共 2454 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
能力建设、价值创造，以身作则、感同身受、敏捷组织、简单文化，让每个加入阿里云的同学成为更好的自己，成就生生不息的阿里云。 战略落地陪伴： 1、理解业务战略，组织业务战略通晒，确保战略层层落地，不变形。 2、了解一线员工对业务战略的反馈，通过组织沟通场促进员工对业务战略的理解。 3、目标管理，协助业务搭档通过OKR工具来确保组织战略目标层层落地，促进上下游的目标拉通，同时使得员工有清晰的目标和实现路径。 4、组织阶段性复盘，通过会议及沟通场的组织，协助业务搭档及时审视和调整业务战略的执行。 组织设计： 1、理解业务，熟知行业竞对在相同模块的业务的组织架构、人员能力和差距，根据业务组织发展的需要，配合业务一号位，梳理上下游生产关系，设计好组织架构、排兵布阵。 2、定岗定编，支持业务leader制定岗位及人才标准，进行人员的选、用、育、留、汰。 3、从业务出发，推动业务搭档做好业务取舍和聚焦，并形成相匹配的工资包策略和HC规划。日常做好工资包/HC管理。 人才供应与发展： 1、掌握所支持业务核心人员的来源和分布（不局限于内部、竞对、校招），分别运营好核心人才群体，做好链接。 2、用好人才系统，帮助业务团队做好人才的即时供应，保留业务所需的关键人才，促进人才新陈代谢。 3、人才发展，做好新人landing和融入，对管理者有识别赋能跟踪链接，推动支持团队的专业能力成长。 组织文化与温度： 1、深入理解文化价值观并身体力行，促进员工对文化价值观的理解、认同、共识与践行。 2、帮助管理者成为业务、组织、文化一号位，做到以身作则、感同身受，让团队同学成为更好的自己。 3、建立与员工的链接，成为员工与组织的桥梁，增强员工归属感和团队凝聚力。 4、妥善处理好各类员工事件和廉正合规事件，在组织中引导积极、正向的风气。 机制设计与数据驱动： 1、围绕业务端和组织端的各类场景，配合业务搭档建设和调优各类机制（包括沟通、决策、月报、汇报等机制），推动业务建立管理者和员工的常态化沟通、辅导、目标对齐等机制。 2、配合业务发展需求，建立奖惩机制，并在过程中不断审视和调优，激发团队战斗力，坚守底线。 3、通过数字化方法优化工作流程，提升效率，有高质量的数据洞察和结论输出。 4、使用数据看板等工具，发现问题并推动问题的解决，并提出对数据系统的优化建议。
人才获取与储备 • 负责云智能集团下相关业务的招聘，根据业务战略与人力资源策略，制定全年招聘策略，并确保招聘计划的有效落地与执行。 • 基于对业务的充分理解，高效完成人才获取的同时，形成中、长期的人才储备以及人才梯队建设，并通过持续运营保障人才的链接与转化。 • 根据业务重点及发展方向，建立具有行业特性的人才地图，建立内外部人才库并持续运营以保障人才链接与转化。 招聘渠道运营 • 负责对招聘全流程的管理及把控，通过招聘数据分析与呈现，管理并优化招聘渠道的有效运作，持续提升招聘的准度、效度和各方体验。 雇主品牌打造与维护 • 结合招聘项目的落地，提炼关键场景和用户，协同雇主品牌，OC，市场，研发等部门共同打造招聘领域产品和数据指标体系的建设和迭代。 • 协同雇主品牌，OC，市场等部门共同构建云智能集团雇主品牌框架和内外宣传机制，整合内容和渠道策略，有节奏的触达目标人群，建立心智和口碑。3 全流程保障候选人的面试体验， 维护阿里云雇主品牌形象，关注外部雇品相关舆情等。 市场洞察 • 通过对行业、人才市场等的研究与分析，输出行业发展趋势及竞争洞察，为业务与组织的决策提供支撑，推动人才结构持续升级 系统产品建设 • 结合招聘项目的落地，提炼关键场景和用户，协同联动产研团队共建与推动招聘领域产品和数据指标体系的建设和迭代。
1. 数据分析 • 负责引入、清洗和加工各类业务数据，构建廉正工作的数据基础并支持建模分析。 • 为案件调查提供数据分析支持，输出分析结果，协助推进案件进展。 • 结合案件情况，在高风险领域构建风险模型并进行风险分析与度量，通过搭建数据化产品建设风险可视可控能力，实现廉正风险预警与预防。 2. 产品开发 • 设计并协同相关团队开发落地廉正相关的内部调查、风险预警/预防及宣教类产品。 • 建立廉正与业务侧的风险交互与预防产品，协助业务主动识别并规避风险。 3. 专业技术能力创新 • 调研并引入行业领先AI技术、反舞弊方法、技术与产品，实现团队技术能力不断迭代升级。
1、负责云智能集团下AI Infra相关业务的招聘，基于业务策略及组织能力需要，在业务及行业快速发展环境下，制定全年招聘策略，并确保招聘计划的有效落地与执行； 2、基于对业务的充分理解，高效高质量完成人才获取的同时，形成中、长期的人才获取，以及人才梯队建设，并通过持续运营保障人才的链接与转化； 3、通过对行业、市场等的高质量洞察分析，对业务与组织的阶段性决策提供支撑； 4、管理并推动各招聘渠道的有效运作，结合所属业务场景特点，积极探索新的招聘技能及方法论； 5、完成对所负责业务单元的招聘运营工作，持续对效率，质量，体验，成本，品牌进行管控与优化
1. 策略落地：阿里云智能大模型相关业务的招聘，基于业务策略及组织能力的需求，制定招聘规划，并确保招聘计划的落地及岗位的交付 2. 人才攻坚：主导高端稀缺人才的寻访与mapping，深耕技术人才社区，提升被动候选人转化率 3. 渠道创新：基于对大模型的充分理解，突破传统渠道，高效完成人才招聘的同时，通过中、长期的人才获取，建立大模型专属人才库 4. 业务伙伴：洞察相关行业人才趋势，为业务团队提供组织诊断、薪酬对标及人才梯队建设等建议 5. 效能优化：管控招聘全流程体验与成本，利用数据机会AI驱动提升招聘效率与质量
岗位背景 我们正在寻找一位兼具数据开发与AI能力的复合型人才，既能搭建稳定高效的数据底座，又能从数据中挖掘业务价值，并且能主动运用 AI 大模型能力提升数据研发与分析的效率。你将深度参与数据平台建设、指标体系搭建、业务分析与 AI 应用落地全流程。 岗位职责 1. 业务数据模型设计与开发 ● 深入理解跨境电商业务，了解业务流程和商业逻辑。与产品、运营、营销、供应链、财务等团队紧密协作。 ● 负责规划、设计、维护并治理企业级数据模型（包括概念模型、逻辑模型与物理模型），确保数据架构清晰、准确、高效地表达业务，满足数据分析、运营决策需求。 ● 根据业务需求设计数据模型（如维度建模、范式建模），定义数据分层规范及数据血缘关系。设计并开发主题域数据模型（如交易、商品、用户、流量、库存等），为分析报表和业务系统提供干净、一致、可信准确数据底座。 2. 数据仓库架构设计与开发 ● 负责企业级数据仓库架构设计、分层建模（如ODS/DWD/DWS/ADS），搭建高效、稳定、可扩展的数仓体系。 ● 完成数据仓库ETL流程开发与优化，保障数据加工过程的准确性、时效性和可维护性。 3. 数据产品规划与落地 ● 深入理解业务部门数据需求，转化为可执行的产品方案，平衡技术可行性与业务价值。 ● 协调数据分析、算法、前后端团队，推动数据产品从原型设计到上线交付的全生命周期管理。 4. AI 相关技能要求 ● 熟悉大语言模型（LLM）的基本原理与应用场景，能够使用 ChatGPT、Claude、通义千问等工具辅助日常数据开发（如 SQL 生成与优化、代码补全、文档撰写）。 ● 了解 Prompt Engineering 基本方法，能够设计有效提示词提升 AI 输出质量。 ● 了解 RAG（检索增强生成）、向量数据库（如 Milvus、pgvector）等概念，能够参与自然语言查数类产品的建设。 ● 熟悉 AI Agent、MCP 等技术，探索智能化数据研发工作流。有将机器学习/大模型能力落地到数据管道（如智能数据质量检测、自动化标注、特征工程）经验者优先。 5. 跨部门协作与需求落地 ● 对接业务、分析师及算法团队，理解数据需求并提供高效数据服务。 ● 数据站点建设，推动数据资产化与自助分析能力落地。 ● 为业务团队提供数据产品培训，推动数据驱动决策文化，提升数据产品渗透率。
1. 负责AliExpress广告与内容安全场景的风控策略运营，覆盖站内广告、联盟营销、品牌营销内容及商品信息等场景，针对虚假宣传、禁限售与违规内容、知识产权侵权等风险制定并持续迭代治理策略。 2. 建设广告与内容安全的治理规则体系，搭建风险水位、拦截率、误伤率、申诉率、治理成本等指标体系，通过数据监控持续评估治理效果并驱动策略迭代。 3. 基于数据分析和策略攻防定位风险根因，压降风险水位，平衡风险管控、治理成本与商家体验，实现风险控制和商业价值的健康平衡。 4. 推动AI能力在风控场景的落地应用，利用大模型、prompt工程、Agent工作流等提升风险识别、审核与策略生产效率，探索AI原生的治理模式。 5. 整合资源，协同算法、产品、法务、合规及行业运营团队，推动重点治理项目落地，支撑欧盟DSA等海外监管合规要求下的平台治理能力建设。
1.政企关系拓展建联 ：负责全国业务重点区域政府部门建立并保持常态化沟通，做好日常拜访、接待与关系走访，维护良好的政企关系网络。 2.政府项目申报与落地 ：协助申报政府专项、荣誉资质、资金扶持等项目，统筹内外部材料，跟进评审与验收流程，推动项目交付和落地。 3.政府接待与活动协同 ：配合完成政府调研、考察、会议等接待工作，协调内部各业务部门准备汇报材料，展示公司业务成果与社会价值。 4.政策信息收集与研判：跟踪教育、市场监管、商务、发改、网信等与业务相关的政策动态，定期输出政策简报，识别业务机会与合规风险，为内部决策提供参考。
1、深入理解大模型数据生产业务，针对人力投入、流程任务、外部供应商等展开深度研究，推动生产管理流程从线下走向线上，并打通数据生产各环节的信息采集与统计口径。 2、结合业务自身特点构建经营分析框架与指标体系，以此持续跟踪并迭代数据生产的资源管理策略，为业务侧的战略判断与管理决策提供依据。 3、围绕成本预算、资源投放、需求走向、项目推进等核心管理议题，通过重构资源合作方式、精简业务流程、升级产品工具等手段，帮助业务团队持续提高数据生产的交付效率、压降运营开支。 4、熟练运用 AI Agent 工具承接日常重复性工作，提升业务信息与经营数据的处理效率，并改善最终的呈现质量。
1、参与盒马业财核心财务业务受理、账务、客户结算 等系统分析与设计工作，负责核心功能代码开发，重点项目架构设计开发； 2、深入理解业务需求，分析和发现系统的优化点，负责推动产品性能和架构优化； 3、主导技术难题攻关，持续提升系统稳定性和高并发处理能力，扫除技术风险； 4、参与业财基础平台、业务平台的架构设计及推动落地。
1. 参与前沿多模态3D生成与编辑算法研发，主导高质量家具资产的高精度、极速生成，以及室内3D空间的重建与生成能力建设 2. 负责几何生成算法研发，包括利用SDF、几何 VAE、隐式场、稀疏体素等 3D 表征，提升复杂结构和局部细节还原能力，以及通过网格扩散、结构化 Mesh 生成实现极速原生 Mesh 生成 3. 负责纹理与材质生成算法研发，提升商品外观还原度、材质真实感、PBR 参数合理性和跨视角纹理一致性 4. 负责部件级生成与高精度拆分算法研发，实现家具不同部件、材质区域和功能结构的精准拆分、生成与编辑，提升 3D 资产的结构可控性 5. 负责研究稀疏多图、视频等输入条件下的3D场景重建技术 6. 面向大规模业务应用需求，开展模型蒸馏、推理加速、几何后处理、网格优化、贴图烘焙等工程化工作，持续优化生成效率、资产质量和生产链路，推动 3D 生成算法在实际产品线落地
1. 支持阿里云终端智能计算事业部（无影）AI Native 转型与落地，覆盖需求、设计、编码、测试、发布、运维全链路，推动 AI 从个人提效工具升级为团队标准工作流，建立可复制的工程规范驱动开发范式，以及代码规约、工程规范、领域知识等上下文资产的沉淀与治理机制； 2. 支持 AI Native 效能支撑工具与平台的研发，包括但不限于效能度量平台、AI 研发助手、智能质量门禁、研发数据看板等； 3. 建立面向大型团队的 AI 工程化规范与数据保障机制，构建 AI 口径的研发效能度量体系，定义 AI 采纳率、AI 代码占比与留存率、需求交付周期等指标，让 AI 的价值可量化、可归因； 4. 将 AI Native 转型作为跨团队项目进行推进和落地，制定分阶段路线图与里程碑，识别技术、流程、人员习惯等方面的阻力并制定应对方案，协调 BU 内外技术、产品、业务等团队资源，确保研发体系与工具真正被规模化采用； 5. 参与阿里云终端智能计算事业部战略重点研发创新项目（组合/群/集）落地，推进无影和 AI 相关终端云计算场景的创新项目（软硬件）；支撑涉及外部客户的业产技客协同项目，拉通阿里云内部中台兄弟部门，保障业务商业化打单目标的达成； 6. 结合事业环境因素，设计数据驱动的项目治理框架，制定符合阿里云无影团队的项目和需求治理体系并持续管理运作，推动治理体系的 AI 化改造，实现需求价值评估、优先级排序、风险预警、进展透明化的自动化与智能化 AI 转型。
1、追踪市场动态和新闻，负责宏观及外汇市场的每日更新，完成市场更新双周报的制作和发布，并利用AI智能优化； 2、利用Python/Excel制作维护各类外汇相关工作台账，针对不同场景及外汇交易产品，完善交易后到财务报告的端到端流程，负责估值报告的管理及数据稽核工作； 3、使用彭博Mars等相关模块录入和检查交易信息，协助套保会计数据的准确生成和提供，套保会计相关的工作台账设计及维护； 4、 协助管理报告的制作，市场风险管理结果的数据整合及分析； 5、 协助监督子公司日常市场风险管理操作，确保符合集团制度规范，防范风险事件； 6、协助完成团队目标及主管安排的其他工作和项目。
1. 负责 RAG 系统算法效果提升：知识图谱与文档质量、检索策略与效果、生成质量与幻觉抑制，建立自动化评测体系（RAG-Benchmark），持续提升知识问答准确率 2. 攻克智能数据查询难题：设计指标识别 Agent，支持多指标解析、口语化表达、业务对象泛化 3. 构建评估驱动的迭代闭环：设计离线评测方案（准确率/召回率/幻觉率），建立 badcase 自动挖掘与归因机制，用数据驱动每次迭代 4. 探索并落地前沿 LLM 技术：Multi-Agent 数据生成、APO、skill自进化等 5. 与工程团队协作完成上线，平衡效果、RT与成本
1. 深入技术/AI业务团队，进行组织诊断，为战略落地提供人力资源支持； 2. 负责团队人力资源日常运营，涵盖招聘、培训、绩效、薪酬、员工关系等模块； 3. 推动人力资源制度、流程、体系的完善与落地，提升运作效率； 4. 传承公司文化，建设沟通渠道，保障组织健康发展； 5. 主动与管理层及各级员工保持有效沟通，确保信息高效传递。
1. 钉钉统一入口：设计员工与原生协作产品在私聊、群聊、@提醒等场景下的对话交互，覆盖任务发起、追问确认、进度回执、异常召回。 2. 桌面端执行工作台：将后台多智能体的执行过程产品化，让用户对任务队列、中间产物、可干预节点具备完整的可见性与控制力。 3. 端云协同与跨时段接力：定义任务在钉钉端发起、桌面端承接、云端持续推进的完整状态机，保障断点续跑、夜间自主推进与精准召回。 4. 上线闭环：围绕活跃度、任务完成率、Agent 独立完成占比、人工介入率等核心指标持续迭代。
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。
我们正在寻找一位具备卓业务洞察与和越工程能力的 AI 优化工程师。你将作为 Agent 效果优化的核心设计者、执行者，端到端地构建、评测并持续优化 AI 应用效果，将复杂业务场景转化为可量化、可迭代的优化闭环。 1、Agent 效果优化：负责主责场景下 Prompt、知识库、Skill、工具调用、记忆等核心组件的持续迭代，交付明确的量化收益（准确率、完成率、人工接管率、效率提升等） 2、评测与归因闭环：搭建自动化评测框架，完成"数据采集 → 评测分析 → Badcase 归因 → 优化验证"的完整闭环 3、数据飞轮建设：构建数据 Pipeline 与反馈机制，回流应用行为数据用于模型微调（SFT）与针对性优化，提升模型可控性与 ROI 4、AI 改造质量流程：利用 AI 重构测试链路，包括用例/脚本自动生成、回归推荐、缺陷聚类与复盘，将测试经验产品化 5、知识沉淀与团队协作：沉淀可复用的优化资产（Prompt 模板、评测脚本、Skills、最佳实践等），与产品/研发/SRE/运营协同推进质量前移与流程优化
1. 维护高校区域现有加盟餐饮商户，并通过各种途径开发新餐饮商户； 2. 协助新餐饮商户完成加盟以及后期销售工作； 3. 通过现场销售，社群运营，提升餐厅的信息化、数据化管理水平； 4. 优秀的谈判能力，配合Marketing团队完成营销项目跟进，并能够独自完成营销项目； 5. 完成公司布局全国的战略任务；
对闲鱼回收业务大区内的工程师作业效率，回收单量，用户体验及风险管理负责； 1、独立操盘大区内上门回收业务，制定并落地年度、季度及月度经营计划，对回收单量、成交转化率、竞价订单占比及NPS等核心指标负总责； 2、统筹上门履约全链路服务管控，覆盖预约响应、上门质检、价格沟通到物品封装交接的完整流程，建立客诉快速响应与处理机制，持续优化服务质量与用户体验； 3、组织服务商资源，做好工程师的招聘，培训，上岗及日常管理，对工程师满编率、留存率、人效负责；
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
1.制定SMB客户的销售转化策略：深入理解钉钉产品能力边界，基于客户分层（商业化潜力、组织规模等），设计差异化的售卖策略和小二执行SOP，通过清晰的电话服务、在线培训内容与商业化引导路径，明确各阶段目标（功能激活、试用转化、续费增购），并沉淀可复制的售卖打法。 2.搭建可规模化复制的运营体系：输出标准化SOP、话术库、培训材料、质检标准与转化漏斗模型，支撑约50人团队快速上手、一致执行、持续优化。 3.管理团队的日常运营与效能：承接团队目标，监控关键过程指标（通话时长、商机渗透、质检健康度等）；组织日常复盘、优秀案例萃取与能力培训；与外包供应商紧密协作，通过周会、数据看板、SLA考核确保执行对齐与问题闭环。 4.供应商管理与协同机制建设：负责与所辖外包公司对接，明确服务范围、质量标准、响应时效与奖惩机制；推动供应商建立内部管理流程；定期评估供应商表现，提出改进建议或资源调配方案。 5.反哺产品与商业化策略：沉淀客户反馈（功能痛点、价格敏感点、AI产品使用障碍、竞品对比），为产品迭代、定价策略与市场方案提供输入。 6.严守客户体验与合规底线：确保所有服务动作以客户价值为先，杜绝过度营销，确保客户对钉钉的信任、维护钉钉品牌。
1. 负责天猫优品家电行业运营策略制定及执行，推动品类销售增长与生态健康度提升； 2. 深度洞察家电行业市场趋势及消费者需求，主导商品结构优化、爆款打造及滞销品清仓策略； 3. 协同商家、供应链及跨部门资源，策划并落地大促活动、新品孵化等重点项目，提升GMV及用户转化率； 4. 通过数据驱动运营决策，运用数据分析工具优化货品规划、库存周转及营销投放效率； 5. 构建商家分层管理体系，诊断商家痛点并提供定制化解决方案，提升商家满意度与平台粘性。
1. 负责家电、家装、家居垂类行业的整体经营规划与策略制定，统筹业务运营、利润优化及上下游供应商结算工作，达成核心业绩目标； 2. 运用数据分析工具与模型（如BI系统）挖掘业务痛点，通过数据驱动策略优化、流程改进及降本增效方案落地，提升经营效率； 3. 协同行业、供应链、渠道、横向（财税法风控）等部门，推动业务合作项目进展，建立跨团队协作机制，支持线上线下全渠道业务增长。
【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，你将面对品牌-优品-门店-消费者的端到端供应链挑战，参与构建支撑千亿规模交易的供应链产品底座，赋能数万家加盟门店和合作伙伴，用数字化能力驱动业务持续进化。 【职位描述】 作为天猫优品供应链产品团队的核心成员，你将负责以下方向： 1. 招商入驻与商货品管理： 负责招商入驻链路及商货品管理的产品设计，以提升流程效率、降低操作成本为核心目标，持续优化商家和平台的协作体验。 2. 计划管理（货管家AI）： 基于门店提报数据与算法能力，优化采购计划、分仓策略，解决滞销问题，提升库存周转效率，推动供应链决策从经验驱动向数据驱动升级。 3. 供应链外延——政企购： 负责政企购业务（年规模3-5亿）的产品优化，重点梳理发品链路、打通上下游串联，提升端到端履约效率。 4. 供应链外延——优链： 核心新方向。在现有基础版之上，将优品体系外的家电门店纳入平台生态，构建与大盘规模挂钩的家电线上生态圈，定义产品形态与增长模型。 5. ERP对接与实施： 管理生态小组，承接品牌系统对接日常需求，确保与KA品牌的数据链路稳定运行，持续维护和迭代。
1. 负责家装家居行业板块的商品运营、营销策略的制定与执行，包括品类规划、商家分层运营及平台资源优化，推动行业GMV增长与用户体验； 2. 主导行业数据分析与用户行为洞察，挖掘关键业务问题，输出运营方案并落地实施； 3. 跨部门协同供应链、产品、市场团队，独立操盘营销项目（如大促活动、品类增长计划），完成从策略设计到闭环交付的全流程管理； 4. 深度挖掘行业趋势与商家需求，制定差异化运营策略（如趋势货品开发、渠道优化），并孵化新品牌或类目实现商业化突破； 5. 建立关键大客户资源的深度运营体系，通过商务谈判与资源整合提升头部商家粘性，并为中小商家提供定制化扶持方案。
1. 负责AI产品的电商售卖与用户激活，制定月度、季度可量化的增长路径规划； 2. 制定用户激活及增长策略，驱动用户活跃率、留存率及付费转化等核心指标提升，具备数据驱动的运营策略； 3. 电商渠道的售卖，包括自营店铺及伙伴店铺的目标达成，通过商业化策略设计和渠道效率优化，发展电商等主流售卖渠道； 4. 产品经营：洞察发现和改进产品经营中的效率洼地，通过对成本，复用率，闲置率，ROI等毛利维度的持续优化，确保产品的高质量规模化健康发展； 5. 流量投放：主导主流付费投放，如SEM、内容种草及KOL合作等，为投放素材、人群、平台筛选负责，持续优化ROI通过运营活动设计和用户旅程的全生命周期运营，提升用户满意度，提升用户拉新。
1、品类规划和机会洞察：负责淘天集团直营业务电器、灯饰灯具、小家具等相关行业运营，基于用户需求，能精准定位和识别出品类机会，基于目标拆解，并制定出品类度年/季/月打法和货盘运营计划； 2、商品运营和成长打爆：熟悉货架电商渠道流量玩法，掌握商品打爆方法论，基于品类全盘视角和品类品规，把握消费者购买决策关键因素，制定商品冷启、打爆、维稳运营成长路径，联动渠道流量场域，实现业务增长和目标达成； 3、供给引入和商家管理：基于品类策略和供给需求，联动产地围绕目标供给寻源引入，同时掌握商家分层运营成长方法论，实现新商孵化成长，规模化商家数量增长；
1、负责百亿补贴3C品类的商品运营工作，从品类规划到行业搭建、价格机制设计、日常管理维护，对价格力、GMV、动销率、活动运营负责 2、针对所负责行业特性和商家特征，能够根据竞争态势制定有效的品类的招商策略，实现有竞争力的商品供给 3、有较高的行业货品敏感度和热点洞察能力，能够通过营销活动有效组织供给来满足目标消费人群，不断强化淘宝百亿补贴的优惠购买心智 4、根据运营目标，协调内外部资源，实现业务目标达成
1. 商家履约规则设计与迭代：负责跨境与本地商家的发货时效、发货异常行为等履约类处罚规则的方案设计、参数调优和版本迭代。基于不同国家和业务模式的数据表现，制定差异化处罚费率和激励机制（如KA折扣、大促豁免策略等） 2. AI驱动的规则效果分析：善用AI工具，建立竞对视角，能够设计规则效果度量体系，监控各国发货及时率、发货异常率等核心指标的日/周/月趋势，结合AI工具定位关键异动因素、规则盲区，输出可落地的优化建议 3. 跨团队协同推动规则落地：与产品、技术、物流、行业、中台等团队紧密协作，将规则需求转化为产品方案并推动上线。参与大促（如328、618、双11）期间的规则保障，确保促销高峰期的履约质量和商家体验 4. 商家体验运营与舆情管理：建立商家履约处罚的申诉与反馈闭环，监控商家舆情（内部渠道 + 外部平台），针对高频痛点设计体验优化方案，持续提升商家对规则体系的认可度和满意度 5. 规则运营SOP与知识沉淀：建立标准化的规则运营手册和FAQ体系，沉淀各国规则差异、历史案例与最佳实践，支撑团队知识传承和新成员快速上手
