意度提升。
1. 负责家装小件家具品类的市场策略制定与运营规划，挖掘行业增长机会并推动落地； 2. 搭建商家分层管理体系，制定差异化运营策略，提升商家活跃度及平台GMV贡献； 3. 基于数据分析洞察用户需求与竞争格局，优化商品结构、定价策略及供应链协同方案； 4. 联动跨部门资源（产品、技术、营销）策划行业活动及创新项目，打造标杆案例； 5. 监控行业趋势及竞品动态，输出策略建议并推动生态健康度与用户体验提升。
1.行业规划与目标管理：负责淘系建材行业运营，能够结合建材行业发展趋势和用户需求制定行业阶段规划及策略打法并推进落地，为行业确收成交目标达成负责； 2.商家分层运营：根据业务方向，结合淘宝天猫不同生态特征，进行商家分层运营，针对不同分类/分层的商家群体制定不同的运营策略及落地方案； 3.品类洞察与商品运营：基于产业及平台数据洞察，制定对应的货品分层运营策略，匹配不同的运营机制及场域玩法，提升货品丰富度及货品效率； 4.根据行业发展目标，能横向跨部门完成项目合作，达成项目目标； 5.具备一定商业谈判经验，商家沟通能力和业务开拓能力；
1、品类规划与目标管理：负责淘系平台卫浴家具品类的整体运营规划，制定年度运营计划并推进落地，对类目和核心品类确收成交负责； 2、货品策略制定及执行：基于淘宝天猫不同的货品结构及生态特征，制定对应的货品分层运营策略，匹配不同的运营机制及场域策略，推动活动供给丰富度及货品效率的提升； 3、趋势洞察及挖掘：基于产业及淘内数据的洞察，挖掘趋势赛道和趋势新品，并推动行业商家在新品和趋势品上的发新及投入，优化平台货品结构； 4、商家管理与运营：针对淘宝天猫不同的商家特性，制定分层运营策略，提升商家活跃度及在平台的投入度，优化平台商家结构，拉动商家整体生意增长。 5、竞争应对：敏锐捕捉站外及线下友商平台的策略和打法，能快速制定竞争应对策略，确保平台竞争优势。
