共 2450 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
1. 百炼移动端 ＆ 应用广场设计： （1）设计百炼移动端 & 应用广场核心功能：模板体验、用户路径，搜索推荐、应用部署对接流程等，基于场景、行业理解设计高质量的模板分类、标签体系，降低企业及开发者使用门槛。 （2）制定应用上架标准与审核机制（包括功能、安全合规、效果基线、发布流程等），建立应用质量分级体系（如官方认证/开发者自营），建立数据反馈体系。 （3）设计AI体验中心，基于应用广场的供给，提供一站式大模型服务与应用体验中心，通过合理的动线设计，提高新用户转化率。 2. 应用开发者生态建设与运营： （1）协同运营团队，设计开发者增长策略（如黑客松赛事、流量扶持计划、分成激励机制），解决应用分发闭环问题，吸引优质大模型应用入驻。 （2）构建开发者支持能力（文档/教程/沙盒环境/版本管理/收益体系），提升应用开发效率与上架转化率。 （3）设计应用商店商业模式，平衡开发者收益与平台成本，设计合理的治理规则，确保应用商店有序发展，构建开发者生态，提高活跃度。 3. 应用生态价值挖掘： （1）分析应用调用、付费、运营数据，挖掘高潜力应用方向，反向驱动平台开发能力迭代，将头部应用打包为行业标准化产品。 （2）配合运营建设高质量一方应用，呈现大模型服务及应用的能力及场景，丰富市场供给。 4. 行业洞察与竞争分析： （1）跟踪国内外多模态交互类产品动态，制定技术对标与差异化方案。
1. 面向端到端原生多模态大模型（如流式音视频语音通话），制定关于音频特征、背景图像、实时插话（Interruption）和语气词（如喘气、叹气、笑声）的复合标注标准。 2. 参与生产高质量的音视频文本三维交织样本。不仅标注“说了什么”，更要精准标注“什么时间点说、用什么情绪说、背景有什么声音，当前画面信息”。 3. 负责对供应商交付的音视频分段、音乐流派标签、节奏打点、人声分离，视频数据的合格率进行硬核把控，通过盲听与多轮复审杜绝错标。 4. 参与产品团队在执行层不断试验、重组标注工具的UI界面与交互逻辑，降低标注员的听觉疲劳，提升人效。
1.主导品牌营销策略规划与全案执行，结合市场趋势与用户洞察，策划具有传播力的品牌Campaign； 2.内外部资源（设计、行业、技术、供应商等），统筹多部门协作推进项目落地，负责营销活动策划确保目标达成； 3.深度应用各类AI营销工具（如AIGC内容生成、AI数据分析等），提升内容产出效率与营销精准度； 4.搭建并优化品牌AI营销SOP，探索AI在内容创作、用户互动、效果追踪等环节的创新应用场景； 5.协同设计/内容团队，利用AI辅助视觉创意、文案生成及视频制作，确保品牌调性统一且具备视觉冲击力；
1、预算管理&分析：协助完成年度预算编制，并跟踪预算执行情况及滚动预测，适时预警；重点协同业务部门跟踪服务或者产品项的收入管理，分产品线做利润跟踪&分析； 2、产品定价及商务合同管理：参与产品定价测算及流程跟进，协同业务方完成商务合同签订，并定期Review； 3、业务支持及优化建议：和业务合作伙伴有效互动、建立良好的合作关系，对业务部门面临的问题或需求，能及时提供财务方案或者建议。能发掘并把控风险点，可以提出相应制度或方
1. 日常财务管理：目标/预算/预测编制与管理，并跟踪业务KPI达成、预算执行过程及结果管理； 2. 专业财务支持：与业务共同设计经营模式，对业务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财务链路和结算方案，协助业务解决实际问题； 3. 分析决策支持：深度参与到业务策略的思考和决策路径中，通过定期和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； 4. 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； 5. 财务数据与报表建设：结合上述工作，产出有效的业务管报体系，并完成高效的数据线上化建设，帮助业务更好更及时的进行经营分析。
【团队介绍】 天猫优品是阿里巴巴在"家享生活"赛道的核心业务，深度布局下沉市场，通过线上线下一体化的新零售模式，为亿万家庭提供优质的家电、家居、家装及相关服务。在这里，你将面对从总部到省域、从门店到消费者的全链路渠道数字化挑战，参与构建支撑数万家门店高效协同的数字化产品底座，用AI与数据能力驱动渠道管理持续进化。 【职位描述】 作为天猫优品渠道数字化产品团队的核心成员，你将负责以下方向： 1、招商入驻与门店管理： 负责招商入驻流程或门店生命周期管理中的重要模块，准确理解业务需求，形成产品设计方案，通过流程优化提升商家和平台的协作效率。 2、小二工作台： 负责天猫优品小二工作台的核心功能模块设计与迭代，服务一线人员的日常工作场景，通过任务管理、数据看板等能力提升工作效率。 3、协同流程优化： 负责天猫优品协同平台的关键功能设计，覆盖总部-省域-门店的协同场景，通过沟通和协调完整把控产品实现落地过程。 4、AI能力应用： 参与AI Agent在渠道管理场景的应用落地，如招商AI效果图、装修设计AI问答、销售预测等产品模块，配合团队完成产品设计与交付。 5、网格化运营工具： 负责生态小二网格化管理工具的核心功能设计，支持业绩目标管理、门店筛选等能力，帮助一线人员提升目标达成率。 【为什么加入我们】 业务机遇： 千亿交易、万级门店、全国网络——渠道数字化的每一个产品决策都有真实的规模验证。AI+渠道管理的结合方向提供大量创新实践空间。 成长机会： 横跨招商入驻、门店管理、协同平台、AI应用、运营工具多条产品线，复合能力成长速度远超单一方向。P6阶段深耕1-2个方向，快速积累端到端产品能力。 团队氛围： 尊重专业、鼓励创新，成长导向而非内耗导向。TL注重下属能力培养与成长路径规划。
1. 评测体系建设与项目管理 • 统筹评测任务的排期、分工与交付管理，确保多条线并行推进、按时交付。 • 制定并迭代评测任务的 SOP，建立质量管控机制（一致率监控、数据验收等）。 • 管理评测团队，负责质量验收、能力培养、效率提升等。 2. Rubric 设计 • 主导toC场景（agentic search、多轮能力等） rubric 的设计与终审。 • 提炼通用 rubric 范式，沉淀为可复用的模板。 • 主动识别效率瓶颈与质量风险，推动标准化和自动化改进。 3. 跨部门协同与需求对接 • 作为接口人，与算法等团队对接评测需求，明确评测目标、验收标准与交付节奏。 • 将算法团队的改进需求转化为可执行的评测方案。 • 利用AI 辅助工具提升标注效率。 4. 深入分析模型在真实场景任务中的 bad case，精准归因问题来源（指令遵循失败、幻觉、上下文遗忘等），输出模型能力弱点分布图谱，为算法与训练团队提供可操作的优化方向与数据反馈。 5.探索评测自动评估方案，研究主观评测新方法（如 LLM-as-Judge、对比评分、多维度量表等），将主观判断转化为可量化、可复现的评估指标，持续提升评测覆盖度与效率。 6. 持续跟踪评测领域前沿方法，对现有评测基准进行充分调研与优缺点分析，建立评测数据的版本管理与防泄露机制，保障评测集的时效性与区分度。
1、负责大模型数据生产资源的规划、拓展与运营，围绕模型数据生产和评测等场景，建设覆盖BPO、ITO及其他模式的资源类型。 2、负责合作资源的全生命周期管理，包括资源准入、履约、评价体系、结算及退出机制，持续优化资源结构与合作质量。 3、根据业务需求开展资源预测、供需匹配与产能调度，建立资源画像和弹性产能储备机制，保障项目在质量、时效和规模上的稳定交付。 4、推动交付质量与成本效率提升，完善质量监控、绩效评估和异常处置机制，通过商务策略、流程优化及产品工具降低交付成本、提升运营效率。 5、建立资源风险预警与运营分析机制，及时识别并处理产能、质量、履约及合规风险，推动资源管理数字化、标准化和问题闭环。
1、数据管线架构设计与落地，主导端到端大规模数据生产管线（采集→清洗→标注→质检→入库）的技术和运营方案设计与系统搭建，确保可扩展、高可靠。搭建可复用的工作流编排系统，实现数据生产任务的自动化调度与状态追踪。 2、数据质量体系搭建，设计并实施质量评估框架，包括标注一致性校准、质量分层、自动化质检规则。建立数据质量度量指标体系和实时监控仪表盘，持续追踪生产数据的质量趋势。主导数据质量问题的根因分析和流程改进。 3、RL/SFT/后训练数据基础设施，构建支持RLHF、DPO、GRPO、Constitutional AI等后训练方法的数据生产和反馈收集系统。 4、跨职能协作，与专家团队、产品团队紧密配合，将研究需求转化为可工程化落地的数据生产方案。 5、生产运营与工艺优化，设计标注方案（annotation schema）、标注指南和质量标准，覆盖多领域、多模态数据。管理标注团队或外包供应商的产能运营，持续优化标注工具和标注流程，提升人效和数据质量；
1. 负责产品的需求调研与分析，深入理解AI技术、代码开发场景及用户需求，输出完整的产品需求文档（PRD）、产品原型与业务方案。 2. 协同工程、算法等技术团队，推进产品研发、测试、上线全流程，解决研发过程中的产品相关问题，保障产品按时高质量交付。 3. 负责AI Coding产品功能设计、体验优化，持续挖掘用户需求，迭代产品功能，提升产品易用性与用户满意度，打造优质产品体验。 4. 跟踪产品上线后的运营数据、用户反馈，进行数据分析与复盘，针对性提出产品优化方案，推动产品持续迭代升级。 5. 关注行业AI Coding产品发展趋势、竞品动态，结合团队业务特点，制定产品阶段性规划与发展策略，助力产品核心价值落地。
1. 推进物流运营流程梳理和优化，形成知识库管理体系 2. 通过数据分析和收集，整理业务相关问题，并形成数据分析体系，汇总核心问题 3. 在解决结构性问题中，形成对于产品的需求，制定解决方案推进落地。基于中台角色统筹质量管理相关方向产品，推动产品在业务侧的渗透与规模化使用 4. 深入对接业务团队，收集并结构化梳理业务需求与产品问题，反哺产品迭代，推动产品能力持续优化 5. 沉淀运营方法论与最佳实践，推动跨团队的经验分享与协同
商发中心中台颜值担当 团队小伙伴们开朗活泼 氛围好，会整活 有创意，拿结果 一支贴近业务、服务业务同时要走在业务之前，洞察更多机会的队伍！ 1、结合用户洞察及平台策略，策划1688产业带大型营销时间，能独立设计、策划，并协同多部门完成目标，对项目结果和市场传播效果负责； 2、基于产业带目标商家行为特征和偏好，策划并落地系列主题活动（如大型品牌发布会、跨界合作、事件营销等），整合全端资源，并能独立协调部门资源，确保项目高效推进； 3、洞察商业化产品升级、行业节点等机会，策划全域营销方案，具备复杂项目管理能力，能够胜任项目经理的角色，包括但不限于目标设定、需求收集、项目节奏、方案策划、资源整合、品牌营销玩法和传播设计等，有能力hold项目进度、风险识别及问题解决； 4、能主动协调公共关系、政府关系等横向资源，往外拓展新资源，建设业务品牌心智打造业务影响力；
岗位介绍： AI 正在重塑搜索的底层逻辑——从意图理解到 AIO 聚合生成，从图文检索到多模态体验。但所有这些变化能不能真正发生、能不能持续迭代，取决于一件事：我们是否有能力把"搜得好不好"变成可量化、可追踪、可驱动决策的评估体系。评测不是搜索的附属环节，而是这一切迭代的地基。这个岗位的核心，是搭建并运营这块地基。 岗位职责： 1、设计 AI 搜索的评测产品体系，覆盖搜索大盘评估、策略迭代评估、RL 训练数据支持三类场景，建设自动化评估能力，让评估本身可规模化。 2、与模型和算法团队深度协作，把"搜索质量"这种模糊的体感问题，拆解为可量化的指标体系与可执行的标注方案。 3、探索多模态场景下的评测方法，针对不同模态的特性设计差异化的评估框架。 4、推动评测结论真正落地——影响策略方向、影响产品决策、影响下一轮模型迭代。
1. 客户接待：负责集团国内外重要客户的来访接待工作，包括需求评估、资源协调、内容筹备以及展厅的中英文讲解等。 2. 展厅运营：主导集团展厅的设计、建设和日常运营工作。深入了解电商、云计算及人工智能等领域，能够将最新业务进展转化为直观易懂的展示形式。 3. 活动支持：支持集团参与的展会及大型活动，包括展项统筹、视频制作等。
1、参与语音助手在电商领域应用的相关算法工作，打造业界先进的电商语音AI助手 2、参与语音增强、说话人识别、语音识别、语音合成、上下文管理、文本问答、多模态问答、MobileUse等相关核心技术的研发 3、负责对语音AI助手进行效果和性能优化，持续提升用户体验 4、跟踪业界前沿技术，进行技术预研
1、深度参与淘宝AI购物助手统一大模型的全链路训练，包括预训练退火、监督微调（SFT）、基于真实用户行为的奖励建模（RLVR）及人类反馈强化学习（RLHF），持续提升模型在电商场景下的任务完成能力。 2、设计并实现大模型原生的Agent框架，通过Skill编排、工具调用（Tool-use）、Sub-agent协作等机制，将淘系生态能力注入AI助手，使其具备“执行闭环”能力——不仅能理解用户意图，更能完成推荐、比价、下单、售后等真实购物任务。 3、基于淘天数亿级用户的真实交互行为，挖掘高信噪比的隐式与显式反馈信号，构建面向电商场景的奖励函数体系，并通过强化学习驱动模型持续优化用户体验与商业指标。 4、探索无人区问题，AI Agent在真实业务约束下的前沿挑战，包括但不限于：异步实时推理调度、Any-to-Any原生多模态理解（文本/图像/视频/商品卡片）、动态工具发现与组合、长程任务规划等。
1. 负责Token Foundry多模态口语交互的算法研发，通过深入理解全链路多模态交互技术，推进大模型增强的语言交互技术能力建设。 2. 多模态交互： （1）端到端多模态联合建模 - 语音/视觉/文本等模态融合并应用于人机交互场景。 （2）多模态交互应用算法 - 意图动态规划、多智能体协作、多任务推理、主动交互。 （3）多模态对话系统设计 - 多轮交互状态管理、情境感知、情感理解及生成控制。 3. 音视频内容理解： （1）转写内容后处理 - 书面化、标点、分段分章节。 （2）音视频分析 - 分角色、语种判别、视频场景划分。 （3）口语内容长篇章理解及生成。 4. 探索多模态口语交互技术落地于实际应用场景，包括但不限于： （1）消费电子-智能穿戴实时交互、手机多模态助手、具身机器人环境感知。 （2）内容消费-音视频媒资、会议场景、电销通话多模态理解等。 5. 持续关注行业前沿动态，通过专利申请、论文和技术报告等形式提升团队的技术影响力。
1、作为内控接口人，协助所负责业务和职能团队制定或评估完善各项业务制度与流程，确保业务符合外部法规及公司要求。 2、通过业务及财务数据分析、调研等方式，快速识别和定位业务及财务风险，制定风险管控方案，并推动管理动作落地。3、参与构建风险监测指标体系，形成系统性数据监测方案，实现风险的持续动态监测与评估。 4、独立执行内控专项，深入识别业务设计及执行层面的风险及控制缺陷，提出改进建议并协同各方改善 5、参与风险事件应急处理、复盘，并跟踪改进方案落地。
1、根据公司对药品类目的定位，对所负责品类制定年度、月度的品类计划，与运营营销等团队成员协同合作，完成业绩目标。 2、负责类目品牌的沟通谈判，结合运营及营销需求，整合双方资源，做好客情维护，保持良好合作关系。 3、根据市场变化，商品的价格波动，保证供价合理性，控制采购成本。 4、拓展优秀供应商，保证货源供给稳定性。
1. 负责阿里国际站海外买家召回与生命周期产品线的整体规划与迭代，围绕新客激活、活跃提升、沉默唤醒、流失挽回等关键节点，搭建覆盖全生命周期的召回产品能力，为买家活跃、留存与 GMV 增量结果负责。 2. 基于买家行为、交易、偏好等多维数据建设全生命周期用户画像，主导用户分层模型与场景化召回策略的产品化落地，让不同价值、不同阶段、不同意图的买家都能获得匹配的召回体验。 3. 统筹 PUSH、EDM、WhatsApp、站内信等触达渠道的产品能力建设，设计触达节奏、频次控制、疲劳度管理、跨渠道协同等核心模块，实现高效且体验友好的用户触达。 4. 作为产品负责人，牵头需求评审、方案设计、排期推进、上线验收全流程，与算法、工程、运营、设计、UED 高效协作，把复杂的召回策略沉淀为稳定、可复用的产品资产。 5. 持续跟踪跨境电商、用户增长、CRM 领域的行业动态与竞品策略，探索新的召回场景、触达形式与增长杠杆，保持产品的领先性。
天猫淘宝海外，背靠淘宝数十亿商品，结合不同海外市场挖掘消费需求，为海外消费者提供精准、个性化的购物体验。 供给运营技术团队，负责天猫淘宝海外商家商品运营与管理，贯穿趋势洞察、标签沉淀、质量提优、前台投放与分销的完整运营链路。 我们深耕大模型技术，构建多智能体架构体系，助力业务建设高效的AI供给运营能力，解决在不同海外市场下，消费需求与淘宝海量商品之间的精准匹配问题，为海外消费者提供精准且有质感的购物体验。在这里，你能深入AI商业应用场景，将所学理论转化为实战成果，在电商AI赛道实现自我价值。诚邀有梦想、有热情、有实力的技术达人加入，共探AI赋能商家经营的无限可能！ 1、负责电商领域AI相关产品的全流程开发，包括但不限于大模型 Agent 应用的架构设计、工程实现、系统部署及迭代优化； 2、参与大模型技术在多场景解决方案中的落地实施，开展技术攻关与效果验证，推动 AI 能力在商业化场景的价值转化； 3、主导/参与大模型应用开发和技术中台建设，持续优化系统架构的高可用性、可扩展性及服务稳定性； 4、探索前沿技术落地可能性，参与技术决策并推动关键技术预研，构建企业大模型应用技术生态； 5、协同运营、产品、设计等协同团队共同完成复杂项目的技术方案设计与实施。
1. 负责阿里云资产运营的复杂业务模式设计，输出业务蓝图（含供应关系、资产权属流转、交付形态、账务对账等）及系统落地方案，明确业务模式、平台关键里程碑与验收标准、节奏，推动各方按业务承诺时间完成上线 2. 主导跨领域方案设计与落地推动，覆盖上游联合供应链、到货计划、现场交付、资产运营与现场资产运维、财务对账等业务领域及十余类系统，界定各领域改造范围、领域边界与数据口径，联合各领域产品负责人完成方案评审、排期对齐与风险管控。 3. 负责业务的 AI 化规划与落地，制定AI 应用路径与效能目标，在新模式方案设计中明确AI 与 Agent 承接边界，人机协同流程与安全护栏设计、评测集与效果回归机制建设。 4. 负责平台增量能力的建设与沉淀，评估新模式下存量能力的复用范围及需新建的能力，将供应关系、资产权属结构、交付形态与成本归属等差异收敛为可配置的领域模型、业务规则与流程编排，形成标准化接入方案，推动新模式由全链路改造向配置化接入演进。 5. 联合业务运营团队构建治理与度量机制，实现策略、规则、红线、抽检及审计能力的产品化；建立新模式上线周期、改造工作量、账实差异率、对账自动匹配率、AI 人力替代效能等核心指标体系，支撑持续迭代与复盘。
1. 参与大模型训练、推理核心算子的设计、开发与性能优化，覆盖Attention、MLP、MoE GEMM、RMSNorm、RoPE、Sampling、KV Cache读写、量化/反量化等关键算子，支撑千亿/万亿参数模型的低延迟、高吞吐推理； 2. 面向NVIDIA、AMD及其他通用AI加速硬件，研发高性能Kernel实现方案，充分利用Tensor Core、Shared Memory、异步流水、Persistent Kernel等硬件能力，持续提升算子吞吐、延迟和资源利用率； 3. 参与FP8、FP4、INT8、INT4等低比特推理相关算子研发与优化，推动量化算子、算子融合、图级优化与推理框架协同落地，降低端到端推理成本； 4. 针对线上真实负载开展系统化性能分析、Benchmark、性能归因与问题定位，解决算子性能瓶颈、稳定性和工程化落地问题，沉淀可复用的优化方法和工程实践。
1. 研发并落地低比特量化技术，包括FP8、FP4、INT8、INT4、KV Cache量化、MoE量化、混合精度量化、QAT/PTQ等方向，解决大规模模型低比特部署下的精度、稳定性和性能问题； 2. 参与投机解码、稀疏化、剪枝、蒸馏、Token剪枝、Prompt压缩、CoT压缩、KV Cache压缩等推理加速技术探索与落地，持续提升Decode效率并降低显存与计算开销； 3. 建立和完善模型压缩效果评估与回归机制，协同模型、算子、框架和业务团队完成算法方案到线上部署的闭环，对模型效果、推理成本和吞吐收益负责。
1. 负责百炼大模型推理服务全链路的监控体系建设与应急响应，覆盖模型调用链路追踪、推理时延与吞吐监控、Token消耗与限流观测、GPU资源与卡型、推理引擎运行状态监控等核心场景，针对模型服务的限流、超时、OOM、推理性能退化等典型故障，建立快速定位与恢复机制，保障大模型服务的高可用与稳定输出。 2. 负责推动阿里各业务及百炼大模型的的各类业务的监控覆盖与质量优化，定期开展监控验证保鲜，覆盖阿里电商、中间件、ASI、大模型、基础设施等核心链路，针对监控盲区与未发现的风险/故障，从稳定性角度评估观测可行性，设计并推动落地解决方案，持续提升系统的可观测能力。 3. 负责阿里各集团及百炼大模型线上业务的7×24小时oncall、风险、故障应急响应与协同，包括应急事件判断、故障应急启动、应急处置与恢复、进展同步及应急质量复盘，持续沉淀应急经验与预案，提升应急处置的专业度与效率。 4. 负责阿里核心业务618、双11等大促活动的稳定性保障，以及大模型业务在流量高峰下的业务重保，参与容量交付、预案准备、压测演练、应急处置与现场护航。 5. 负责分析历史风险与故障案例，设计故障注入方式，复现故障场景，定期执行混沌演练，验证快恢预案的有效性，分析演练结果，提出改进措施，持续优化演练流程，确保核心业务具备分钟级恢复能力。 6. 负责建设自动化应急快恢工具，协助实现具备自主诊断、智能决策、自动处置能力的应急数字人，构建大模型运维诊断助手，缩短故障定位与恢复时间，推动AI时代稳定性保障新范式。
1. 系统架构：从全局视角定义智能体应用的端到端架构，拆解为职责清晰、接口规范的模块化服务。 2. 端到端责任制：以 owner 身份负责产品切片，覆盖问题定义、设计、开发、上线与迭代全流程，对最终结果负责。 3. 智能体核心：设计智能体的执行闭环、编排、工具调用（Function Calling / MCP）、记忆与多智能体协作，推动 Agent 从原型走向大规模、可靠的生产运行。 4. 非功能设计：将高性能、高可用、稳定性、效率（延迟与 token / 算力成本）与安全作为首要设计目标，设定并守住各项预算指标。 5. 评测与可观测：建设评测、链路追踪与指标体系，使智能体的效果、成本与稳定性可度量、可持续优化。 6. 安全与防护：设计工具权限边界、沙箱隔离与数据访问控制，以及针对提示注入（prompt injection）与危险动作的防护。 7. 技术方向：定义所负责切片的技术方向，通过设计评审提升质量标准，并以技术传帮带放大团队产出。
1. 负责推荐系统全链路（召回、排序、重排等模块）的设计与优化，提升电商、内容等场景下的用户个性化体验和核心业务指标（如点击率、留存率、GMV等）。 2. 推动多模态技术和大模型在推荐场景的算法创新，探索AIGC、生成式推荐等前沿方向的技术落地与效果提升。 3. 主导大规模分布式算法模型的训练与部署，优化模型效率及在线服务性能，支持高并发业务需求，确保系统稳定性和性能达标。 4. 参与技术预研及业务策略的A/B测试设计与分析，通过数据驱动的方法优化算法效果和业务指标。 5. 与产品、工程、业务团队紧密协作，推动技术方案落地并持续迭代优化，确保技术成果转化为业务价值。 关键能力： 1. 精通推荐系统全链路技术，包括召回、排序、重排等模块，具备优化CTR、GMV、用户留存等核心指标的能力。 2. 熟练掌握多模态技术和大模型（如Transformer、序列建模等），具备将这些技术应用于推荐、搜索、广告等场景的经验。 3. 具备大规模分布式算法模型的训练与部署能力，熟悉模型压缩、联邦学习等技术，能够优化模型效率及在线服务性能。 4. 具备扎实的数据分析和A/B测试能力，能够通过数据驱动的方法优化算法效果和业务指标。 5. 具备出色的跨团队协作与沟通能力，能够与产品、工程、业务团队高效协作，推动技术方案落地。
职位描述 1. 负责1688 SKA大客运营管理，搭建客户分层运营体系，通过数据分析挖掘客户需求，设计大客年框合作方案并落地服务交付，提升SKA大客商业化营收及持续稳定合作； 2. 基于客户业务目标，整合站内外资源为SKA大客提供定制化全域营销解决方案，包括但不限于品牌曝光、效果广告、内容营销等，助力SKA大客生意增长； 3. 深耕工业品垂直行业，洞察行业趋势及客户痛点，沉淀行业运营方法论及输出行业运营资产，包括但不限于行业白皮书、标杆等；并能深入行业核心产业带主导行业沙龙等活动，提升SKA大客产业带商圈影响力； 4. 跨团队协同产技/中台/销售等，推动SKA大客业务规则机制、服务SOP、产品方案等持续升级，提升运营效率助力业务目标达成；
1.围绕”家电/家装/家居”行业的服务特性以及行业发展策略，与业务团队紧密配合，设计包括售前+物流+安装+售后等全链路C端产品解决方案，提高消费者的购物体验 2.洞察市场同类竞品的服务体验差异，从C端驱动，和供应链运营团队紧密配合，能够对服务网络提出针对性的优化方案，不断提升供应链网络的服务能力 3.协同基础交易产品、商家产品、物流产品等横向产品资源以及技术资源，推动行业解决方案的开发落地，保证项目按时交付 4.具备良好的数据复盘能力，能通过数据复盘反思业务&产品设计并发现异常流程，及时优化调整产品策略持续迭代
1、运营数据安全产品，在业务线推进数据安全治理专项（包括数据分级治理、数据资产地图、数据血缘跟踪应用、数据加密、数据共享、权限管控、安全审计、基线建设应用等）； 2、推动业务线数据安全评估和风险治理（包括风险识别与发现、解决方案制定与推动治理、持续改进优化及事后跟踪等）； 3、对现有数据安全和办公安全控制措施有效性进行持续验证，跟进数据安全事件识别、响应、处置、调查、取证。 4、DLP日志运营，风险告警运营，处理日常风险。 5、隐私合规运营，跨部门对接和开展数据合规治理工作。
