共 2454 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
负责直播及视频场景下的内容安全算法研发与前沿技术落地，聚焦实时互动流中的风险识别、圈流决策、攻防对抗与LLM/VLLM/Omni大模型审核定性。 核心工作包括： 围绕直播间多主体行为序列（主播口播、观众互动、水军协同等），设计并优化风险识别模型与策略体系，实现从"单条内容审核"到"整场行为理解"的能力跃迁； 构建圈流-识别-审核三阶段决策引擎，在召回率≥95%的约束下持续降低误报率，实现审核链路的大模型自动化完结，平衡审核成本与安全效果； 设计自进化闭环系统，通过agentic/skill技术链路实现规则挖掘、识别点自动迭代与OOD鲁棒策略，应对攻击者持续变换话术/脚本的对抗环境； 参与内容安全大模型在直播/视频场景的落地，探索大小模型协同（线上小模型推理+大规模LLM训练/蒸馏/RL）的工业化路径。
1. 集团多种业务场景下，对千亿级流量进行攻击流量识别、人机识别相关算法研究； 2. 通过 LLM 对海量流量及各端审计数据进行分析，不断提升大模型在流量识别场景下的分析及归因能力； 3. 搭建端云协同的风控模型系统，不断提升各类异常流量的防控能力； 4. 跟踪风控领域前沿技术，结合多模态数据，进行原型系统的研发和验证
1、设计AI产品评测体系 · 深入理解业务需求和AI应用场景，针对性的设计评测方法、指标和数据集； · 沉淀各类AI软硬件产品的标准化和个性化评测体系 2、产品能力分析 · 与评测团队紧密协作，根据产品能力和实际需求设计和迭代优化评测体系，并实际执行产品评测 · 结合评测结果对产品能力进行分析诊断，为产品迭代提供有价值信息 3、关注业界产品形态发展，持续迭代评测体系 · 持续跟踪全球AI大模型、Agent和应用产品的技术发展，关注评测体系变化 · 整合业界和头部厂商先进评测体系经验，转化为内部评测实践，持续迭代评测体系
1. 基于对各业务单元商业模式的理解，沉淀分析体系与指标框架，有效进行业务现状还原、问题定位与成因分析； 2. 与数据技术部门配合，建设并持续迭代集团层面看板与数据可视化，保障可用性、准确性与一致性； 3. 参与集团级核心目标体系的建设与重构，建立自动化监控、异常检测与告警机制； 4. 对业务战略及策略进行周期追踪，通过多种手段评估策略其有效性，为策略制定与演进提供量化证据； 5. 与集团CFO线、安全线等其他团队充分协作，参与集团核心场景的数据建设与披露工作。
1、协同团队构建科学高效的AI大模型评测体系 · 协同推进大模型各主要方向（文本、多模态、Coding、智能体等）的评测框架设计，持续优化评测指标、数据集和评测方法； · 识别现有公开评测体系的局限性，探索并建设更真实有效的私有评测指标和数据集； 2、模型能力分析 · 与评测团队紧密协作，根据模型能力和实际需求设计、验证、持续迭代优化评测体系； · 结合评测结果对模型能力进行分析诊断，为管理团队和业务团队提供有价值信息； 3、关注业界前沿发展，持续迭代评测体系 · 持续跟踪全球大模型、Agent领域的技术发展和评测体系变化 · 整合业界和头部厂商先进评测体系经验，转化为内部评测实践，持续迭代评测体系
1. 行业追踪：持续追踪AI产品（2C、2B）行业动态，输出“场景-客群-产品形态-商业模式”的趋势洞察；结合对内部业务的思考与判断，识别业务机会点与关键风险 2. 专题研究：围绕AI应用创新与支撑的Agentic技术开展专题研究，形成发展路线判断，为集团的重大战略事项提供决策支持 3. 业务规划支持：对集团内AI产品进行深入分析，参与相关业务年度规划的制定、实施、追踪，推进战略目标实现 4. AI应用战略BP：针对内部孵化产品，深度参与业务重点专项的战略研判和体系建设，端到端推动战略落地
1. 负责内容安全领域的大模型算法研发与落地，构建面向国际及国内多场景（如商品审核、社区内容、广告等）的智能识别与风险防控体系； 2. 设计并实现基于大模型的自动化审核系统，提升审核效率与准确率，支持高并发、低延迟的在线服务； 3. 负责商品治理领域的风险防控算法研发与落地，面向数十亿级商品库，构建覆盖假货、侵权、山寨、劣质、滥发等核心场景的智能识别体系，通过大模型驱动的内容理解、行为建模与知识推理技术，提升风险识别准确率与自动化处置能力，保障消费者购物体验与权利人平台权益，支撑电商生态健康可持续发展； 4. 探索大模型在内容理解、行为建模、团伙识别、跨语言语义分析等方向的应用，推动从传统规则/小模型向知识驱动AGI范式的演进； 5. 构建可解释、可迭代的知识生产闭环，支撑风险感知、策略生成与防控标准动态更新； 6. 参与大模型训练、微调、推理优化及部署全流程，提升模型在真实业务中的泛化能力与稳定性。
1. 深度参研发范式升级，负责AI研发，智能运维，智能答疑等工作模式升级 2. 深度参与业务AI Native化升级，负责AI在业务域落地
候选人将负责以下任务： ‒ 参与超大规模芯片top DFT的实现及验证，包括SSN、SCAN，MBIST，BISR，BSD，SSN 等 ‒ 实现tile 上DFT的实现及验证，包括第三方PHY等DFT的集成开发 ‒ 参与先进DFT技术flow的开发验证，例如SSN、INST、Logic_Bist 等， 负责维护DFT 脚本。 ‒ 利用DFT技术辅助func实现debug。 ‒ 实现 mbist/scan disgnosis、良率分析及提升。 ‒ 实现DFT SDC 的开发并支持后端DFT timing收敛。 ‒ 生成高覆盖率低测试成本的ATE pattern，实现对pattern 的优化。
1. 负责基础工艺IP（Foundation IP）设计与交付，包括Standard Cell、SRAM、IO及其他数模混合 IP（如CML、LDO、PVT Sensor等） 2. 深入理解并解读Foundry PDK、工艺规则与特性，与工艺厂保持紧密技术协作，分析并解决与工艺波动、可靠性（EM/IR-drop/Aging 等）相关的设计挑战 3. 针对产品目标与工艺特性进行定制化电路设计，优化 PPA（性能/功耗/面积）、工艺鲁棒性与可靠性指标，为高性能计算芯片提供定制化基础IP支撑 4. 负责IP工艺库开发与维护，包括 LIB、LEF、GDS、Verilog/Liberty 模型等，确保交付质量与一致性 5. 建立并执行严格的验证流程，包括SPICE仿真、DRC/LVS/ERC/PERC、跨PVT工艺角功能验证、可靠性验证，确保IP的功能正确性、时序完整性、物理可靠性与量产可行性 6. 输出完整的IP技术文档及使用指南，为SoC设计团队提供技术支持，保障IP的顺利集成
1.负责大规模SoC芯片在系统级应用形态下的SLT测试策略制定与实施，覆盖功能验证、接口稳定性、高低温压力测试、可靠性测试等 2. 主导SLT测试平台的搭建与开发，包括测试板卡（Test Fixture）、治具（Jig）、ATE对接接口的规划 3. 与芯片设计、DFT、固件、系统硬件、ATE团队协作，构建芯片到整卡的SLT验证闭环，支持从Silicon Bring-up到出货验证 4.设计并实现高覆盖率的系统测试脚本，对接BMC、MCU、PCle Host等外部环境，模拟真实运行负载进行压力测试与老化验证 5.分析系统级Fail log、功耗异常、性能漂移等问题，追踪根因并协助推动设计/工艺/测试策略优化 6.推动SLT测试自动化，包括脚本框架搭建、远程控制与批量验证流程构建 7. 管理SLT阶段测试数据，输出测试报表、良率数据及质量评估报告，参与量产策略制定 8.支持与OEM、封测、代工厂对接SLT产线需求，推动量产部署
深入重点客户业务场景，快速识别其对大模型技术的需求场景，例如知识问答、办公提效、内容生成、智能研发、辅助编程、多模态识别和生成等，端到端完成需求分析、总体方案设计、架构设计、组件研发、数据集成、系统集成等工作，推动通义千问系列模型在行业场景的落地； 主导大模型项目落地的关键技术工作，包括场景需求收集、数据解析与处理、知识抽取与向量化、RAG开发、Agent 流程编排等，协助客户完成模型选型、系统对接、用量监控、成本优化与效果迭代，确保客户可直观感知模型价值； 开发辅助工具代码降低客户接入门槛，例如测试工具、效果评测工具、数据处理工具、API 调用示例及 Demo 应用； 输出大模型落地方法论与最佳实践，包括 Prompt 模板库、RAG 优化策略、Agent 设计模式等，支持客户自主运营与规模化复制。
1. 负责海外采购到付款（PTP）流程中所分管业务模块（如发票处理、三单匹配、供应商对账等）的标准梳理及落地执行，深入各前后端业务链路，挖掘系统通用能力建设机会点，设计端到端的系统解决方案，并与业务/产品/产技共同推进达成业务目标。可独立识别模块内的流程断点、重复作业与低效环节，提出并推进可落地的优化改进方案，持续提升作业效率、准确率与自动化水平； 2. 熟悉海外财务合规与税务基本要求，理解所负责模块的业务逻辑与财务、账务影响，能够在流程及运营中准确识别合规风险点（如发票要素合规、重复付款、GR/IR差异等）。设计并落实模块内的内部管理流程与控制措施，配合内外部审计与内控检查，降低运营风险； 3. 联合运营团队完成所负责模块的业务目标交付，确保各项SLA指标（时效性、准确率、结案率、响应时长等）高质量达成，将流程标准与作业规范转化为可执行的操作手册（SOP）与作业指引，并推动所负责区域/业务单元的稳定运营，建立日常作业监控与异常升级机制，及时处理运营波动与流程风险； 4. 建立与BU、采购、供应链、税务、总账及区域财务等协同方的高效协同机制，准确理解需求并给出专业反馈，推动信息对齐与责任闭环，提升跨职能协同效率与服务体验。
1、负责自提柜等产品的嵌入式软件开发； 2、产品量产方案开发； 3、运维工具开发； 4、编写技术手册和指导文档； 5、支持批量生产及交付，解决交付过程中的技术问题。
1. 负责 RTC 媒体服务的设计、开发和运维，构建高并发、低延迟的音视频传输系统 2. 设计和实现媒体处理核心模块（编解码、混流、转码、录制等） 3. 负责分布式媒体集群的资源调度、负载均衡和弹性扩缩容 4. 持续优化系统性能和用户体验，参与技术评审推动创新
【需要你具备——】 1、大专以上学历，物流或管理类相关专业优先考虑；5年以上电商相关物流工作经验，5年以上团队搭建与管理经验； 2、拥有B2C行业仓配中心管理经验，熟悉电商模式下分拣中心，物流配送的作业流程，具备生鲜类操作经验的优先考虑； 3、具备较强的团队管理能力和沟通协调能力，以及强大的执行推进能力； 4、责任心强，专注细节，勇于持续改善并寻求更好解决方法； 5、熟悉使用各类电脑办公软件。
1、负责挖掘客户包装痛点和需求，制定合理的包装设计和材料选择，协同销售完成对客户包装产品的推广，达到包装产品的销售目标； 2、负责对包装影响成本、体验的各环节要素分析、监控、运营，对其中的异常问题和机会点拉动各环节形成解决方案，达成项目成本、利润、客户体验的优化； 3、能协同采购部分进行包材采购策略的优化，实现采购成本优化； 4、根据国家包装规范和相关政策，推进包装方案的创新迭代。
1、根据近场消费者线上消费特点，负责生鲜肉禽蛋海鲜水产品类目近场行业运营、商品开发、销售渠道开拓及维护 2、根据市场趋势和用户分析，制定独家商品开发计划，寻源供应商&品牌商，开发品牌联名专供&OEM商品 3、负责开发商品的渠道运营，包括猫超主站和近场闪购 4、负责开发商品的利润、品控、体验、供应商管理
基于对业务与组织的深度感知，设计组织发展领域的规划与产品架构，推动绩效/晋升体系在平头哥落地，结合AI赋能管理者培养，驱动AI时代的组织变革。 绩效与晋升落地 · 设计并落地适配平头哥团队的绩效管理与晋升机制，确保与业务节奏匹配 · 依托数据洞察评估体系运行效果，持续优化迭代 AI时代管理者培养 · 设计面向管理者的AI赋能体系，通过共创会、复盘会、圈子运营等形式提升AI环境下的领导力 · 对关键管理人群深度运营，以点带面提升核心管理者意愿和能力 AI驱动的组织变革 · 对标行业前沿，诊断平头哥在AI转型中的核心组织问题，制定变革方案并推动落地 · 探索AI在人才盘点、绩效评估、技能发展等场景的赋能应用，推动数据化、智能化手段提升组织效率 OD产品与运营 · 将复杂组织问题拆解为可落地的OD产品方案，独立负责从设计到运营的完整闭环 · 保持与CPO及业务一号位的良好沟通，持续优化OD工作
1、负责阿里国际 Alibaba.com 首页、导购场景及商品详情页等核心业务的AI功能设计与开发，提升用户体验与转化效率。 2、基于大模型能力，构建智能Agent系统，实现个性化推荐、智能问答、内容生成等AI驱动的应用场景落地。 3、协同产品、算法与前端/后端团队，完成AI功能从原型验证到工程化上线的全链路开发与优化。 4、持续探索前沿AI技术在电商场景中的应用，推动AI能力在多端（Web、App、小程序等）的集成与性能调优。 5、保障AI应用的稳定性、可扩展性与数据安全，建立可观测性机制并快速响应线上问题。
关于我们 / About Us 阿里巴巴国际站（Alibaba.com）是阿里巴巴集团旗下的全球领先的B2B跨境电商平台，致力于帮助全球中小企业实现数字化出海与全球化贸易。随着亚太区域业务的持续扩张，我们正在寻找一位经验丰富的海外招聘专家，为东南亚、日韩等核心市场的业务团队搭建高质量的人才梯队。 1、负责海外市场的中高端人才招聘全流程管理，确保招聘目标的高效达成 2、深入理解各目标市场的招聘生态与人才分布，搭建并维护多元化的招聘渠道网络，包括当地主流招聘平台及校园招聘资源 3、 与海外业务负责人及HR团队紧密协作，精准把握人才需求画像，提供专业的人才市场洞察与招聘策略建议 4、主导海外招聘流程的标准化建设与持续优化，推动数据化招聘管理，定期输出招聘效能分析报告 5、关注海外各市场的劳动法规、签证政策及用工合规要求，确保招聘全流程的合法合规
岗位职责： 1、负责大健康行业商家商品的运营工作，制定并执行商家引入策略，推动优质产业带资源入驻。 2、搭建和优化半托管商家的商品管理体系，包括商品选品、定价、上架、促销策略等，提升平台商品竞争力与用户转化率，为品类GMV增长目标负责。 3、制定品类运营策略，通过数据驱动分析，识别市场趋势与用户需求，持续优化类目结构和商品组合。 4、协同供应链团队，推动商品库存、物流及履约效率的提升，保障商品供应稳定性和用户体验。 5、与市场、技术、产品等部门紧密配合，推动商家扶持政策落地，提升商家满意度与活跃度。
我们是谁：我们是支撑阿里AI战略的AI基础设施团队，致力于构建和优化世界领先的AI算力平台。我们管理着海量的GPU集群和先进的网络互联架构，为公司AI大模型训练、推理和前沿AI技术研发提供强大的底层支撑。我们面临着超大规模AI集群的极致性能、稳定性、成本和效率挑战，并积极探索下一代AI算力基础设施的创新。如果你对深耕高性能网络通信，赋能千亿级参数大模型训练和万亿级推理算力底座充满热情，期待在AI算力发展的黄金时代贡献核心力量，那么欢迎加入我们！ 我们寻找：一位具备深厚高性能网络通信专业知识和丰富实践经验的高级技术专家，能够负责或主导AI集群网络通信架构的设计、研发与优化工作，解决大规模分布式AI系统中的核心网络瓶颈问题，为AI业务提供极致的网络性能和稳定性保障。 你的职责： 1、架构设计与优化： ● 负责AI训练集群、推理集群、AI存储集群等核心AI基础设施的高性能网络通信架构设计、演进和落地，确保网络在性能、可靠性、扩展性方面达到业界领先水平。 ● 深入研究和优化底层网络协议栈，针对AI大模型训练/推理场景进行深度定制和性能挖掘。 2、核心技术攻坚： ● 主导或参与高性能网络通信相关的关键技术选型、方案评估及前瞻性技术预研，包括但不限于新一代高速互联技术（如InfiniBand EDR/HDR/NDR、CXL）、可编程网络、智能网卡(SmartNIC/DPU)卸载技术等。 ● 针对超大规模AI集群中的网络瓶颈、拥塞控制、负载均衡、故障隔离与自愈等挑战，提出并实现创新的解决方案。 3、性能分析与调优： ● 构建和完善高性能网络通信的监控、诊断和调优体系，能够精准定位网络性能瓶颈，并进行系统级的性能优化。 ● 与AI框架、大模型算法、系统软件等团队紧密协作，共同定义网络通信需求，提供端到端的性能优化建议和解决方案。 4、技术引领与团队赋能： ● 关注行业前沿技术发展趋势，积极引入和落地最新的高性能网络通信技术，推动团队的技术创新和突破。 ● 指导和培养团队内中初级工程师，通过技术分享、项目指导等方式，提升团队整体技术能力和工程实践水平。
To B 全链路增长体系搭建 ● 主导 AI 差旅产品全链路增长策略制定与商业化操盘，从 0 到 1 搭建客户增长体系，覆盖客户引入、试用、活跃到复购的全生命周期 ● 建立产品漏斗数据埋点与指标体系，针对每个产品链路挖掘漏斗数据、精准定位流失环节与转化瓶颈，针对性设计转化率提升手段 ● 建立数据复盘机制，定期复盘漏斗表现与策略效果，持续迭代优化，推动转化率与客户留存率稳步提升 商业化增长与正向飞轮设计 ● 结合平台流量与产品力主导商业化增长，以平台流量与产品能力撬动 B 端客户渗透，扩大企业差旅客户与餐饮商户覆盖 ● 设计流量分配与资源倾斜规则机制，将供给投入度、产品配合度纳入分配权重，构建「优化体验 + 返佣加大 → 获更多资源 → 更高转化」的正向飞轮 ● 通过数据复盘验证机制有效性，持续调优分配规则，实现平台规模化增长与商业化收入双赢 ● 探索 AI 场景下的商业化模式落地，围绕差旅及用餐场景的技能套件调用，设计调用量计费、套件订阅等商业化方案 ● 协同产品、技术团队推动商业化能力产品化落地，打造可复制、可规模化的 AI 场景收入模式 项目协同与方法论沉淀 ● 具备全局意识与强逻辑性，主导复杂业务方案从设计到落地交付，使产品增长策略与客户运营策略互补协同 ● 拉通产品、技术、市场多方资源，对齐行业侧与客户侧目标，推动跨部门复杂项目高效落地 ● 输出标准化运营 SOP 与数据复盘机制，沉淀漏斗优化方法论，赋能团队规模化复制。
1. 负责钉钉即时通讯核心功能迭代与AI化改造，深度挖掘企业级沟通场景需求，通过AI技术优化沟通效率与体验； 2. 协调跨部门资源（研发、安全、运营），推动IM基础能力与行业解决方案的深度融合； 3. 建立用户反馈闭环机制，通过数据驱动持续迭代产品，应对复杂企业环境下的定制化需求与技术挑战。
我们是淘天集团淘宝用户算法团队，致力于通过外投广告算法、商品推荐算法、权益激励算法及消息触达策略的深度融合，驱动淘宝用户的高效增长与长期价值提升。团队聚焦用户全生命周期管理，以大规模机器学习、商品召回排序，序列建模、因果推断、运筹优化等为核心技术引擎，在获客效率、增量GMV和用户LTV等关键指标上持续突破。 我们正在寻找在推荐系统召回与排序算法方面有深厚技术积累和实战经验的资深工程师，特别是面向外投广告、互动场景，低购人群以及消息推荐的应用方向，共同构建业界领先的推荐链路。 核心职责： 1. 召回算法研发与优化： 负责淘宝核心业务场景（包括外投广告、互动场景、低购人群、消息推荐等）的召回算法设计与优化。深入研究用户行为与商品/内容特性，构建和迭代高效的召回通道（如向量召回、生成式召回等），提升召回效果与业务收益。 2. 排序模型迭代与精进： 负责上述场景的排序模型（粗排、精排、混排、重排）的研发与持续优化。构建并训练高精度、低延迟的CTR/CVR/GMV/LTR等预估模型，应用深度学习、多任务学习、多目标建模，序列建模等技术，提升排序效果与业务收益。 3. 大模型探索与应用： 探索和研究大模型（LLM）前沿技术在推荐召回与排序环节的应用潜力。包括但不限于：利用大模型增强用户/商品理解与表征；探索生成式召回、基于世界知识和推理的召回等新范式；研究大模型在排序模型的特征工程、意图理解中的作用; Agentic推荐等。 4. 链路效果评估与策略迭代： 负责召回与排序链路的效果评估与实验分析。运用A/B测试、因果推断等方法评估策略增量收益，持续推动算法迭代与策略创新，确保推荐链路的效率与效果。 为什么选择我们？ ● 聚焦核心算法链路： 深度参与淘宝核心推荐场景的召回与排序环节，你的工作直接影响亿级用户的体验与核心业务指标。 ● 直面技术挑战： 处理海量数据与高并发请求，优化大规模分布式训练与推理效率，在工业级场景下实现算法突破。 ● 前沿技术实践： 在向量检索、序列建模、大模型应用等方向持续探索与落地。 ● 精英技术团队： 与顶尖的算法工程师共事，在浓厚的工程与算法氛围中快速成长。 ● 关键角色定位： 负责推荐系统最核心的召回与排序模块，技术贡献清晰可见。
本岗位驻总部负责全国国包商的管理与运营，是公司渠道政策与国包商之间的核心对接角色。向上承接公司整体渠道战略，向下通过国包商赋能与管控，推动省包商在各区域的规模化落地。 岗位职责： 1.国包商管理： 作为总部与国包商的核心对接人，负责合作协议谈判与执行跟踪，管理返利政策及结算流程，定期开展经营诊断，识别合作风险并推动优化。 2.渠道政策制定： 参与制定面向国包商的铺货政策、价格体系与激励考核机制，将公司渠道战略分解为可落地的国包商行动计划，协调总部各职能确保资源及时到位。 3.业绩管理： 制定国包商年度/季度销售目标并分解至省包层级，定期分析全国渠道数据，跟踪铺货率、激活率等核心指标，牵头组织经营复盘会议。 4.培训赋能： 统筹国包商及省包商培训体系，输出标准化渠道运营手册与最佳实践，联动外包区域专员确保培训内容有效传导至终端。 5.活动统筹： 制定全国性促销活动方案，通过国包商逐级传导落地，合理分配总部市场资源，形成复盘报告推动迭代优化。
一、岗位定位 在行业快速增长与风险之间建立可量化、可运营、可持续的平衡机制——既不因风险失控伤害用户信任与平台安全，也不因风控过度扼杀高潜品类的商业增长。 二、岗位职责 ● 建立高风险品类的风险画像与分级模型，针对回收、维修、家政、开锁换锁、足疗按摩、宠物等品类，识别核心风险点（资质、欺诈、履约、安全、舆情）并分级管理。 ● 设计并迭代品类的准入标准、分层运营策略、异常识别与退出机制，把控"哪些品类可以放开、哪些需要强管控、哪些应当收缩或劝退"。 ● 主导重点品类的专项治理：从风险洞察 → 策略设计 → 规则落地 → 效果复盘形成闭环，牵头跨行业线、产品、研发、法务的协同治理。 ● 推动风险策略产品化 / 模型化，与产品、研发、算法协同，把人工经验沉淀为规则引擎与模型能力，沉淀可复用的品类风险治理方法论与工具，支撑新品类快速评估与安全扩张。 ● 建立违规识别、拦截、处置、申诉的策略规则体系，平衡拦截精度（误伤率）与召回率（漏放率），探索 AI 在风险治理中的应用（智能识别、内容合规、话术审核等），提升治理效率与覆盖面。 ● 面向重大合规事件与舆情，牵头应急响应机制，给出可落地的处置与止损方案。
1，负责淘宝家居行业运营，对生意结果和健康度负责；持续跟踪行业趋势、消费需求和竞争格局，基于数据洞察制定品类规划和年度/季度/月度运营策略； 2，基于消费者需求分析，形成精准、有竞争力的商品企划，并做好商品决策关键要素的运营，通过资源协同和流量策略提升单品效能和转化效率，打造超级爆款； 3，挖掘优质工厂和特色卖家，进行产业带商家及工厂招商与洽谈，并通过商家运营策略，打造产业带标杆； 4，把握家居消费人群的购买决策路径和审美偏好，在销售策略、渠道推广、玩法互动产出方案，提升用户的品类渗透和复购； 5，围绕618、双11等大促节点，统筹商家备货、货品结构和营销节奏，确保大促期间品类爆发力最大化。
1. 深度研究家居百货（主要是居家日用，节庆用品，礼品，家居饰品）等市场趋势，用户消费券行为以及供给趋势，结合业务目标拆解，制定店铺年／季／月度运营计划，对生意结果负责； 2. 基于规划拆解品类增长目标，制定可落地的年/季/月品类运营策略和规划，打造健康的品类结构，为商品力负责。 3. 基于规划开展品类，商品全生命周期运营，结合平台政策联动商家推广策略跟进，推动爆款数量增加，带动品类销量上涨。 4. 基于品类进行商家运营，对优质工厂，特色卖家，通过招商政策扶持，运营赋能方式，撬动进入平台或者成为平台头部标杆，提升平台供给质量。 5. 围绕大促节点，统筹商家报名货品筹备等动作，确保通过大促爆发带来品类增长。
