共 2454 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
负责淘天营销平台（百亿补贴&聚划算） 母婴/玩具等行业的商家商品运营，业务能力要求包括但不局限于以下几点： 1、对行业生态和商业模式有深度理解，对行业中短期的发展趋势有业务判断； 2、理解用户需求，能设计差异化的商品运营和价格运营策略； 3、善于整合资源和数据分析，能针对多类型商家制定经营方案；
1. 负责淘宝运动户外行业细分品类的商家运营与策略制定，推动行业GMV及生态健康度提升； 2. 基于数据分析与市场洞察，制定品类规划、商品分层及用户增长策略，优化平台资源投放效果； 3. 协同跨部门团队及外部商家资源，策划并落地营销活动及创新项目，提升平台影响力与用户转化率；
1. 负责美食行业大客户拓展工作和KA团队销售管理工作，根据业务要求完成业绩指标。 2. 了解行业，理解客户需求的基础上，能带领团队以商业化大客户新拓为主要目标，整合公司产品和服务，为客户提供商业化运营解决方案，并协同和推动落地，为客户交付满意的业务结果。 3. 能开拓并建立、维护大客户良好的客情关系，能独立与客户沟通推进合作，具备独立完成客户沟通、谈判和合同签订能力。 4. 具备市场敏锐性，洞察所在行业趋势，挖掘行业机会，推动现有客户解决方案和平台产品的优化。
1、负责评测工具平台的产品规划与能力建设，深入业务评测场景，抽象共性需求，围绕评测全流程（数据准备、任务执行、结果分析、报告输出）构建标准化、可复用的平台能力。 2、建设平台的指标与评分能力，设计灵活可扩展的指标体系框架，支持多维度评测标准的快速定义与迭代，推动评测平台的自动化与智能化能力建设 3、参与平台技术方案评审与架构讨论，推动能力模块的组件化、服务化设计，确保平台具备良好的扩展性和可维护性。 4、跟踪行业评测技术与工具演进趋势，持续补齐和升级平台能力
1、负责AE用户增长用户运营&触达的产品工作，包括但不限于：用户分层建设、PUSH/EDM等触达渠道策略等。 2、负责相关业务的AI化建设，通过建设AI产品（Agent/Skill/MCP等），提升用户运营&触达效率。 3、协同用户增长业务、研发、数据、算法等团队，持续迭代增长策略，提升AE平台用户规模和留存等。
1. 负责分析和设计数据中心SoC的芯片软件架构，参与产品需求分析并定义关键技术栈的软硬件结合特性，助力芯片架构迭代设计 2. 深入理解客户和业务需求，设计实现各类系统优化方法，提升SoC芯片的端到端应用表现和竞争力水平，形成创新的应用最佳实践 3. 与芯片研发团队协作，通过仿真、原型等方法在芯片设计早期发现芯片设计问题、验证芯片在各种用户场景下的表现 4. 参与芯片生命期维护工作，解决芯片在应用中出现的各类问题
• 负责欧盟核心国家（德/法/荷）的卖场 GMV 增长，从国家视角定义问题，基于数据洞察和本地市场认知找到可规模化的增长机会点； • 制定并落地国家卖场运营策略，涵盖选品、价格力、补贴投资、大促节奏等核心环节，协同用增、搜推、供应链、履约、营销等中台团队推动策略执行； • 管理跨境 POP/半托/全托/海托等多业务模式在欧盟国家的运营表现，推动不同模式间的策略咬合与资源腾挪； • 数据驱动决策，持续追踪核心指标（GMV/ROI/渗透率等），完成目标拆解、达成归因与风险预警，输出可执行的 Action Plan； • 关注欧盟本地化消费趋势与竞品动态，沉淀可复用的国家运营方法论。
1、基于飞猪酒店业务，进行高星酒店集团门店的业务拓展，保证所辖区域集团酒店门店覆盖率； 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，与所辖区域单店及城区负责人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。
岗位职责 1. 产品规划与策略制定 ● 负责钉钉AI听记产品的整体规划，包括产品定位、功能架构、演进路线图 ● 深入理解会议记录、知识沉淀、任务协同等场景的用户痛点，制定差异化的产品策略 ● 跟踪AI语音识别、自然语言处理、大模型等技术发展趋势，探索技术在听记场景的创新应用 3. 场景化解决方案 ● 赋能企业数字化转型：打造智能化会议知识中枢，推动组织从信息记录向智能决策升级 ● 构建AI驱动的工作流闭环：打通感知-理解-行动全链路，实现从会议纪要到业务执行的自动化流转 ● 拓展全球化协作边界：支持多语言实时互译与跨文化沟通，助力企业构建无边界协同能力 4. 生态协同与集成 ● 与钉钉文档、日程、待办、审批等产品深度打通，构建完整的办公协同闭环 ● 与DingTalk A1硬件设备联动，拓展线下会议、客户拜访等场景的听记能力 ● 对接企业知识库系统，实现会议内容的长期沉淀与检索 5. 数据驱动与用户研究 ● 建立产品数据指标体系，通过数据分析持续优化产品体验 ● 开展用户调研和可用性测试，收集反馈并快速迭代 ● 关注竞品动态，保持产品竞争力
我们是数据安全研发团队，负责数据资产识别、分类分级、脱敏、安全运营等核心能力的建设。随着大模型与 Agent 技术成熟，我们正在用 AI Native 的方式重建数据安全的研发与运营范式，这个职位是其中的核心力量。 你将主要负责： 1. 负责数据安全服务端系统的设计与研发，用 Java 构建稳定可靠的服务与大规模数据处理链路； 2. 把 AI 能力变成生产功能：承接训练数据脱敏、数据智能识别等 AI 需求的工程研发，与算法同学协作让模型真正落地； 3. 构建 AI Native 的数据安全运营流程：将大模型与 Agent 能力嵌入识别、审计、处置等日常工作流，提升安全运营的效率与质量； 4. 实践并推动 AI Native 开发范式，参与团队 AI 工具链与工程实践的建设。 我们能提供：生产级真实安全场景、大模型深度参与的工程土壤、鼓励尝试新技术的团队氛围。
1、基于飞猪酒店业务，进行高星酒店集团门店的业务拓展，保证所辖区域集团酒店门店覆盖率； 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，与所辖区域单店及城区负责人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。
伙伴规划和招募 • 识别所在区域/行业的目标伙伴群，招募伙伴&制定BP/拓展计划 伙伴运营管理 • 基于区域市场特性及伙伴能力，明确伙伴业绩目标，对所负责伙伴的整体业绩、重点指标负责 • 与伙伴负责人、业务团队负责人合作设计和制定销售策略、业绩提升路径、伙伴解决方案升级等 • 推动合作伙伴投入相应资源以达成业务目标，包括人员投入、激励资源，市场资源（市场活动+拓新投入）等 • 负责合作伙伴整体运营管理，包含经营分析、业务review、重点战役及事项管理、市场投放、活动策划等 • 依据生态合作政策，有效进行生态品控/合规/信控管理，预防廉正等红线行为发生，提升业务安全性 伙伴销售赋能与项目落地 • 对合作伙伴销售进行常规的coach和项目review，进行客户分析、项目分析，并协调公司相关资源解决问题，提升伙伴商机转化和业绩达成能力 • 进行日常销售（包括电销、面销、售前）培训 • 带领和指导合作伙伴制定战略目标，规划业务重点和资源投入计划等对存量客户进行盘点和挖掘，并监督日常执行 客户服务管理 • 通过伙伴洞察客户需求，提供专业、及时的客户服务，帮助伙伴客户更好地使用阿里云产品和服务 • 与伙伴客户的关键人员建立长期的合作关系，提升客户满意度，并通过有效的资源整合和运作，推动实现客户的续签和Upsell • 与伙伴紧密沟通，快速响应伙伴客户问题和故障，协调内部资源以解决客户面临的问题 • 在AI、服务、业务合作等多方面为伙伴客户提供体验升级 跨组织协作与影响力 • 协同内部团队（SA、TAM、伙伴运营等）构建和落地成功方法论。在内部建立跨组织关系，推动项目的落地 • 影响推动伙伴内部组织变革，构建成功案例证明合作伙伴赋能的商业价值
1. 【标注体系设计与规范落地】主导图像生成（Text-to-Image/Image-to-Image）及图像编辑领域的标注体系建设。深入理解算法团队在美学评估、语义一致性、空间关系等维度的需求，将其转化为分层级、可量化、可落地的标注SOP；并负责复杂场景下的边界案例（Edge Cases）定义，确保标注规则在大规模执行中的一致性与高可用性； 2. 【数据质量闭环与反幻觉优化】建立基于历史数据的“错题集”机制，通过BadCase分析沉淀高质量的正负样本对比范例（Golden Set），持续迭代标注规则；针对多模态模型常见的“视觉幻觉”问题，设计专项反幻觉标注模版，构建高难度的“真/伪”鉴别数据集，直接助力模型鲁棒性提升； 3. 【标注效能提升与工具建设】深度参与AI Native标注工具的建设与优化，结合业务痛点提出产品化建议，通过自动化预标注、智能辅助校验等手段，显著提升标注效率与准确率； 4. 【团队管理与供应商赋能】搭建标准化的视觉标注培训体系，负责内部标注团队及外部供应商的人员准入、培训考核及优胜劣出机制管理；作为技术与执行的桥梁，高效协调算法、评测、供应商多方资源，快速解决标注过程中的歧义与技术瓶颈。
1. 负责世界模型相关数据采集与标注项目的全生命周期管理，覆盖需求拆解、项目计划、试标、培训、生产、质检、验收与交付。 2. 围绕视频、图像、3D 场景、多模态理解、时空关系、事件因果等数据类型，协同算法、产品及客户定义数据标准、标注口径与交付规范。 3. 组织 POC 试标和标注员培训，结合试标结果完善标注指南、案例库和 SOP，确保规范可执行、口径一致。 4. 建立项目质量管理机制：制定抽检方案与质量指标，执行抽检和问题归因，判定通过或驳回，并组织返工及复检闭环。 5. 负责项目排期、产能规划与交付节奏管理，持续跟进进度、质量、成本及潜在风险，确保按客户要求交付高质量数据。 6. 独立管理外包供应商或标注团队，推动任务分发、过程管理、质量改善、异常处理和交付验收。 7. 沉淀世界模型数据项目的标注方法、质检规则和项目管理经验，持续提升交付效率与数据一致性。
1. 负责阿里巴巴集团内部产品（IT类 / 端云产品 / 职能服务类，按业务域分配）的一线答疑与基础技术支持，为集团员工提供快速、高效的服务体验。 2. 处理常规工单与服务咨询，在标准SOP指导下完成问题排查与闭环处理，复杂工单及时升级至中高级专家。 3. 使用AI辅助工具（Skill、Agent、RAG知识库）提升日常服务效率，参与AI Native服务模式的日常应用与效果反馈。 4. 配合业务域负责人完成知识库维护、话术更新与知识沉淀工作，持续积累可复用的服务经验。 5. 记录服务过程中的高频问题与用户反馈，协助识别流程改进与系统优化机会。
1.负责国际电商平台多站点（Gmarket、Lazada、Daraz、Miravia ）、多语言搜索广告场景的核心算法设计与优化，围绕广告收入、投放效率、转化效果和用户体验等关键目标，持续提升广告系统的整体效果与商业价值。 2. 深入参与搜索广告全链路优化，覆盖多语言 Query 理解、商品与广告召回、广告相关性建模、CTR/CVR 预估与排序、创意优选、流量分配及竞价机制等方向，推动算法能力在复杂业务场景中规模化落地。 3.基于平台海量用户、商品与商家数据，探索大语言模型、深度学习、强化学习、图表示学习、迁移学习及计算机视觉等技术，解决跨语言语义理解、数据异构、样本稀疏和跨域泛化等核心挑战。 4. 深入理解业务与客户需求，独立识别增长机会和关键问题，完成从问题定义、方案设计、模型研发、实验评估到线上迭代的完整闭环，以可量化的业务结果推动产品和策略持续演进。 5. 保持对工业界与学术前沿的敏感度，结合国际电商广告的实际特点开展技术创新，沉淀可复用的算法能力与方法论，并支持将高价值成果产出为国际顶级学术会议论文。
1、掌握IT关键风险理论和分析能力，根据监管要求全面评估和持续监督IT风险管理情况，形成风险评估结果； 2、可以独立完成IT关键风险的审计，包括明确审计范围、识别重点风险、测试控制活动、分析和执行相关的技术测试以及形成审计结论；具备团队协作能力，能够配合其他团队成员完成业务运营类审计中的数据分析和异常排查； 3、基于萨班斯法案（SOX）合规要求，执行ITGC/ITAC控制测试并编制工作底稿；配合协调外部审计师和外聘咨询顾问开展SOX合规工作；与公司内部相关团队沟通SOX合规要求，沟通识别的异常情况/审计发现，评估其影响以及跟进改进情况； 4、协助推进部门AI能力建设与智能化转型，参与AI审计智能体、技能及自动化场景的规划、开发与落地；参与部门审计AI能力建设，协助完成审计场景的需求梳理、能力搭建与测试验证； 5、完成主管分配的其他任务。
1. 设计开发高性能计算加速算法，包括但不限于MoE、Attention、卷积、矩阵乘及相关的融合和量化。 2. 基于硬件特性进行极致性能分析和优化，制定通用性能调优策略，适配和调优各种主流框架和开源代码。 3. 深度分析各种实际应用，如生成式AI/大语言模型推理和训练等场景，发明和改进能发挥硬件优势的加速算法。 4. 和其他团队紧密合作，参与并影响芯片架构、编程模型和软件平台的设计和路线演进。
岗位定位 1. 你将负责大模型训练与评测数据的质量准入，对采集、采购及标注交付的数据开展数据洞察、数据理解、质量验收与必要的数据处理，识别数据中的质量风险、能力缺口和潜在价值，形成明确、可信、可追溯的准入结论。 2. 该岗位是数据进入训练、评测及应用链路前的第一道质量门，需要既能深入样本理解数据，又能通过分析方法和工具规模化发现问题，并推动数据生产方、供应商和业务方完成质量闭环。 岗位职责 1. 负责采集、采购、标注数据的准入验收，制定质量Rubric、抽样方案、验收阈值和错误分类标准，输出接收、整改或拒收结论。 2. 开展数据画像与质量洞察，分析数据分布、覆盖度、多样性、重复率、噪声、偏差及长尾场景，为数据采购、标注策略和训练数据配比提供依据。 3. 深入理解数据内容、业务语义和生产过程，结合训练与评测目标，判断数据是否正确、有效、有价值、可训练、可评测。 4. 使用Python、SQL及大模型、Agent工具完成数据解析、清洗去重、异常检测、分层抽样和辅助判定，推动质量规则工具化与验收流程自动化。 5. 对异常批次开展根因分析，定位采集、采购、标注、供应商执行或处理链路中的问题，推动整改、复验和质量闭环。 6. 与算法、采购、数据生产、标注运营及平台研发团队协作，沉淀质量报告、数据来源画像、验收SOP和典型案例，持续提升验收效率与一致性。
1. 筹划、组织各类产业活动，包括人工智能产业峰会、黑客松、AI+X应用链接、场景俱乐部、高校训练营等，持续拓展优质的产业活动合作伙伴，评估产业活动效果并持续优化改进，持续创新产业活动的组织形式。 2. 持续拓展产业生态伙伴，与行业龙头企业、产业社区、国企平台、高校等产业生态方建立长期合作关系，促成产业活动与产业生态合作的融合发展。 3. 负责产业社群建设与维护，有效挖掘社群中的合作与联动机会，提升社群的活跃度，提升社群影响力。
• 向高级法律顾问汇报，就公司电商平台现有及拟议新项目的全球扩展提供数据隐私方面的法律建议。 • 为业务团队在业务模式及战略实施、业务运营、产品方案、市场活动及商业协议中的数据隐私事项提供法律咨询。 • 分别与业务、技术、产品及信息安全部门协作，建立并维护电商相关数据隐私框架及管理机制。 • 协商、起草及审阅数据处理协议及其他与数据隐私相关的合同文件。 • 制定企业内部数据隐私法律工具和政策，面向业务部门开展相关培训。 • 研究境外司法管辖区的本地法律规范，管理外部法律顾问团队。
1、负责千问Agent产品的用户体验设计，覆盖对话交互策略、多模态交互界面和信息获取体验的全链路设计，主导Agent产品"人机协作"体验模式的定义与迭代； 2、深度参与用户研究与体验度量，利用AI辅助完成用户洞察分析，搭建Agent产品体验评估指标体系（含Agent可信度、用户信任度、容错策略等），推动体验优化的数据闭环； 3、将AI工具深度嵌入设计全流程，用AI Coding工具快速构建可交互原型验证设计方案，主动识别并补全Agent交互中的异常状态、边界条件与降级策略，建立设计到代码的高效交付链路； 4、与产品、算法、工程团队紧密协作，基于对大模型能力边界的理解，将模型能力转化为用户可感知的体验提升，在产品决策中持续输出有依据的用户视角输入。
我们是控股集团不动产管理部，跟随着阿里二十多年的快速成长，支撑了集团千万平米的智慧空间运营与管理业务，也服务了数十个大型央国企和头部民营企业，提供了行业先进的一站式智慧园区产品和解决方案。 在这里，你将直面不动产管理领域核心业务场景，接触国内数字化和智能化程度前沿产品技术和业务管理体系，也会拥有集团在AI领域的技术视角和战略支持，跟我们一起定义AI时代的不动产管理全新范式！ 你的工作职责： 1. 作为不动产管理设施管理领域的产品经理，定义AI时代下的智慧园区设施设备和能源管理产品体系，协同研发团队和业务运营团队，推进从业务场景调研、关键机会识别、产品原型到落地输出的全过程，确保产品方案具有显著的业务价值与充分的技术可行性。 2. 打造专业场景下的高阶智能Agent，联动工程技术及业务团队，识别业务关键问题，并通过AI能力在业务场景上的深度植入，并推动业务流程向AI原生转型； 3. 持续追踪AI领域（尤其是多模态大模型、Agent框架）进展，评估新技术在设施设备和能源管理场景中的适用性，将前沿能力转化为可落地的产品方案。 4. 基于外部客户输入和空间运营与设施设备管理行业趋势，提升产品先进性和竞争壁垒 5. 配合产品市场营销和交付工作，包括核心客户交流，产品文档和价值销售材料、交付使用素材与培训等，完善产品标准化基础能力建设，支持客户成功。
【职位描述】： 1、负责AI产品开发与应用：围绕外贸商品构建B类商品模型、AI发品、负向治理等能力； 2、技术能力：电商领域多模态大模型，包括从监督微调（SFT）到强化学习人类反馈（RLHF）的全链路技术构建，以及智能Agent系统，涵盖但不限于检索增强生成（RAG）系统、Agent系统和工作流推理等。 3、推动跨境电商AI创新业务的落地实施，包括高效的商品AI大模型、AI发品和诊断Agent等解决方案。 4、开展前沿LLM技术的探索，持续迭代和优化自研模型能力，以支持AI原生产品的实施。
1. 网络安全领域数据体系设计：针对 CTF、二进制漏洞挖掘、Web 渗透测试等方向做结构化拆解（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，基于外部搜集和自主设计，实现批量化和自动化构造靶机环境（Docker / QEMU / 云主机 / 隔离网络），最终沉淀标准化的领域数据资产。 2. 大模型行为轨迹生产与激励标注：驱动大模型在靶机环境中执行任务，采集完整的推理与操作轨迹（Thought / Action / Observation），设计多阶段过程激励（Process Reward）与结果激励（Outcome Reward）标注方案，将轨迹转化为可用于 SFT / DPO / RLHF / RLAIF 的高质量训练数据，持续提升模型在真实攻防场景下的表现。 3. 与模型团队协同推进：作为数据侧对接人与算法 / 模型团队深度协作，参与能力评测集设计、Bad Case 归因、数据配比与训练策略制定，推动网络安全大模型按节奏迭代，及时定位并解决数据、评测、训练环节的关键卡点，驱动数据补充与评测修正形成闭环。 4. 外部专家与生态管理：与高校课题组、白帽社区、领域专家建立长期合作机制，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，构建"内部研发 + 外部众包"的双轮驱动数据管线。
我们是淘天集团交易链路核心团队，构建 AI 驱动的电商交易新范式。通过 Agent 技术赋能订单履约、逆向售后、商家服务等核心场景，服务 10 亿+消费者和千万级商家生态。 技术特色: ● 电商 Agent 实战场景 - 电商消费者购物助手、平台运营助手、售后管理助手等； ● 大规模生产级应用 - 日均百万级 Agent 调用，毫秒级响应； ● 前沿技术探索 - RAG、Multi-Agent、LLM 微调在电商场景深度应用； ● 业务价值创造 - 交易效率提升、用户体验优化、成本降低； 1. 电商 Agent 系统设计与落地 ● 面向下单、购物车、订单、物流、逆向、商家等场景，设计实现生产级 AI Agent 系统； ● 完成需求澄清、技术方案、工程实现到线上大规模运营的全链路闭环； ● 持续优化 Agent 能力，创造可量化业务价值（客服效率、自动化率、满意度等）； 2. 大模型应用工程化 ● 负责 LLM 应用的数据处理、Prompt 工程、模型选型与调优； ● 探索 SFT、RLHF、RAG 等技术在交易场景的实践； ● 支撑业务快速迭代，平衡模型效果与工程质量； 3. 生产级系统交付 ● 构建高并发、低延迟、高可用的 Agent 推理服务； ● 实现可观测性体系（监控、日志、链路追踪），保障线上稳定性； ● 通过量化、剪枝、Cache 优化等手段提升系统性能； 4. 效果评估与持续优化 ● 建立 Agent 效果评估体系，通过 AB 测试、人工评测、业务指标形成迭代闭环； ● 分析 badcase，持续优化模型能力与系统鲁棒性； 5. 跨团队协作与技术推广 ● 与大数据、云计算、前后端、产品、业务团队深度协同； ● 跟踪前沿研究与产业趋势，快速验证并应用。
深入客户，识别基于数据及AI的机会点，帮助客户通过Data+AI解决问题、获得价值，包括但不限于使用瓴羊已有的Agent类的产品及其他可用的方式方法与资源。 1、售前支持：深入企业多样化经营和业务应用场景，精准定义业务问题、分析及给出基于瓴羊产品的智能化解决方案（包括产品Demo、POC、最佳实践和客户案例），提升商机转化； 2、售中支持：面向重点客户，参与或作为核心负责人深入业务场景，协同项目组内项目经理、技术经理等角色调研并输出蓝图规划、推进具体的方案设计/落地/上线，确保解决方案结合产品在企业中落地，获得客户满意、验收及持续合作，过程中应充分利用AI及AI产品的能力提效或提供对客方案； 3、持续成功：对大型企业客户的持续成功负责，能不断识别和发掘对客有价值的AI类应用场景，推动规划及落地； 4、售后沉淀：洞察企业共性需求及市场竞争态势，抽象通用可复制的智能化解决方案和有代表性的客户精品案例进行推广运营，与产品团队协同辅助产品迭代，持续提升产品的市场匹配度和影响力。
岗位描述：面向世界模型（对物理 / 交互环境建模、预测未来状态、支持规划与决策的大模型，含视频生成式世界模型、交互式可玩世界模型、Physical AI 的世界基座模型等，服务机器人、自动驾驶等下游），独立负责其能力提升的完整闭环。 岗位职责： 1. 设计世界模型评测任务与指标，区分"视觉逼真"与"真正的世界建模能力"（业界已证实二者可脱钩）：覆盖物理规律遵循（physics adherence，如质量/动量守恒、流体、光学、力学）、时序与长程一致性、指令可控性、动作条件下的状态演化预测，以及作为可交互环境的稳定性；兼顾生成质量与对下游规划 / 决策的功能有效性。对标并扩展业界 benchmark：Physics-IQ、WorldModelBench、GameNGen 类交互式世界等。定位失败模式（物理违背、状态漂移、长时序崩坏、幻觉物体、物体尺寸/守恒违规等）。 2. 针对短板设计数据合成与生成式仿真环境合成（generative simulation，如 RoboGen / Cosmos 式自动生成任务、场景、物理配置）方案，增强模型对物理规律、因果关系、空间 / 物体持久性的建模。 3. 主导世界模型训练消化数据，用评测复测验证优化效果，推动闭环持续迭代。
1. 负责商家分层体系搭建：基于平台业务特性，对广告商家和交易商家做分层，输出标准化分层方案； 2. 基于行业GDP目标，拆解为各层级策略，制定落地计划，跟踪目标达成情况，并及时解决执行过程中的核心问题，确保GMV、商家留存、活跃度等核心指标超额完成。 3. 基于分层价值输出策略设计：针对不同层级商家的核心成长需求，设计差异化价值输出体系，形成“分层-成长-价值”的闭环策略，推动商家从低层级向高层级进阶； 4. 策略落地与迭代：统筹策略的落地执行，联动产品团队推进策略产品化（如分层权益配置、成长任务体系），联动运营团队完成落地推广、商家教育及效果跟踪； 5. 建立策略数据监控体系，定期复盘策略效果，基于数据反馈优化分层规则及价值输出方案，确保核心指标达成； 6. 建立AI产品能力，辅助商家或运维，提效商家成长跃迁；
岗位职责： 1.负责地推团队搭建和管理。在部门策略下根据城市业务开站节奏制定地推计划，通过人员部署、资源分配形成计划达成路径； 2.通过目标拆解、过程管理带领团队完成城市下达目标，过程中总结可复制方法论； 3.快速搭建团队，通过管理机制、培训辅导、激励来挖掘高潜培养建立关键人才梯队； 4.监测日常地推数据，通过分析发现问题，并持续优化地推策略和计划，辅助主管与战队协同提升核心指标。
