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1、体系搭建与系统建设：主导商业保险管理体系从0到1的搭建，建立标准化规范、流程与机制，推动业务经验沉淀为系统能力，实现运营的规范化与可持续运转。 2、商保策略制定与优化：统筹商业保险业务策略的制定与迭代，围绕风险、效率、成本三大维度持续优化，输出成本优化策略分析，确保所负责项目高质量交付与运营。 3、业务风险识别与指标体系建设：深入识别业务风险及用户需求，完善风险监控与运营指标体系，以数据驱动业务持续优化。 4、异常案件处理与反欺诈：建立异常案件识别机制，主动识别黑灰产等欺诈行为，协同相关方完成案件处置，降低业务损失。 5、数据分析与决策支持：熟练运用SQL等数据分析工具，独立完成数据清洗、看板搭建及分析报告输出，为业务决策提供数据支撑；具备BI或商业分析经验者更佳。 6、项目管理与跨部门协同：具备良好的项目管理能力，能够开展跨部门沟通协调，推动中小型项目高效落地。
1.核心围绕促进业务的销售增长，负责相关的数据分析与洞察输出，通过数据挖掘、统计建模，并结合商业思考与业务理解，挖掘业务增长机会点，能用业务语言解释数据发现，指出问题并给出可落地的建议。 2.从行业趋势，内、外部数据&策略分析，对市场变化保持高度敏锐，结合目标客群画像，设计并完成用户调研，对商品规划提供数据及调研支持并形成可落地的建议。 3.承接重点课题，独立完成从数据需求梳理、分析方案设计、数据提取与建模、到结论输出的全流程，结构化地回答洞察相关核心问题，为决策提供高质量输入，并能有效协同业务或合作方，共同推进策略落地。 4.拥抱AI，借助AI能力提升工作效率，将数据分析结果转化为清晰、有业务洞察的报告。报告形式包括但不限于Html、Excel、PPT、Word文档等。
1. DFT架构与规划：负责SoC/IP的DFT架构定义和方案制定，包括存储内建自测试（MBIST）、扫描链（Scan Chain）、边界扫描（Boundary Scan/JTAG）、逻辑内建自测试（LBIST）等 。 2. DFT设计与实现：完成模块级（Block-level）到顶层级（Top-level）的DFT电路设计与插入，包括扫描链压缩、测试点插入（Test Point Insertion）以及时钟/复位域的处理 。 3. 验证与仿真：负责DFT的验证工作，进行门级仿真（Gate-level Simulation）及时序仿真（SDF Simulation），调试仿真中遇到的问题，并分析提高测试覆盖率 。 4. 向量生成与交付：生成ATPG（自动测试向量生成）向量（包括Stuck-at, At-speed, Path Delay等故障模型），并转换为最终测试机台需要的格式（如STIL/WGL），配合测试工程师完成ATE机台的调试和良率提升 。 5. 跨团队协同： a. 与前端设计团队合作，理解设计架构并插入DFT逻辑 。 b. 与后端物理设计团队合作，解决DFT模式的时序收敛（STA）、功耗压降（IR-drop）等问题 。 c. 与测试/产品工程师合作，支持芯片回片后的Bring-up及量产测试 。 6. 流程开发与创新：开发或优化in-house的DFT流程及脚本，研究先进工艺（如3nm, Chiplet）下的新的测试方法论;
1、策略规划：主导平台大促及日常营销活动的策略制定，涵盖红包/券补贴、流量分配、用户分层运营等核心场景，输出完整的活动策划方案与ROI预估模型； 2、补贴效率管理：搭建并优化补贴工具体系（红包、满减券、品类券等），监控出资结构、核销率、投产比等关键指标，推动平台出资杠杆优化； 3、流量策略运营：协同搜索推荐、频道资源位等流量渠道，制定人群×品类×场景的精细化分发策略，提升流量转化效率； 4、用户增长策略：围绕拉新、促活等用户生命周期节点，设计差异化营销触达方案，结合算法能力实现千人千面的策略执行； 5、跨团队协作：与城市、产品、商户运营、品牌等团队深度协同，推动策略需求的产品化落地，参与城市的策略调优与AB实验设计； 6、数据驱动决策：建立活动效果评估框架，沉淀策略方法论，定期输出经营分析报告与策略迭代建议，为管理层提供决策支持。
客情建设和商机拓展 1. 主动洞察所在国家/市场的关键行业，识别出关键/潜在客户，并能够主动找到关键决策链，识别客户真实需求； 2. 用客户的语言展开对话，获取客户信任，挖掘产品和技术需求，形成有效商机； 3. 向客户决策层清晰传递 AI Agent产品的商业价值与差异化定位； 4.与内部解决方案团队协同，根据客户业务场景设计落地提案； 5. 周期性输出销售管道报告，参与区域/行业市场策略讨论； 6. 收集一线客户反馈，持续输入产品与市场风向标。
1. 预训练数据：大规模预训练数据合成技术探索、STEM & reasoning 优化、长尾知识优化、精品数据挖掘过滤、自然数据 scaling、长文本优化、面向 test-time scaling 的数据优化。 2. 预训练策略：新型预训练损失函数探索、遗忘对抗与持续学习、optimizer 优化、lr scheduler 优化、课程学习、scaling law 预测、超参优化。 3. 模型结构：新型模型结构探索、模型可解释性、MoE 优化、参数扩展与裁剪蒸馏、线性注意力、动态稀疏注意力、draft model 优化、动态计算优化、KV cache压缩、长序列优化、decoding 加速等。
1.根据整体业务目标，分解并制定实施业务项目计划，挖掘机会，负责酒店商家开拓与维护； 2.利用产品、运营、营销、数据等手段，牵头组织并制定具体的拓展计划和落地方案； 3.负责跨部门和跨BU合作（包括但不限于产品、运营、市场、BI），通过横向合作项目，实现业务目标，推动业务策略更新迭代； 4.不断开发新客户，在多方面市场进行细分拓展，提升市场份额,负责地面团队的日常管理，管理和激励团队，形成优秀的人才梯队。
1、工作地点为各直辖市&各省会城市； 2、负责艾米迈托赛注射液的非公立医院渠道拓展和业务进度管理。
岗位职责： 1、客户拓展与业务增长： 负责淘天集团华东区域重点客户的业务发展及新客户的积极拓新。以客户生意可持续发展为目标，以淘天数据及产品技术能力驱动，为客户提供高效的营销解决方案，推动营销模式的不断创新，并完成负责客户的广告营收指标。 2、行业洞察与方案定制： 能够理解和洞察行业趋势的发展，精准把握客户的营销诉求，为客户提供量身定制的营销解决方案。协同阿里生态合作伙伴共同推动客户的商业机会挖掘和发展。 3、客户关系与项目落地： 通过与客户团队建立良好信任的沟通关系，为客户提供专业的营销服务。独立管理维护客户全年营销方案的设计，协同各团队保障方案落地，成为客户生意发展的长期合作伙伴，实现客户价值和平台价值的双赢。
1、本科及以上学历且有3年以上推广或团购或外卖大品牌连锁餐饮客户开发维护运营经验优先； 2、具备较强商务拓展和谈判能力，优秀的商家运营管理能力，逻辑思维清晰明确，抗压能力及责任心强； 3、具备优秀的沟通和协调能力，能够高效地进行团队协作和内外沟通； 4、学习能力强，有一定的创新和策划能力，灵活适应性强，能适应变化、乐于接受挑战； 5、市场敏锐度高，了解餐饮行业，沟通能力强；
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1、根据公司标准独立完成平面图设计，施工图审核及施工现场问题配合等工作，图纸质量满足盒马审图要求； 2、根据设计管理SOP要求组织及优化出图周期，确保项目整体进度； 3、熟悉施工工艺做法及装饰材料，掌握施工图绘制规范和要求，可以充分理解和完善方案设计的效果； 4、熟悉建筑室内相关强制性法律法规及机电、消防规范，可配合审图要求完成图纸调改；
1. 负责广告产品的产品规划与策略设计，包括商业模式、流量机制、投放平台全链路解决方案，对广告收入增长和变现效率负责； 2. 深入理解商家的营销诉求与投放痛点，关注行业动态，洞察数据机会，设计行业化广告解决方案、推动产品形态创新； 3. 协同内外部团队推进重点商业化项目落地，保障项目目标达成并沉淀可复制的方法论
1、负责餐饮和即时零售行业品牌广告设计，洞察不同商户商业诉求，设计有效变现方案，不限于品牌广告、广告资源管理系统、广告主平台，为平台收入和商家推广效果负责 2、与技术协同，在产品策略、算法能力、系统链路等多视角进行产品设计和推动项目落地，拿到业务结果。与用户场协同优化，平衡收入与体验 3、跨团队进行项目合作、资源协调，推动项目落地
1、海外用工政策研究和合规管理，助力海外公司/业务制定适用于当地的用工策略并实现合规的体系化用工管理； 2、为HRG提供日常员工关系管理相关问题的咨询、解决方案和沟通协助； 3、组织实施HR合规审查，及时发现用工风险点；不断完善优化现有员工关系管理体系、制度流程等； 4、沉淀总结经验方法，并时刻关注负责区域内的员工关系法规的发展动向，确保组织的员工关系政策符合当地要求。 5、构建海外应急体系和流程，以及危机事件处理和跟踪，并追踪风险事件的后续，优化改进机制和流程。
1. 负责服务商运营平台的招商策略的制定与执行，优化服务商运营效率与服务质量； 2. 基于数据分析构建服务商家管理模型，推动服务商分级运营及服务标准化体系建设； 3. 主导跨部门协作项目（如平台规则优化、服务商服务流程升级），协调资源实现业务目标； 4. 持续监控商家运营表现，识别关键问题并提出改进方案，推动服务商服务质量与平台健康度双提升。
把 AI 能力嵌入到供给运营的产品体系中，让 AI 成为现有产品矩阵的底层能力。 1. AI + 产品智能化 ● 负责供给运营核心产品（商户拓展、商机管理、签约转化、商户经营分析等）的 AI 化改造，将大模型能力融入业务流程的关键决策节点。 ● 设计 AI Agent / Copilot 在运营场景中的落地方案，例如智能商机评估、自动化商户诊断、辅助运营决策等。 ● 推动产品从"规则驱动"向"数据+模型驱动"演进，持续验证 AI 介入后的业务效果。 2. AI + 业务提效 ● 识别代运营团队日常工作中的重复性、低效环节，设计 AI 工具或自动化方案提升人效。 ● 构建面向代运营人员的 AI 工作台，整合知识库、数据查询、任务执行等能力，降低操作门槛。 ● 推动 Skill / Prompt 工程在团队内的实践，沉淀可复用的 AI 工作流。 3. 跨团队协同 ● 与算法、工程、运营团队紧密配合，推动 AI 能力从 PoC 到规模化落地。 ● 参与 AI 产品规划和技术选型讨论，确保产品方向与业务目标对齐。
1. 紧密与业务协同，洞察业务风险，帮助业务设计和完善业务模式，做好法律合规设计； 2. 对公司产品及业务进行法务合规评审，出具评审意见，构建符合业务发展需要的法律架构和提供有针对性的合规方案并推动相关方案落地实施； 3. 负责支持业务线的日常合同工作，参与产品及业务交易结构设计，出具与业务需求相匹配的合同，并参与业务对外合作的商务谈判，促进商业交易的达成； 4. 主动监测及识别所支持业务线日常运营过程中的法律及合规风险点，进行提炼总结并系统化推动相关风险的治理； 5. 视需要与监管部门进行沟通和汇报，准备监管沟通文件，结合监管意见为业务提供进一步优化建议等； 6. 跟踪和解读与业务发展密切相关的法律法规，对公司业务部门进行法务合规培训，持续进行互联网行业法律理论及实践方面的研究。
工作内容： 1.销售管理: 全面负责门店运营管理，制定门店销售计划，跟进业绩并优化销售策略; 2.团队管理和培养: 掌握团队氛围和状态，招聘，培训，管理团队，提升伙伴业务能力和工作积极性; 3.商品管理: 统筹门店商品管理，确保库存合理，陈列美观，货品安全; 4.日常运营管理: 负责门店日常运营，包括排班，顾客服务，售后及客诉处理维护良好的客情关系，确保门店稳定运营; 5.沟通管理: 与公司各部门工作的沟通对接等工作。
1、基于消费者洞察和消费决策树，寻找品类机会、输出品类策略，并进行品类管理； 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； 6、管理并辅导采购助理，负责团队的建设、选拔、配备、培训以及指导下属员工制定阶段性工作计划，并督促执行。
1，负责国际SMB业务板块的策略制定与执行推进，具备跨行业多场景解决方案设计、客户技术汇报与POC支持、及架构设计等经验，围绕AI时代的业务增长目标，拆解阶段性计划并推动落地，对核心业务指标负责。 2，深入理解阿里云产品体系，结合各区域SMB市场特征，设计可落地的解决方案与推广策略，推动重点区域的业务突破。 3，持续跟踪海外各站点的市场动态与客户需求变化，输出竞争分析与业务机会洞察，为产品优化和业务决策提供一线输入。 4，与销售、产品、技术等团队紧密协作，打通从客户触达到方案交付的关键链路，解决推进过程中的卡点问题，确保业务目标按期达成。 5，支撑国内及海外多站点（东南亚、拉美、中东等）的日常业务运营，沉淀可复用的SMB拓展方法论和最佳实践。
1、经营策略的制定与顶层设计： 基于平台经营目标，制定经营单元的长线和短线的经营策略规划，明确不同阶段的收入和支出策略，分别的机会点，提效点做工方向， 围绕商户、商圈、商业化，设计差异化的收支方案支持业务目标的达成， 结合行业趋势、竞争格局与平台发展阶段，持续迭代经营策略框架与优先级； 2. 策略洞察、诊断与机会挖掘： 建立经营策监控体系，对经营指标的收入和支出，补贴投入效率等核心指标进行持续追踪与异动诊断， 深入分析经营端痛点与机会点，识别关键瓶颈（资源投入、低UE商圈的治理、商业化的效果）， 通过策略分层，输出可落地的策略建议； 3. 策略有效性评估与价值验证： 建立策略评估框架，设计 AB 实验、因果推断、ROI 测算等方法，科学评估策略效果， 对策略落地后的业务指标变化进行量化归因，验证策略价值并形成经验沉淀， 推动策略复盘机制，形成“假设-验证-迭代”的闭环，持续提升策略命中率； 4. 数据基础能力建设： 熟练运用数据工具等完成数据的分析与可视化，支撑日常策略分析， 搭建并维护供给端数据看板、指标体系和预警机制，提升策略决策的数据化程度， 推动数据资产沉淀，形成标准化的分析模板、归因框架与策略评估工具； 5. 跨部门资源整合与策略落地： 联动产品、技术、BI、风控等上下游团队，推动经营策略从产品化到规模化落地， 协调内外部资源，解决策略落地中的关键阻塞点，确保项目按时高质量交付， 建立与业务一线的高效协作机制，确保策略可执行、可落地； 6. 销售运营体系与工具体系建设： 设计和优化销售运营流程，包括目标拆解、过程管理、激励设计、资源配置等， 建设项目管理、绩效追踪、商机管理、任务下发等运营工具，提升策略落地的组织效率， 推动运营工具的产品化与系统化，减少人工操作，提升规模化运营能力； 7. 绩效管理与策略闭环： 制定与经营策略相匹配的绩效指标体系，牵引业务团队围绕核心目标开展工作， 定期输出绩效复盘与策略建议，推动组织资源向高价值策略倾斜， 通过绩效数据分析，识别优秀实践与问题团队，推动经验复制与问题改进。
1. 参与PCIe子系统的方案制定 2. 负责PCIe子系统内IP集成、自研逻辑开发 3. 负责PCIe子系统SDC约束与预综合交付，协助中后端团队实现PPA优化 4. 根据中后端反馈（时序、功耗、面积等瓶颈），优化前端微架构和设计 5. 与DV、原型验证团队协作, 负责PCIe子系统的问题分析与定位
我们要解决的关键问题： 1、通过顾客体验，让消费者愿意来，愿意买，买得方便、开心。 2、找到驱动顾客到线下购买的关键因子，基于盒马业态，设计解决方案。 3、根据不同业态、店型，设计线下门店的体验与服务标准，并落地。 4、驱动各个分公司的体验标准提升，保持高水准的运营交付质量。 5、客户第一的体验文化渗透，拉齐各方体验与服务上的共同价值观。 岗位职责： 1、体验运营 （1.1）为线下购物体验的NPS结果负责，采集顾客的声音，洞察消费者的购物需求（为什么来，为什么买），找到改善机会。 （1.2）根据用户的线下动线，围绕五感，人、货、场及客户购物流程，设计线下体验方案，推动全店整体优化，打造服务标杆店。 （1.3）能够通过产品能力，为线下场景，打造线上的运营阵地，提供到店所需的各种服务，并为生意提供增量支持。 （1.4）团购运营，承接目标，配合落地执行，保障阶段性任务达成，并做好周期性KA客户维护。 （1.5）体验文化运营：通过管理层专场外呼调研、客户现场圆桌会议、顾客访谈等方式，推动分公司的体验意识和文化提升。 2、服务管理 （2.1）售后与客诉，负责分公司的售后与客诉处置与管控，妥善解决客诉风险，并推动客诉降低。 （2.2）服务台管理，管理门店的客服台运营，包括现场服务，及相关的基础服务工作。 （2.3）收银管理，负责门店的收银区体验，包括支付、现金收银、机具、动线及各项收银服务。 （2.4）开店支持，分公司下沉，门店拓展，新店开业，做好服务人力的调配支援和硬件设备管理，保障开业服务。 （2.5）客服团队管理：负责对门店客服团队的管理，包括主管的选育用留，门店的服务配置，排班等。
1. 搭建O2O/NB/前置仓等多业务场景服务模式，保障高效服务支持 2. 制定服务标准与SOP，建立一站式问题解决机制，管控高危风险案件 3. 负责服务团队管理，完善人才选用育留机制，对顾客满意度和解决率负责 4. 统筹BPO外包运营，保障服务响应与质量，控制服务成本 5. 协同建设AI智能客服能力，拓展应用场景，优化成本结构 6. 运营各渠道VOC（客户声音打标），建立闭环机制，推动产品与服务优化 7. 完善生态伙伴、X会员VIP、主动服务等能力，构建完整服务保障体系
1、负责编制工厂年度、季度、月度全厂设备点检计划，设备大中小维修、保养计划，负责监督工厂各类设备的日常维护和定期保养，降低设备故障停机时间； 2、搭建工厂设备管理体系，制定并优化设备部门业务流程，制定设备管理制度，做好设备技术资料的形成、积累、整理、立卷、归档工作； 3、统筹管理设备部人员，落实工作目标，做好部门人员绩效考核和年度培训计划的制定与实施； 4、协助进行工厂设备数据化、信息化建设和管理； 5、组织实施工厂的设备技改项目工作，提高成产效率，降低运营成本； 6、参与跟进工厂项目设备安装和落地验收、接收； 7、负责统筹工厂所需要的工程施工（土建、机电、钢结构等）和设施日常维护； 8、负责统筹工厂能耗管理、设备运行安全管理、减少能耗浪费； 9、负责组织编制设备操作规程，负责对设备维修、设备操作员进行业务培训和监督； 10、负责对接设备部相关外部事务沟通。
1. 负责百亿至万亿参数规模稠密、稀疏模型的训练与推理 Infra 建设，支撑千卡集群上的高效、稳定运行 2. 优化数据并行、模型并行、专家并行及异构计算体系，解决通信、显存、调度和训推性能瓶颈，提升 GPU 利用率与系统吞吐 3. 负责 LLM RL、Agentic RL Infra 的设计与研发，支撑 PPO、GRPO 等算法及大规模、多智能体、长链路 Agent 训练 4. 建设高性能 RL 训推系统，优化异步训推、Partial Rollout、分布式 Replay Buffer、样本流转、模型同步与资源调度 5. 跟进并落地强化学习、分布式训练和大模型推理领域的前沿技术，包括 VERL、rLLM、Agent Lightning、Ray、Megatron-LM 等，持续提升训练平台的性能、稳定性和技术领先性
我们是淘宝闪购AI2C工程团队，负责把AI能力工程化、把产品形态落到线上、保障交付与稳定性。团队的目标是通过提升闪购Agent的智能化能力提升用户体验 我们在做一件什么样的事：即时电商Agent。不是给现有App再加一个AI入口，而是让用户跨多个工具/路径完成的购物动作被一个Agent合二为一、显著缩短路径。当前每天的Token消耗量在万亿级别 我们能给你： ● 一个真问题：每天百万用户，万亿token的交易类 Agent场景。不是Demo、不是过程指标，是买单过的绝对值 ● 算法+产品+工程三方真协作环境，不是工程团队闭门造车 ● 把你的判断直接变成线上Agent的空间——Context 给够、决策权下放，不做执行手 ● 和团队一起，把"即时电商Agent"从命题做成订单 岗位职责： ● 搭Agent能力闭环：规划并落地Agent的认知/执行loop——可观测（步骤结构化、产出落盘、可回溯、可局部重跑）、有Before/After的错误率/成功率对比、有真实样本流入流出的漏斗 ● Agent-First 架构：用AI的垂直扩容替代之前的水平扩容，把分散在多人多系统里的上下文收回到一个Agent 里。对Agent架构的性能、成本、稳定性有优化经验 ● 把"建了什么"变成"流过多少"：不追求"建了 5 个Harness/1000条评测集"，而是回答——客户是谁、解决了什么问题、本周流入多少样本、流出多少解、漏斗卡在哪 ● 评测作为一级工程资产：不是上线前临时拉一份评测，而是专人持续维护、每周滚动输入，既驱动模型/能力优化，又反哺场景验证 ● 跨方协作：和算法组、产品组深度对齐，把能力工程化、把形态落线上；关键项目把相关方拉进来一起做成，形成AI Native Team
挖掘会员的客单成长路径，并设计流量和权益运营策略，推动会员客单持续增长。 1. 分析会员消费数据，针对目标会员客群，设计差异化的流量分配策略，通过精准推送、个性化推荐等方式，提升潜在客群的品类消费宽度； 2. 基于会员的品类成长路径，设计分阶段的运营动作，如新品类引导、跨品类推荐、高价值品类锁定等； 3. 结合会员权益体系，设计品类专属权益，激励会员尝试新品类，提升客单价； 4. 定期监控关键指标（如品类渗透率、客单价、会员消费宽度等），评估运营策略的效果，持续优化品类运营策略，推动会员客单价的稳步增长。
