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1.负责AI 数字人/数字化在供应链&IDC实际业务场景中的平台化落地； 2.参与供应链集成、履约及IDC规划等系统架构设计与核心模块开发； 3.与产品及前端团队紧密协作，将AI能力高效集成到产品中； 4.在团队内做架构思想及AI理论布道，推动供应链系统AI+数字化转变； 5.优化系统性能，保障服务稳定性，支持全球化部署与多语言。
数据中心产品经理 1. 紧跟数据中心行业趋势与AI技术演进（智算集群、液冷散热等），结合实际业务场景需求，制定具有前瞻性的产品规划与路线图。 2. 清晰定义问题，结合行业趋势、AI技术能力与业务诉求，对需求进行深度分析、拆解与整合；善于将AI能力（如AIOps智能运维、智能容量预测、能效优化等）融入产品方案，形成差异化竞争力。 3. 拉通并推动研发、架构、运维、商务等多团队高效协同，保证产品规划与需求按期交付上线，确保业务目标达成。 4. 建立数据驱动的产品运营体系，通过数据分析与AI辅助决策，结合产品落地反馈，驱动产品持续迭代，实现核心指标的有效提升。 5. 负责产品的内容运营与品牌建设，输出标准化、体系化的产品内容（白皮书、技术方案、最佳实践等），结合行业峰会与品牌活动，持续提升产品在智算与AI基础设施领域的影响力。
1、业务洞察和需求分析 运用AI Native技术（大模型、智能预测等）辅助需求洞察与经营决策，识别可被AI重构的业务流程和用户场景。 主导资源规划、供应管理和交付履约的全链路产品方案，提升供应链整体运营效率； 2、产品规划和设计 基于阿里云整体产品战略和内部业务流程，制定本业务域的产品规划与迭代演进路线图； 以AI Native理念驱动产品设计，将大模型、Agent、智能决策等AI能力深度融入供应链平台核心流程，打造人机协同的新一代供应链产品； 规划AI Agent工作流与智能体架构，设计AI辅助决策、智能调度、自动化执行等创新产品能力。 3、产品开发管理 推动AI能力的工程化落地，协同算法和研发团队完成模型接入、Prompt工程、效果评估等环节的产品化闭环。 统筹产品开发的项目管理，把控关键里程碑节点，协调多端多场景的适配与支撑，整合资源推动产品方案落地； 4、产品改进和风险管理 建立AI产品效果度量体系，持续跟踪AI功能的准确性、可靠性和用户体验，迭代优化AI能力的业务价值与ROI。 持续关注用户反馈和使用体验，合理安排需求优先级，推动产品迭代和新功能孵化，优化产品的稳定性、安全性、性能和成本； 主导产品合规与风险防控，排查治理数据安全、合规、廉正、资损等各类隐患，保障日常业务与服务质量；
1、深入了解马来西亚的电商平台行业动态，分析市场趋势、竞品动向、市场需求及消费者偏好； 2、具备消费者视角，以本地用户画像切入，对多元消费群体有深入理解，以及趋势预判和文化节点的把握，结合站内优势供给，将类目供给结合营销完成平台的各类大促及营销活动，为核心指标负责； 3、基于本地化优势供给进行选品组织，对重点行业频道进行优化迭代，提升频道活跃度、点击率、转化率和整体交易效率； 4、熟悉淘宝核心类目供给结构、头部品牌矩阵、行业爆款，建立“淘宝优势供给与本地市场需求”的映射关系。
职位描述： 1、定制市场全年营销目标，制定营销策略。 2、独立撰写营销方案，统筹线上下推广项目落地推进，保障推广目标达成。 3、把控买量广告内容规划及数据调优，为新增目标服务。 4、了解国内游戏媒体及渠道的运营方式，保障项目的推进效率和执行质量。 5、管理项目营销团队，统筹团队产出及落地情况，对结果负责。
1. 行业战略客户的建联及客情关系深化，行业战略数字化转型推动落地； 2. 挖掘战略客户的业务痛点与数字化需求，设计和升级具有竞争力的解决方案，包括Ai方案，助力客户实现数字化转型与升级； 3. 负责协同和推动内外部各种资源，帮助客户落地数字化方案，带来客户业务价值； 4. 攻坚重点行业标杆客户，进行商业突破，总结行业数字化经验与实践，打造行业数字化标杆，带动行业势能。
我们正在打造高德 AI 助手，让 AI 从回答问题走向帮助用户完成行动。依托高德亿级流量与地图时空能力，与你一起打造新一代 AI 搜索与推荐体验，让每一次出发更轻松，让生活更美好。 1. 负责高德 AI 的 iOS 核心功能研发，围绕 AI 搜索、AI 推荐等场景，打通从用户表达需求到获取结果、完成操作的交互链路。 2. 建设流式回答、动态卡片、生成式 UI 和多模态交互能力，解决内容持续更新、复杂状态切换、任务中断与恢复等技术问题。 3. 主导核心模块的架构设计，围绕 AI 场景建设可复用的组件、交互协议与渲染能力，支撑 AI Agent 对客户端能力的调用与编排。 4. 持续优化核心场景的性能与稳定性，解决卡顿、内存、功耗等问题；与产品、设计、算法和服务端共同打磨体验，推动问题解决并验证上线效果。 5. 探索 AI 工具在开发、测试和问题排查中的应用，持续提升研发效率与交付质量。
高德地图视觉技术中心（AMAP CV Lab） 高德地图日均服务数亿用户，每日处理超百亿级位置与视觉数据。视觉技术中心是高德的核心技术引擎，视觉技术中心是高德的核心技术引擎，深耕空间智能、具身智能、世界模型等AGI前沿方向。我们的核心使命：以空间智能为锚点，打造物理世界的智能体操作系统 ABot。我们不做“刷榜模型”，而是打造能在开放世界中自主决策、安全执行、持续进化的智能体系统。你的研究，将直接改变数亿人的出行方式。 GitHub 主页：https://github.com/amap-cvlab 我们的优势：独一无二的“空间智能-场景-生态”三角 ● 空间智能深度：全栈覆盖三维重建、世界模型、多模态、具身导航、LLM/VLM/VLA/AI Agent，所有技术都服务于“让AI理解并作用于物理空间”。 ● 场景广度：亿级用户真实验证，从封闭测试到开放街道，技术必须经得起现实世界的“毒打”，空间智能不能只存在于实验室。 ● 生态高度：清华大学、北京大学、港科、中科院等深度合作，主导开源标准，你不是孤军奋战，而是站在全球空间智能研究的前沿。 我们正在寻找在视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）领域具有扎实理论基础和丰富实践经验的算法工程师或研究员，致力于构建下一代通用智能机器人系统。你将参与从数据构建、模型设计到仿真训练与实机部署的全链路研发，推动 VLA 大模型在机械臂操作、人形机器人控制等复杂工业与开放场景中的前沿探索与实际落地。 岗位职责： 1、研发下一代 ABot-M，探索 VLA/WAM、多模态生成与理解、跨本体动作表示。 2、统一世界建模、动作预测与价值判断，提升长时序、精细操作、移动操作和双臂任务能力。 3、建设机器人数据引擎，完成清洗、动作统一、混合训练、合成数据与真机数据闭环。 4、推进模仿学习、强化学习、奖励模型、失败恢复与在线后训练。 5、打通训练、评测、仿真和真机部署，把算法转化为真实产品与行业影响力。
1、统筹数据底座、业务数仓、数据科学三大模块整体规划与管理，统一全域数据标准、埋点规范与数据治理体系，搭建分层业务数仓架构，沉淀标准化、高质量数据资产； 2、输出规范合理的底层数据表、业务模型与宽表体系，为BI团队提供稳定可靠的数据底座与结构支撑，保障BI战略经营分析高效开展； 3、落地AI+数据融合能力，实现智能数据治理、指标异动归因、AI辅助开发，提升数据生产效率与质量；牵头核心指标建设、AB实验、用户建模、异动复盘； 4、依托数据量化能力拆解业务目标，支撑业务策略制定、落地落地与效果复盘闭环；负责数据团队搭建与管理，完善人才梯队，全面赋能业务高质量增长。
1. Identify high-potential AI native and enterprise AI-related customers. Continuously track, build, and maintain a high-potential customer pool, and conduct preliminary assessments of each customer’s development stage, business model, AI use cases and business scenarios, cloud and AI related requirements, and potential entry points. 2. Convert market insights into leads gen capabilities. Translate industry trends, customer signals, and competitive dynamics into sales-actionable lead lists, customer segmentation, priority rankings, and outreach recommendations. 3. Assess customer needs and sales conversion potential. Validate customer potential through multiple information sources, determine whether customers have clear needs for cloud services, computing resources, model services, and related solutions, and provide sales teams with conversion path recommendations, including suggested business entry points, key contact profiles, and initial communication angles. 4. Collaborate cross-functionally and build a closed-loop business process. Work with sales teams to establish a closed-loop mechanism covering customer identification, evaluation, sales follow-up, conversion tracking, and continuous iteration. Regularly collect sales feedback on lead quality, customer responses, conversion results, and reasons for non-conversion, and use the feedback to optimize customer screening criteria and analytical models.
团队介绍 阿里 ATH 旗下的 AI Coding 创新团队，致力于通过 AI 技术革新软件开发方式。我们正在打造下一代 AI 驱动的智能开发工具，产品覆盖智能体桌面应用、AI Native IDE、Agent SDK 及 Cloud Agents 等，并围绕模型能力、企业级能力及商业化体系持续建设，让 AI 更深入地融入开发者的工作流程，提升开发效率与创造力。 我们正在寻找兼具用户洞察、产品设计、技术理解或商业化能力的产品经理，参与不同细分方向的产品建设，共同定义智能开发工具的未来。 岗位职责 根据候选人的经验与能力，重点负责以下一个细分方向，并与相关产品及技术团队协同推进。 商业化方向：负责 AI Coding 及智能体产品的商业化体系建设，包括产品版本定义、商品设计、定价策略、售卖链路及商业化运营；结合模型调用成本与用户使用场景，设计合理的积分等权益、额度及计费方案，持续优化用户价值、付费转化与业务收益。 大模型生命周期管理：负责模型测评与供给体系建设，围绕真实业务场景建立模型效果、性能、稳定性及成本的评估标准；推进模型选型、接入、上线、持续优化及退出的全生命周期管理，协同算法、工程及模型合作方，提升模型供给质量与成本效率。 企业级能力：负责 Qoder 企业版产品能力的定义与建设，覆盖租户与成员组织、权限体系、企业级管控策略、企业扩展性与 OpenAPI、安全、度量及用量管理等方向；深入理解企业客户在使用 AI Coding 工具过程中的管理、合规与集成诉求，让企业能够安全、可控地规模化使用 AI 能力，提升组织级采纳与管理效率。 专业研发方向：负责专业研发领域的产品规划与体验设计，深入理解开发、调试、测试等软件开发全生命周期场景；探索 AI 能力与研发工作流的深度融合，优化智能编程交互、工具协同及使用体验，提升开发者效率。 桌面应用方向：负责桌面智能体产品的用户研究、场景定义、功能规划与交互设计，探索从零到一的产品创新；围绕用户真实任务，设计自然、易用、可控的人机协作体验，通过快速原型、用户反馈及数据验证持续迭代。 产品规划与验证：持续洞察行业趋势、竞品动态及用户需求，制定所负责方向的产品路线图与阶段目标；通过用户研究、数据分析、产品实验及原型验证，推动产品从需求定义到上线运营的完整闭环。 跨团队协作：与设计、工程、模型算法、商业化及运营团队紧密协作，协调内外部资源和合作伙伴，推动关键项目落地，对产品质量、用户价值及业务结果负责。
1. 负责千问ai功能产品的核心数据体系建设，保障数据准确性与及时性，通过数据洞察及时定位业务问题与机会点，保障业务策略落地； 2. 基于业务痛点开展专项分析，包括但不限于：用户使用链路漏斗、模型迭代效果评估、用户体验满意度刻画等； 3. 深度参与业务规划，通过数据挖掘、归因分析、漏斗分析、AB实验评估等，找到问题点，输出可落地的策略建议； 4. 协同产品、运营、算法、研发等团队，主动挖掘业务需求，提供数据支持，推动分析结论落地并追踪效果； 5. 完善数据指标体系、埋点方案，管理数据口径，提升数据应用和决策支持效率
1. 端到端负责RL数据（coding 方向）项目：从方案设计、数据有效性验证到规模化生产 ，帮助模型在性能上达到业界SOTA。 2. Rubric 与评估体系设计：将业务目标和模型能力目标抽象为多维度、层级化的评分标准（Rubric），设计权重、评分规则和边界 case 处理策略；持续迭代 Rubric 以覆盖新场景、堵住 reward hacking 路径。 3. RL Data 生产与质量保障：端到端负责 Agentic 场景的数据生产项目，从任务设计、轨迹采样、标注执行到质量验收；构建 QA 框架，对 Grader 输出做一致性校验和失败模式分析，确保进入训练的数据可信。 4. 失败模式归纳与数据迭代: 从大量 Trajectory 中归纳 Error Taxonomy，建立失败模式分类体系，将分析结论转化为数据策略调整（任务难度、Reward 信号修正、标注规范更新），形成数据飞轮闭环。 5. 协同算法团队闭环：与模型训练/RL算法团队紧密配合，对接 Reward/Grader 需求, 将模型效果反馈翻译为数据改进策略。 6. 数据体系设计：负责主导 Code 方向标注规范的制定与持续迭代，覆盖代码生成、代码补全、debug、代码解释、代码审查等多类任务；设计 Agentic 场景下的标注框架，包括 multi-step reasoning、tool use、planning、self-correction 等复杂任务链的拆解与评估标准；基于模型表现与研究进展，持续优化标注指南，确保数据质量与训练目标对齐; 7. 标注团队赋能：为标注员提供技术培训，将复杂的代码和 Agent 概念转化为可操作的标注实践；担任技术难题的终极裁判，解决边界案例和歧义问题；参与标注工具需求设计，提升代码标注效率; 8. 探索更科学的评测指标、更高效的评测方法。
1、协同业务及财法团队，平衡风险和效率，制定和更新恰当的流程、制度、权限等，进行合理风险管控，完成管理落地并持续监控，确保公司各项业务符合法律法规、行业规范和公司战略目标。 2、对业务及财务数据进行分析，快速、准确识别业务当前风险及现存问题，并提出有效的、可落地的数字化解决方案，跟进解决方案落地。 3、依托业务流程、数据链路及核心业务系统，构建多维风险监控指标体系，形成系统性数据监测方案，实现业务全流程的风险识别与精准评估。 4、参与业务重大/创新项目，在事前、事中提供有针对的风险研判和应对建议，对业务方的策略进行风险洞察和判断，并给出风险评估和应对方案。 5、根据业务特点制定专项计划，通过项目检视，深入识别在业务设计及执行层面的风险，并对风险程度进行评估，提出有效的改进建议并协同各方进行改善，把风险控制在可接受范围内。
1、媒介策划能力，基于业务目标，制定媒介策略，规划媒介资源，推动和确保项目顺利上线，输出复盘结论及经验沉淀。 2、创新策划能力，负责日常媒介环境监测，挖掘媒介新渠道和创新合作机会点，并主动提出问题解决方案。 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、人群洞察和数据产品化能力，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、负责各业务接入大模型护栏能力时的全链路方案设计，包括安全介入环节的确定、时效要求制定、数据传输与交互逻辑设计，对最终的安全体验与响应效率负责； 2、主动监控并通过数据分析等手段发现大模型安全链路中的异常问题，牵头排查、定位根源，并协调外部产品/技术/算法&内部安全技术、算法及风险运营等角色推动解决； 3、对接外部业务产品/技术/算法，及内部风险运营/技术/算法，理解各方诉求与约束，推动共识达成，确保安全能力落地； 4、统筹部门内多个安全相关项目（如护栏链路迭代、算法能力接入&应用、新业务接入等），制定里程碑，跟踪进度，识别风险，确保交付质量。
1、独立负责中大型项目的系统分析与架构设计，主导核心代码开发，保障业务需求高质量交付； 2、参与大模型和Agent相关技术研发，包括意图理解、记忆机制、工具调用、任务规划、多智能体协同等关键模块； 3、推动AI能力在财税业务场景中的深度集成与创新应用，确保系统高性能、高可用与可扩展。
1.了解公司战略方向，结合本地化市场，负责所在区域客户的开发、拓展和运营； 2.评估诊断客户业务状况和痛点，帮助客户提供针对所在行业、市场和产品的策略及解决方案； 3.能够深入客户的生意链路，运用互联网思维赋能客户，为客户提供针对性技术/产品/工具服务； 4.根据客户业务所处不同阶段，积极整合内外资源做好客户的长期运营，为其提供相应的成长方案，帮助客户成长，实现客户价值； 5.对市场及行业洞察敏锐，具备一定的行业前瞻性，反哺给到客户，增强客户的市场认知度和行业竞争力。
1，负责区域内家电零售门店运营管理：熟悉家电渠道，了解家电零售门店经营模式，指导门店日常零售运营，拿到业务结果； 2，负责区域内家电零售渠道建设：分析市场趋势及行业前瞻，了解本地家电零售渠道及客户属性，挖掘市场机会，实现渠道开拓； 3，日常营销活动开展：结合O2O运作模式，协同门店开展营销活动落地，品牌共建； 4，区域市场运营管理：知经营，懂零售，懂产品，会营销，实现区域市场稳步突破发展。
1、设计百亿补贴频道内的用户互动玩法，结合频道货盘特征，将玩法与商品推荐、补贴权益深度耦合，推动频道产品能力建设； 2、基于用户生命周期和行为分层，联动供给中心定义高质量货盘，设计差异化的优惠方案和权益策略； 3、持续监控频道用户留存核心指标，通过数据发现新的机会和优化方向，提升用户arpu和ltv。
1、通过搭建头部药企客户沟通机制，更准确的理解客户需求，并服务药企客户。 2、统筹站内资源（慢病管理、淘系营销、医生资源等）、站外渠道（包括但不限于字节、腾讯、小红书、B站系等），构建数字化营销体系，针对药企客户的患管、医生直播、拉新、促活等需求提供针对性解决方案，并指导团队执行落地。 3、调研并掌握行业发展趋势等前沿信息，提前部署，帮助药企客户完成新药首发等重点项目。 4、负责整合跨部门资源、公司内外部资源，结合主营业务目标实现数字化营销团队目标达成。
1.度假商品策略与定价管理 ● 根据国内目的地资源（如景区门票、通讯签证、游学等），制定面向海外客源市场的差异化调价策略。 ● 制定商品的价格与包装等策略，确保平台价格竞争力与价值感。 ● 设计多币种动态定价模型，支持美元、欧元、日元等结算，自动适配汇率波动与节假日溢价。 2. 高转化入境商品包装与本地化呈现 ● 将国内非标资源转化为符合国际游客认知习惯的标准商品，输出多语言版本。 ● 主导境内旅行商品化设计，强化中国文化独特性与社交传播性。 3. 商品健康度监控与体验优化闭环 ● 建立入境度假商品核心指标看板：海外曝光点击率、支付成功率、履约完成率、NPS（聚焦海外用户评价）。 ● 分析海外用户反馈与体验，协同供应商优化服务标准或下架低质SKU。 ● 联动风控与合规团队，确保商品符合入境政策。 4. 跨团队协同与全球营销赋能 ● 为海外营销团队提供高潜力入境商品池及多语言素材包。 ● 协同度假事业群，输出海外用户对商品的需求。 ● 协同产品技术团队优化国际用户预订路径。
1. 承接证券或保险方向的营收目标，具备独立拓展重点 KA 客户从商机挖掘、方案匹配、商务谈判到签约回款的全流程，为数字结果负责。 2. 深入理解目标行业的广告投放、营销获客、存客经营等业务场景与决策链路，对于证券、基金、财富管理、保险等业务链路至少熟悉其中之一 3. 在目标客群中建立并经营高层与关键决策人关系，主动开拓新商机、沉淀Pipeline，结合客户实际业务场景与监管要求，联合售前、产品团队打磨可落地的解决方案，持续迭代打磨，维护存量客户满意度，挖掘二次销售与增购机会，保障存量续约 4. 跟踪行业政策与竞争动态，前置识别机会与风险，复盘成单与失单案例，沉淀可复制的行业打法与标杆案例，反哺团队与产品迭代。
职位描述 1. 负责盒马各类决策数据体系的质量治理，通过标准化、规则化、创新应用大模型等方式，提升盒马整体数据的交付质量 2. 通过深度分析数据架构，从成本的视角联合数据、算法、工程等团队，挖掘数据成本节降的空间 3. 参与建设盒马生产作业链路相关的实时化计算流，并保障稳定性 4. 引入大模型能力，从异常检测、预测性维护、数据抽检、数据提纯等多角度探索前沿实践；
1、负责淘工厂主频道用户运营体系搭建，围绕用户拉新、留存、复购和生命周期价值提升，设计差异化的用户触达与权益方案； 2、转化效率拉升，围绕私域导购链路，搭建并优化私域导购链路，包括导购内容策划、商品推荐策略、转化路径设计，系统性提升从曝光到成交的全链路转化效率； 3、主导用户增长和留存相关的项目，联动产品、数据、商家运营等团队，推动用户运营工具和玩法的迭代，持续优化用户在直营场景下的购物体验； 4、栏目规划与内容运营：策划并运营私域核心栏目，打造有辨识度的私域内容心智。
1、负责官方直播间从流量→转化整体的运营，对直播间整体GMV规模负责/0-1直播间搭建及成长； 2、基于数据分析直播间的消费者受众需求，通过适配的选品/内容设计/新老客用户差异化设置拉动整体GMV效率优化； 3、直播运营体系搭建，包括内容、主播、营销工具等模块建设； 4、对直播业务数据进行跟踪和分析，挖掘业务问题并提出改进方案。
1. 负责即时零售平台快消品类（零食饮料、粮油副食、个护家清、母婴宠物等）及百货品类（家居日用、厨房用品、文具五金、季节性商品等）的中长期品类规划与年度经营策略制定； 2. 梳理分商圈维度快消及百货品类的商品丰富度现状，建立各子品类的 SKU 丰富度标准与供给缺口清单； 3. 制定品牌分层策略，协同行业和地面团队推动优质品牌与商家引入； 4. 搭建快消百货品类经营健康度看板，核心指标包括：GMV、品类渗透率、动销率、复购率、客单价、缺货率、滞销率等，定期输出分城市品类经营诊断报告，识别高增长潜力子品类与需优化方向，驱动业务决策；
1. 多模态模型的推理功能开发和性能优化，包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化。 2. 分布式推理架构的研发，包括多机推理架构设计，P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地。 3. 推理引擎服务化，包括推理引擎如何接入线上服务平台，自动扩缩容和可观测性的适配，以及提升线上服务稳定性。
1.高校外卖业务拓展及维护：利用渠道拓展与校方相关部门建立链接，挖掘院校在餐饮数字化/智慧化、乃至后勤数字化等方面的需求与痛点，提供专业化的在线餐饮解决方案，与校方建立长期合作关系； 2.区域代理商招商及管理：对所辖区域内有校园业务/资源的服务商进行招募、整合、培养及汰换，推动公司校园外卖业务的落地，通过对代理商的运营、赋能及管理，确保其长期健康发展； 3.协同校园外卖业务运营：结合院校的经营现状，协调校方、代理商，联动区域市场，提升外卖业务的渗透，达成公司各项经营指标； 4.行业信息调研，反哺高校业务决策：跟进高校数字化、后勤智慧化等行业变化，了解所辖区域竞争态势，辅助业务决策。
1. 日常财务运营： ○ 全面深入了解业务行业线的供应链物流形态，对业务经营模式和方案进行可行性分析与风险评估。并从财务专业角度，设计合规且可落地的业财链路和财务核算方案，协助业务解决业务场景问题。 ○ 日常审核客户和供应商的引入定价策略、立项财务损益测算、合同及补充协议签约。确保定价策略和商务合作符合年度预算规划的方向和财务预算目标。 ○ 以财务专业能力，全面评估梳理业务经营场景、系统与数据链路、合同流/发票流/资金流的业财链路关系。识别业财链路风险、并提出和推动问题解决，确保财务合规性和财务分析数据的准确性与完整性。 ○ 建立健全项目多维度的、闭环分析机制，跟踪项目出具决策支持分析报告，推动项目的精细化管理、业务商业竞争力持续提升。 ○ 作为业务部门的合作伙伴，与业务部门有效互动，深度支持业务决策，为业务团队的问题或需求提供解决方案并推进落实，并且为业务提供不定期的财务制度规则培训。 2. 制定目标：结合业务板块策略，制定合理的预算目标，设定合理的指标评价体系，跟踪业务KPI达成进展、对预算预测执行过程及结果进行财务管理、并预警风险。 3. 财务建模：结合快消行业供应链物流的特点，设计合理的财务分析模版，确保业务预算预测数字的合理性和准确性。 4. 分析决策支持：深度参与到业务策略的思考和决策路径中，设计不限于年报/季度/月报/以及专项分析，洞察业务经营数据变动的原因，评估资源配置合理性，提供经营优化建议，推动业务提升经营效率。跟进相关行业和竞争对手分析研究。 5. 风险控制与流程效率优化：对业务流/财务流有专业的理解和判断，帮助新业务在快速发展中规避风险，建设敏捷又合理的流程支持，提升效率，把控风险。 6. 财务数据与报表建设：结合上述工作，产出有效的财务管理报表体系。学习和应用公司AI产品工具，并完成高效的自动化工具设计与线上化数据建设，帮助业务更好更及时的进行财务经营分析。
