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1. 负责本地生活业务C端交易产品，深刻洞察行业用户需求及市场痛点，为交易转化率负责 2. 对C端交易链路全场景有见解和思考，能结合不同行业、人群、场景设计差异化链路、策略和推荐匹配机制 3. 洞察行业发展趋势，并结合高德特色设计产品。从为用户创造价值的角度思考，结合toC类AI产品0-1创新落地
1. 负责包括但不局限于人力资源、制造业、娱乐、游戏、行政管理、咨询、教育等白领办公方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检工作；与算法及产品团队协作，理解 RM 训练和 rollout 打分的数据诉求，交付满足研发需求的高质量数据。 2. 设计并落地覆盖办公生产力（文档、PPT、Excel）和电商运营场景的标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。 3. 统筹本方向的评测方案与数据生产方案，为 rubric 设计、verifier 校验、轨迹打分等环节制定可操作的标准；定期开展 pass 与非 pass 双向抽检，迭代标注规范。 4. 构建并维护本方向的数据质量管理体系，对轨迹根因归因（模型能力 / 评测缺陷 / 任务定义）的闭环负责；警惕分数虚高等隐性风险，持续优化迭代。 5. 管理标注专家团队，统筹日常任务分配与产能调度；与上下游（算法、产品、领域专家）充分协作，把个人判断力沉淀为团队方法论。
你将作为连接AI技术与本地生活商业场景的核心桥梁，负责利用大模型（LLM）、机器学习等前沿AI技术，重构商家经营的全链路体验。你的核心目标是打造智能化的商家成长体系，通过AI赋能帮助商家实现从入驻、运营到变现的全面提效，为团队构建“业务+数据+AI”的全栈闭环能力奠定坚实基础。 【岗位职责】 • AI产品规划与落地： 深入挖掘本地生活商家在经营过程中的痛点（如菜品优化、智能客服、营销文案生成、经营诊断等），结合大模型能力，定义并落地具有行业竞争力的AI功能与解决方案。 • 商家成长体系搭建： 负责商家生命周期管理的产品设计，通过算法推荐与自动化策略，引导商家完成关键经营动作，提升商家的活跃度、留存率及商业化变现效率。 • 全栈能力建设： 协同数据分析师及业务运营团队，推动AI模型在业务场景中的持续迭代与效果评估。沉淀通用的AI产品方法论与组件库，助力团队向“全栈智能化”组织架构转型。 • 跨部门协同与赋能： 与销售、运营及市场团队紧密配合，将复杂的AI能力转化为易于理解的商家工具，推动产品在B端市场的规模化应用与渗透。
1、运用互联网思维为酒店提供经营分析、收益管理、门店运营等顾问服务； 2、负责重点客户的攻坚开发运营维护； 3、快速响应公司新产品业务的市场覆盖开拓； 4、收集市场及竞争情况,根据不同的时间制定不同的销售策略，并执行落地； 5、高星酒店的店铺运营及套餐包装。
1、用户行为理解与画像建模：负责跨境电商场景下的用户行为理解、买家需求识别、采购意图建模与用户画像体系建设，结合站内行为、搜索意图、沟通内容、商品偏好、交易路径等多源数据，挖掘高价值用户与高潜商机，提升用户分层、商机识别和转化预估能力。 2、搜索、社媒、Push、Email 等渠道用户增长：负责多触点用户增长算法优化，覆盖搜索、社媒投放、Push、Email、站内推荐等渠道，支持拉新、激活、留存、召回和转化等增长目标；通过意图识别、内容生成、个性化推荐、触达时机优化和人群策略优化，提升各渠道用户触达效率和转化效果。 3、预算约束下的多渠道用户增长优化：负责预算约束下的跨渠道流量采买和增长策略优化，围绕 ROI、LTV、转化率、获客成本等核心指标，建设广告投放优化、竞价优化、预算分配、流量质量评估和增量价值评估能力，提升整体增长效率和预算使用效率。 4、用户增长基础算法研发：负责用户增长相关基础算法能力建设，包括转化预估、LTV 预估、uplift modeling、因果推断、A/B Test、推荐排序、大模型 Reasoning、RAG、Tool Use、Agent Workflow、多模态理解与生成等方向，支持用户增长、广告投放、AI 买家谈单 Agent 等业务场景持续迭代。
1. 主导AI眼镜产品的硬件规划与全生命周期需求管理，深度洞察用户核心痛点，挖掘场景价值，输出高质量、可落地的产品需求文档； 2. 负责从概念阶段到量产的产品目标定义及达成，包括人因工程优化、佩戴舒适性、交互体验等目标，把控产品方向与资源投入，确保产品体验达成目标； 3. 聚焦产品核心竞争力，推动复杂技术方案（如近眼显示、低功耗系统、多模态交互）的工程化落地，在创新性、成本、可靠性之间实现最优平衡； 4. 深度协同GTM、市场及销售团队，推动产品上市成功，输出核心卖点手册、商品详情页、培训材料等，为产品声量与销量提供关键支撑； 5. 保持对AI硬件领域前沿技术的高度敏感（如新型光学方案、低功耗SoC、空间感知、传感器技术等），评估新技术在整机产品中的应用潜力及用户价值。
1、负责智能产品项目软件全生命周期质量保证工作； 2、负责产品软件质量策划，过程监控及产品软件质量管控； 3、通过有效的度量分析，持续提升产品软件质量； 4、针对软件质量事故进行复盘回溯； 5、组织关键节点质量评审； 6、根据业务需求对质量流程及标准进行持续改进。
1. 主导负责项目集全局计划的制定，并负责组织跨项目集的开发交付策略制定、目标的分解、落地措施和实现路径； 2. 完成新产品的产品开发交付、成本、FFR、用户口碑、售后 等维度产品全生命周期的管理，识别潜在风险并提供必要的支持和干预建议。并可横向管理项目集； 3. 设计并推行公司级的项目管理政策、流程和标准，建立合适的项目管理框架和工具； 4. 参与制定及优化业务流程，组织团队及时复盘总结，不断优化跨部门业务协同效率。
1、对接GTM和销售要货需求，结合PSI数据，组织S&OP的需求计划编制、决策和管理，牵引供应链PC和MC计划基于整机成品需求计划向下分解为物料齐套计划以及整机生产/出货计划； 2、牵引端到端领域进行整机和物料责任量的数据对齐，全面整合渠道库存、整机PO、物料责任量的数据并及时预警风险；推动GTM和销售渠道达成整机提货率和要货计划准确率； 3、基于S&OP需求的交付节奏，制定产能规划和战略物料规划需求；对销售侧的提货达成率和PSI数据进行整合管理，及时调控S&OP并及时上报库存风险驱动决策调控库存消耗的操盘策略； 4、发布S&OP计划及整机交付和ITO分析报告，推动端到端领域优化改进。
1. 制定生产计划：根据客户订单、市场需求及工厂产能，编制月度/周度/日度生产计划，明确生产任务、产线分配及时间节点； 2. 进度监控与调整：跟踪生产执行进度，协调解决生产异常（如设备故障、人力不足），动态调整排程以应对紧急订单或变更； 3. 优化生产流程：通过持续改进和优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本； 4. 物料需求计划：基于BOM（物料清单）和生产计划，计算原材料及零部件需求量，制定采购计划并跟踪到货进度； 5. 库存管理：设定安全库存水平，实施ABC分类法控制库存，定期分析周转率、呆滞料比例，提出降本方案； 6. 物料异常处理：协调解决物料短缺、过剩问题（如紧急采购、替代料切换），处理来料不良或生产报废导致的补料需求； 7. 协调供应链：与供应商、物流等部门紧密合作，确保物料供应的稳定性和及时性。
1、督促计划组及时更新FCST,落实代工厂备货状况并根据需求下达采购订单； 2、协助并督促代工厂及时根据生产和试产的需求,按时齐套进料计划； 3、定期要求与供应商沟通，及时了解他们的生产计划、备货、货源及公司状况； 4、不定期的按公司项目的状况及需求量,对供应商做到风险排查； 5、物料和整机交付； 6、定期组织供应商绩效考核和QBR会议。
1、据新产品/新项目需求寻找符合研发、质量和成本要求的合作伙伴；主导供应商现场审核和定期绩效评估，建立并动态维护合格资源池； 2、负责项目/物料的成本拆解与分析，组织招标、询比价，制定年度/项目供应商策略；完成阶段降幅目标，通过二供导入、制成优化和良率提升等手段达成年度降本指标；需要达成项目首交目标和解决量产过程中交付异常； 3、技早期介入研发选型，评估物料可制造性、供应风险，连续交付能力；针对关键瓶颈物料，提前布局、建立安全库存或垂直整合方案； 4、维护战略/核心供应商关系和定期沟通，推动质量、交期、持续降本；主导供应商月度/季度绩效考核，优化资源池； 5、持续收集物料或原材料行情、产能、政策变化，输出品类策略报告；维护和刷新系统价格、配额、认证信息，确保数据及时准确； 6、协调处理各体系遇到资源性异常。
1、根据公司发展战略，做好京东店铺的销售规划，结合自身运营技巧，达成月度、季度、全年销售目标； 2、制定大促、新品活动方案并执行落地，监控并分析店铺日、周、月度的流量、转化数据，同时收集行业、竞品数据和活动节奏，分析市占、成交构 成、流量来源等核心指标，并及时做出应对策略； 3、负责品牌京东自营/POP店铺整体运营工作，包括：商品主图文案、标题关键词、高广词等前端详情优化工作，以及好评率、店铺评分、商品质量分等后端动态数据维护工作； 4、熟悉京东平台流量分发规则，并能通过一系列手段提升商品权重获取平台免费搜索、推荐流量； 5、对接采控补货，对京仓库存周转负责，确保日常期商品现货率98%以上，保证前端销售供应； 6、对于京东平台京准通推广工具有一定的了解，对于快车、触点、京速推等细分版块有自我的玩法总结，对接投放同学，分析提升广告投放效果。
1. EDA 领域数据体系设计：针对流片前全流程（数字：RTL 设计 / 验证 / 仿真 / 综合 / STA / PnR / DFT；模拟 / 混合信号：晶体管级电路设计 / 前后仿真 / 版图 / 寄生参数提取 / DRC-LVS signoff / 时序与功耗分析，如 ADC / DAC / PLL / SerDes / 电源管理 / 射频等）做结构化拆解（考点分类、难度分级、任务原子化），设计可复用的任务模板与评测协议；把真实芯片开发任务（spec→RTL、模拟电路拓扑设计与调参、波形 / 时序 / 综合日志理解、TCL / SKILL 脚本、bug 定位等）转化为可批量造题的数据来源，沉淀标准化的领域数据资产。 2. 可验证环境与数据链路搭建：在服务器集群（LSF / SGE）+ 命令行 / TCL / SKILL 的真实工程环境上搭建可验证环境（数字：Verilator / iverilog / cocotb、Yosys、OpenROAD / OpenLane；模拟：Virtuoso / HSPICE / Spectre / Calibre、ngspice / Magic / KLayout），把工具退出码、DRC / LVS、slack / 面积 / 功耗 / 增益 / 相位裕度等转化为可自动判分的验证信号，并配合工程侧部署采集 Agent，让数据链路贴合实际工作方式。 3. 大模型行为轨迹生产与激励标注、Rubric 共建：驱动大模型在真实 EDA 环境中执行任务，采集完整的推理与操作轨迹，设计多阶段过程激励（Process Reward）与结果激励（Outcome Reward）标注方案；与 Rubric 团队把 EDA 专业判断拆成硬验证（工具退出码 / DRC-LVS 通过）+ 数值指标（slack / 面积 / 功耗连续奖励）+ milestone + LLM judge 的多层评分规则，将轨迹转化为可用于 SFT / DPO / RLHF 的高质量训练数据。 4. 外部专家与生态管理：与高校课题组、芯片设计专家、外部众包建立长期合作机制，负责需求定义、验收标准撰写、任务分发、结果评审与流程规范迭代，通过外部资源规模化供给精标数据。 5. 与模型团队协同推进：作为数据侧对接人，读得懂 EDA 相关 benchmark，参与能力评测集设计、Bad Case 归因、数据配比与训练策略制定，定位模型能力短板并反推所需数据，推动"数据 → 模型 → 评测"闭环。
1. 负责相关类目的商家招商、运营与生态建设，推动商家资源拓展与商家分层运营策略落地； 2. 基于市场趋势与消费者需求，制定品类规划及商品优化方案，整合平台资源支持商家增长，提升商家活跃度与GMV； 3. 通过数据驱动分析（如销售趋势、用户行为、供应链效能），优化运营策略与资源配置，实现商家运营效率与业务目标达成； 4. 跨部门协作推动资源整合（如物流、营销、供应链），解决商家痛点，助力中小商家从0到1快速成长及头部商家规模化发展。
负责智能体Harness（Skill、RAG、记忆等）的共性行为安全风险的发现、检测与防控能力建设。围绕 Agent 应用落地到各行业业务场景后暴露出的行为失控、组件被污染等业务风险，聚焦 Agent Harness 的资产发现与动态风险检测，联动网络安全、数据安全及业务部门构建纵深的 Agent 行为风控能力，持续降低智能体在真实业务流程中"做错事"和"被污染"的风险，保障智能体业务安全、稳定、可控地运行。
我们是AI Coding团队，我们的作品是Qoder。加入我们，你将参与核心功能设计、开发者体验优化与企业级生态整合，与顶尖的产品、研发和设计团队共同打造行业标杆级 AI 编程产品。 你将会： - 参与Qoder核心功能的产品规划与迭代，覆盖企业知识引擎、上下文工程管理、Agent 工作流等方向； - 深入用户真实工作流，洞察高频痛点，设计可落地的 AI 场景方案； - 与前端、后端团队紧密协作，推动快速迭代，持续打磨用户体验； - 持续跟进 LLM 与 AI Agent 前沿进展，将新技术转化为产品能力； - 通过数据分析与用户反馈闭环（日活、功能使用率、NPS），驱动产品策略持续进化。
参与供给相关业务领域数据方向的AI应用建设，围绕数据研发、服务、应用的全流程，以知识为地基，把业务口径沉淀为AI可推理的知识资产；用多Agent工作流把数据研发从需求到上线的智能化，让数据Agent在口径硬约束下持续产出正确、可验证的结果。 1、数据研发与建模：参与数据的领域建模与口径定义，从ETL代码中提取口径规则并结构化为AI可推理的知识资产；攻坚脚本代码生成准确率，实现从需求描述到SQL/数据加工任务的自动生成与回归校验。 2、运维：构建Agent驱动的数据运维能力，实现任务异常的自动发现、根因归因与自愈处置；保障多步骤Agent工作流的生产级可靠性（状态持久化、人工介入与回退）与全链路可观测。 3、数据服务与应用：建设数据服务和编排的AI应用建设，用于支撑业务经营分析、AI评测与上层Agent应用的数据供给。 4、支撑实际业务经营场景与AI系统，把数据能力转化为可衡量的业务经营效果。
1、基于消费者洞察和消费决策树，负责烘焙品类的商品策略和开店对接； 2、供应商资源开发及管理：收集和分析供应商信息及采购市场趋势，落实供应商开发和供应商过程控制管理工作并制定有效的采购策略，建立稳定的供货渠道； 3、价格毛利管理：结合各类信息输入完成商品定价，不断优化毛利结构； 4、与线上运营、线下营运一起发起、参与、推动、落实生意计划； 5、采购流程的搭建与优化，监督其有效运作：组织制定和完善采购管理、库房管理、出入库管理各项管理制度，降低采购成本与采购周期；对业绩结果负责。
1、 酒店拓展：拓展区域优质酒店，保证区域供应链完整、拿回优势价库； 2、价库运营：结合平台工具和资源，做好基础信息维护、工单处理、平台重点项目的落地执行，提高间夜产出； 3、商户问题处理及关系维护：解决商家遇到的如操作、财务、订单、商品优化等方面的问题，并通过高频次拜访，帮商家解决具体问题及维护与商家的关系； 4、结合区域酒店情况做好售卡目标的规划和执行，以此提升酒店间夜产出。
1、 酒店拓展：拓展区域优质酒店，保证区域供应链完整、拿回优势价库； 2、价库运营：结合平台工具和资源，做好基础信息维护、工单处理、平台重点项目的落地执行，提高间夜产出； 3、商户问题处理及关系维护：解决商家遇到的如操作、财务、订单、商品优化等方面的问题，并通过高频次拜访，帮商家解决具体问题及维护与商家的关系； 4、结合区域酒店情况做好售卡目标的规划和执行，以此提升酒店间夜产出。
负责国际化多模态大模型的优化以及智能体的构建，落地到违禁、知识产权、资质不符等各类商品风险防控治理中，包括但不限于： 1. 商品多模态大模型优化，包括多语言多模态电商数据挖掘与清洗、任务微调、强化学习偏好对齐等，对海量商品信息（包括图片、标题描述等）进行高准确率、高召回率风险识别； 2. 参与智能体框架的设计与实现，推动在各类治理场景中的落地； 3. 基于业务风险目标、审核成本和机器成本要求，设计落地多模态大模型运行的机制，达到风险、成本、体验的更优平衡。
1. 深入了解边缘推理应用场景，挖掘客户核心需求，结合行业发展趋势，转化为芯片关键规格，参与芯片架构定义与Roadmap规划。 2. 负责芯片配套软件规划与设计，规划芯片SDK、驱动、运行时、工具链等配套软件，设计典型部署架构与实践方案。 3. 针对不同市场方向，规划相应的硬件参考设计和核心器件选型指南、参考BOM及DFM建议，确保整体方案可复用、可量产。 4. 面向开发者和行业客户，提供技术文档、示例代码、Benchmark及适配支持，支持和推动标杆项目量产落地，并反馈市场需求以驱动芯片与SDK持续迭代
团队介绍： 业务平台技术团队致力于通过建设敏捷的业务技术助力海外业务创新、突破，当前我们服务阿里国际数字商业业务，如AliExpress、Lazada、天猫淘宝海外、Daraz等。我们是一支领航的平台团队，坚持基于云原生的中台开源技术路线，建设简单、开放、务实、专业的全球化业务平台，用技术助力业务！加入我们你能够和我们一起建设前沿的云原生时代全球化产品技术架构；你能够体验到洲际互联带来的网络、数据、产品、系统等全方位的挑战；你能够感受到全球不同肤色、不同民族的用户在你构建的平台上完成购物的喜悦！ 职位描述： 1、深度参与 AICoding 核心项目建设，利用大模型（LLM）、RAG 及 Agent 协作架构，攻克从 PRD 语义解析、技术方案设计到代码自动生成的关键技术瓶颈，通过构建领域知识库与智能工作流，持续提升复杂业务场景下的代码自动化产出比例。 2、负责 Lazada/AliExpress/Daraz/Miravia 等全球化电商核心业务的需求支撑，深度结合 AICoding 工具，将 AI 能力注入到日常开发链路中，实现多国、多端复杂业务逻辑的高效迭代，在保障交付质量的同时，探索并实践 AI 驱动下的敏捷开发新模式。
1、围绕平台和商家经营，从品类、价格带、城市和商家类型等维度，识别品相关的增长机会，设计运营体系和具体策略； 2、能建立并推动跨团队复杂项目，完成目标拆解、机制设计和结果落地； 3、能从一线销售视角，将目标、策略、资源、能力进行贯穿设计，提升运营效率； 4、帮助团队一起，提升数据分析、方案设计、AI工作流等能力。
1. 负责直营商品规划与目标达成，通过曝光转化率、有货率、品规覆盖率等过程指标开展监控、诊断与复盘。 2. 制定品类与商品规划，结合需求与趋势识别增长机会与供给缺口，推动阶段性规划落地。 3. 推动商品经营全链路闭环（选品→铺品→入仓→在架），通过竞价与货盘结构调整降低成本，平衡规模与利润。 4. 联动产技、行业、供应链推动跨团队项目落地，沉淀标准化SOP与工具能力，对业务结果负责。
1. 负责核心业务场景下的算法设计与优化，推荐领域的召回/粗排模型开发及策略迭代，推动技术方案在业务中落地并提升关键指标； 2. 基于大规模数据构建用户行为分析、探索召粗模型升级，探索前沿大模型技术在电商场景的应用，优化用户体验与业务效果； 3.围绕序列、参数、数据三大 Scaling 主线，通过将序列建模与Scaling Up深度融合，推动排序算法从特征工程驱动向规模驱动的范式升级； 4.探索大语言模型应用在大淘宝推荐场景的落地，建立新一代认知推荐算法体系，结合交互式推荐的产品创新，提升用户体验和首页推荐的长期价值； 5.构建基于意图引擎驱动的agentic 推荐系统，跟进和研发大规模语言模型的预训练、持续训练、SFT、RL 等技术，在推荐场景落地并提升关键指标。
1、基于飞猪酒店业务，进行高星酒店业务拓展，保证所辖区域高星酒店覆盖率； 2、结合阿里生态&市场特性为高星酒店客户提供运营方案，帮助商家提升运营能力并驱动销量持续提升，与所辖区域商家并建立深度业务合作关系； 3、协同产品、运营团队，推动业务及项目落地，持续优化用户体验。
1. 负责公司高层的日常出行接送工作，确保准时、安全抵达目的地。 2. 负责车辆的日常维护与保养，包括清洁车辆、检查车辆性能、及时补充行车所需的物品等，保证车辆处于良好运行状态，并做好相关记录。 3. 协助处理车辆相关事务，如车辆年检、保险办理、违章处理等。 4. 遵守交通规则，安全驾驶，确保行车过程中人员和车辆的安全。 5. 在必要时，积极服从领导安排，协助完成公司其他临时安排的任务。
1. 针对预训练（含mid-training，下同）模型在coding，cowork，长尾知识，长文本能力等方面的弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集。 2. 整合高质量公开评测集和私有评测集。为不同训练阶段、不同领域、不同优化目标（模型结构/数据配比/主线模型迭代）定制评测方案，挑选质量最高、领域最合适、区分度最好的评测数据与指标。 3. 与工程团队合作提高评测系统的效率与稳定性，完善评测故障分析与检测，并推动文本评测与Agent评测的自动化与可视化。 4. 设计Pretrain + LightSFT的数据配比和训练策略并搭建相关pipeline，实时检测预训练模型的agentic潜力。 5. 设计面向后训练agent能力导向的预训练评测范式，挖掘高预测性的external metrics以及internal indicators，寻找上限更高、潜力更强的预训练基座。
