共 2454 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
1.高表现力语音合成系统开发： 负责淘宝直播数字人的TTS系统研发，重点突破多情感、高表现力、极具电商直播感染力的语音建模，实现语速、重音、情感的动态可控； 2. 全双工交互系统构建： 设计并实现数字人全双工语音交互架构，包括语音活动检测、打断唤醒、交互逻辑控制等，提升数字人在直播场景下的即时互动感； 3. 端到端交互大模型研发： 参与并研究应用端到端语音大模型，探索流式语音输入与输出的深度融合，解决传统级联模型的语义割裂与延迟问题； 4. 极致性能优化： 针对直播实时性要求，优化语音全链路延迟，从模型压缩、推理加速到流式处理，保障低延时体验； 5. 场景化落地： 与产品和工程团队紧密配合，将全双工交互技术应用于直播间智能导购、等业务场景，提升用户留存与转化；
1. 多模态Pre-training：开展研究及进行实验。研究内容包括：数据清洗与筛选、数据配比优化、课程学习、视觉语言模型结构设计与优化、训练策略优化、预训练数据合成、scaling law预测、词表优化、模型蒸馏与压缩、长上下文能力优化等。 2. 多模态Post-training：迭代Post-training训练策略（SFT/RLHF），专项能力数据迭代，参与模型能力评测及评测数据和评估标准的迭代。 3. 多模态推理和通用Agent：通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，打造多模态的Test Scaling Laws，并推动模型对网络和虚拟世界的交互和任务完成能力。 4. 统一理解生成：构建视觉统一理解生成大模型，推进多模态统一生成与理解的推理和交互新范式。
1. 用户偏好采集与建模：设计并构建系统化的用户偏好数据采集方案，深入分析用户行为与反馈信号，建立多维度、可扩展的用户偏好表征与建模体系，为 Reward Model 训练提供高质量数据基础。 2. Reward Model 训练与优化：训练高精度、低偏差的 Reward Model，覆盖创作质量、指令遵循、安全对齐、人类偏好等多个专项维度；持续优化训练策略，有效缓解 Reward Hacking 与分布偏移问题，为下游 RL 训练（PPO / GRPO 等）和用户偏好评测提供可靠的奖励信号。 3. 用户反馈分析与 Badcase 聚类：建立从线上用户反馈到模型迭代的闭环机制，利用聚类、归因分析等方法系统性挖掘 Badcase，定位模型能力短板与偏好盲区，驱动数据策略与训练目标的持续优化。 4. LLM Judge / Verifier 体系建设：研究并构建基于 LLM 的自动化评测与验证体系，设计可 Scalable 的 Verifier 信号，使其既能作为高效的偏好评测工具，也能作为奖励信号直接融入 RL 训练流程，提升模型迭代的自动化程度与覆盖广度。 5. 偏好对齐前沿探索：持续跟踪 RLHF / RLAIF / DPO / Constitutional AI 等对齐技术的前沿进展，探索更高效的偏好学习范式，推动 Qwen 在对齐质量与训练效率上的双重突破。
1、负责食品下类目的采销工作，基于业务目标拆解，制定品类及相关品牌年／季／月度生意计划及运营计划，建设品牌梯队，对生意结果负责；对品类的结构健康和持续发展负责 2、能够有效管理商家，撬动商家资源，联合商家内部多部门实现共同推动品牌生意成长，达成品类整体成本、利润、销售、仓配费率等关键指标 3、能够深入了解品类市场情况，有效洞察品类市场趋势，具有前瞻视角，定制和孵化新商品，有效结合场域及人群视角配置及整合资源，打造趋势新品和新爆款，基于各资源定位协同进行货品供给 4、结合对用户的洞察和对消费趋势的分析，把握消费者购买决策的关键因素，在销售策略、渠道推广、玩法互动产出方案并进行项目的落地执行 5、能够有效与内外部各方沟通协同，有较好的项目管理能力，统筹推动项目及资源落地
1. 负责建设面向集团各业务线的大模型评测体系，涵盖通用能力评测与业务场景定制评测，优化基于 LLM-as-Judge、自动化评测模型训练、人工评估和用户行为数据的多维度评测框架，保障评测结果的全面性和可靠性。 2. 构建多维度评测指标体系（准确性、安全性、流畅度、一致性、业务指标等），覆盖 APP 对话助手及各业务线智能体场景。 3. 深度参与模型迭代过程中的评测驱动优化，建设完整的“数据→训练→评测→反馈”的高效数据飞轮。 4. 跟踪业界主流评测方法与 Benchmark 动态，持续优化内部评测体系。
1.客户与市场： ①能够与客户建立顺畅的沟通渠道，保持良好的互动关系，更快更准确及时响应并解决客户需求，同时对合同外需求也能做到积极响应，并做到客户期望管理； ②及时掌握行业、竞对的运营、成本、资源水平，确保负责模块运营竞争力水平。 2.经营管理：通过运营提效&成本改善，确保所负责模块的经营目标达成。 3.运营管理：做好所负责模块的运营盯盘及问题改善，确保良性运营； 4.项目管理：基于OKR能做好关键项目推进，确保有好结果的价值产出。
1、负责CPU IP产品的软件需求拆解和指标定义，根据CPU IP的目标市场和应用场景，结合产品需求，拆解和定义包括开发工具、操作系统、应用组件等相关软件需求以及软硬件性能指标； 2、负责CPU IP项目中软件开发的全链路研发管理与跟踪，作为技术架构师牵头研发项目中的关键指标拆解、软硬件协同优化以及产品交付标准。
1. 音频/音视频 Agentic能力: 原生音视频Agentic/Long-horizon, 全模态Agentic/Coding不降智等。 2. 音视频理解基础能力：包括Caption, Grouding, 音视频Alignment， General QA，长视频，多音视频理解等。 3. 音频/语音理解基础能力: 包括ASR, MultiSpkASR, 语音/音频Grouding/Counting/QA，音乐理解，长音频，多音频理解等。 4. 音频/音视频Postrain/RL/OPD。 5. 音视频通话与交互：包括全音视频双工, 音频query不降智/体感优化等。 6. 语音生成基础能力: 包括音色克隆，可控性，长语音生成稳定性等。 7. 全模态模型自主优化与Self-evolving。
1、主导面向Agent的新型数据体系架构设计与落地，推动数据资产从传统报表模式向智能体可消费模式演进； 2、负责端到端数据建模设计与开发交付，实现核心业务实体模型设计； 3、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立监控告警、血缘追踪与异常恢复机制，确保数据SLA； 4、负责面向Agent交互场景的Skill 开发与调优，覆盖智能找表、自然语言查询、数据分析洞察等核心能力，持续提升问数准确率与响应效率。
1、负责电商平台支付相关功能的设计与优化，包括交易及付款流程闭环并提升体验； 2、需具备基础的支付产品能力，熟悉东南亚各国基本支付产品形态，并可以提出优化的产品策略； 3、独立完成产品需求文档（PRD）撰写，并推动开发、测试及上线； 4、与开发、运营等团队高效协作，确保产品按时落地并达成目标； 5、分析用户行为及市场趋势，挖掘产品改进点，提出创新方案。
1. 产品规划与路线设计：深度调研不同场景下的语音AI产品需求，结合语音AI技术演进与行业发展趋势，制定语音交互产品（语音输入、语音生成、语音对话、语音同传、歌声音乐生成等）的短中长期路线图，明确核心能力优先级、场景落地顺序及资源投入节奏。 2. 功能设计与优化：主导语音AI产品核心功能的设计与迭代，包括但不限于：语音音色设计、交互体验设计、场景化功能定制，持续提升产品在不同场景下的用户体验。定义和细化语音AI模型的功能和评测体系，包括但不限于：表现力、共情、自然度等。 3. 跨团队协同与项目推进：作为语音AI产品落地的核心协调者，联动算法、工程、业务及测试团队，明确各环节交付标准与时间节点，解决跨部门协作中的技术瓶颈与需求冲突，确保产品在各场景顺利落地。 4. 行业动态与竞品分析：跟踪国内外语音AI技术与产品的发展动态（如新型算法、前沿应用场景、竞品功能与策略等），定期输出分析报告，为产品策略调整提供依据，提升公司语音AI产品的竞争力。
1. 行业战略客户的建联及客情关系深化，行业战略数字化转型推动落地； 2. 挖掘战略客户的业务痛点与数字化需求，设计和升级具有竞争力的解决方案，包括Ai方案，助力客户实现数字化转型与升级； 3. 负责协同和推动内外部各种资源，帮助客户落地数字化方案，带来客户业务价值； 4. 攻坚重点行业标杆客户，进行商业突破，总结行业数字化经验与实践，打造行业数字化标杆，带动行业势能。
1. 行业战略客户的建联及客情关系深化，行业战略数字化转型推动落地； 2. 挖掘战略客户的业务痛点与数字化需求，设计和升级具有竞争力的解决方案，包括Ai方案，助力客户实现数字化转型与升级； 3. 负责协同和推动内外部各种资源，帮助客户落地数字化方案，带来客户业务价值； 4. 攻坚重点行业标杆客户，进行商业突破，总结行业数字化经验与实践，打造行业数字化标杆，带动行业势能。
负责制定和推动AI技术在工程体系中的规模化应用，主导工程组织的架构升级与效能革新。以AI能力为核心驱动力，推动工程团队在技术范式、协作模式和组织形态上的系统性演进，技术创新与业务价值的转化岗位职责： 1、AI技术战略规划：制定AI技术在工程场景中的应用路线图，识别关键落地场景，推动从试点到规模化的全链路落地 2、工程架构演进：主导工程体系的技术架构升级，结合AI能力重新定义研发流程、工具链和工程标准，提升整体工程效能 3、组织能力建设：推动工程团队的能力结构升级，设计并落地AI时代下的团队组织模式、人才培养体系和协作机制 4、技术前瞻与创新：跟踪AI技术前沿趋势，结合业务场景探索创新应用，建立技术创新与业务价值的转化机制 5、跨团队技术协同：与产品、算法、业务等多团队深度协同，推动AI能力在业务全链路中的渗透和价值释放
1. 多模态产品规划与落地：负责多模态 AIGC 产品的整体规划、产品架构与能力设计，主导从 0→1 或 1→N 的产品建设与迭代，推动多模态生成技术在真实业务场景中的规模化落地。 2. 技术能力与业务场景融合：深入理解多模态大模型的能力边界与演进方向，持续挖掘高价值应用场景，将前沿算法能力转化为具备用户价值与商业价值的产品能力。 3. 跨团队协同与项目推动：作为算法、工程与业务团队之间的核心协同角色，承担“技术翻译”与“方向推动”职责。深度参与模型效果评估、能力定义与迭代策略制定，推动项目高效完成从需求、验证到上线的完整闭环。 4. 行业洞察与战略判断：持续关注全球多模态 AIGC 领域的技术趋势、产品创新与行业变化，对未来 1-2 年的技术演进与产业机会具备独立判断能力，为产品方向与战略决策提供前瞻性输入。 岗位方向 ● 视频生成模型与产品 HappyHorse ● 世界模型与交互式产品 HappyOyster ● 其他创新探索产品......
岗位职责： 1、业务场景深耕：深入业务一线，挖掘AI赋能的关键场景和突破口，主导从需求定义、方案设计到生产部署的全链路交付 2、端到端工程交付：主导AI解决方案的工程化落地，覆盖架构设计、核心代码开发、数据管道构建、系统集成与上线部署，对最终交付效果负责 3、技术方案设计：针对复杂业务场景，设计可落地的AI技术架构，在不同技术路线间权衡成本、效果与可维护性，确保方案的工程可行性 4、产品能力反哺：提炼一线交付经验，将定制化解法抽象为通用能力，推动核心平台产品的迭代优化 5、跨域技术协同：与产品、算法、业务等多团队深度协同，快速理解不同业务领域逻辑，精准定位AI赋能切入点
深入客户真实业务现场，以生产级工程能力将钉钉 AI 原生能力转化为可上线、可评估、可持续演进的业务系统，并把一线经验沉淀为可复用的产品与工程能力。 我们正在寻找愿意真正进入客户现场、用工程方式解决复杂业务问题的 FDE 工程师。你将服务于钉钉战略大客户及重大行业客户，围绕协同办公、组织管理、企业应用、知识服务与智能工作流等场景，基于钉钉 AI 原生能力、开放平台和企业级集成体系，与客户业务及技术团队并肩工作，把高价值需求转化为可上线、可度量、可持续演进的生产系统。 FDE 的价值不止是完成一次技术验证，而是让 AI 真正进入客户的日常业务流程：用户持续使用，系统稳定运行，业务效果可以衡量，关键经验可以复制，并能反向推动钉钉产品与平台能力演进。
1、负责公司海外仓储自动化控制系统WMS/WCS的设计，参与核心产品的规划设计 2、参与客户需求调研进行需求分析，整理和确认用户需求，撰写详细需求文档，绘制和编写需求原型文档 3、负责与开发人员沟通，对软件需求进行管理，包括对需求点的跟踪和证 4、参与产品的测试及实施工作，并配合用户进行产品的持续改进 5、负责用户手册、实施手册等技术文档的编写 6、跟进产品上线应用情况，持续优化产品线 7、有WMS、WCS设备控制系统、自动化仓储设备经验优先考虑
1、负责部门AI数据业务全面风险体系建设；制定各业务域的风险规则、建立领域风险标签、建设风险识别、风险预警的能力与机制；结合业务实际情况建立风险处置措施并跟踪落地情况。 2、日常与集团法务、财务、廉政、内控建立联动机制，结合各职能团队的专业要求及经验，沉淀体系化的AI数据全面风险管理细则、流程、机制，做好本部门AI数据业务的事前主动风险管理，并配合好集团各职能角色在本部门的工作落地。 3、面向部门关键岗位同学，建立场景化的风险管理活动，如新员工廉政合规培训、关键人群定期定向运营等。
1. 负责音频生成大模型研发（文生音频、音频编辑、音色克隆、音效合成等），产出高保真、可控的生成方案并推动落地； 2. 研发音频理解大模型，构建跨模态（文本、图像、视频与音频联合）的细粒度音频内容描述体系； 3. 搭建大规模多源通用音频数据集（音乐、语音、环境声等），支撑模型持续迭代； 4. 推动音频大模型在业务场景中落地，解决推理效率、可控性、实时性等工程问题； 5. 跟进行业前沿，保持团队在通用音频大模型领域的技术领先。
企业全球化正在从「把产品卖到海外」走向「把整个组织的知识、内容与沟通同步到多语言」，而大模型第一次让这件事具备了规模化交付的可能。我们正是在这一方向上构建下一代企业内容本地化平台。 团队致力于打造面向企业的多语言内容智能化平台，以大模型与 Agent 技术为核心，深度融入企业的内容生产与协作流程，覆盖从静态内容到实时沟通的完整链路：技术文档、产品手册、培训材料与企业知识库的高保真翻译与版式还原；图片、音频、视频的多模态内容本地化，涵盖语音转写、字幕生成与语音合成；以及会议、演讲、直播场景下的实时语音翻译与同步字幕。其中文档与知识资产方向已在云上正式商用，服务具备真实国际化需求的企业客户；多模态与实时链路是团队当前的战略重点，也是本岗位的核心投入方向。 在这里，你将参与从大模型编排、Agent 架构设计到实时流式系统的端到端攻坚，直面低延迟、高并发、多语言与成本效率并存的真实工程挑战，并与产品、算法、工程团队紧密协作，把前沿技术转化为每天被企业客户真实使用的能力。团队技术氛围务实，鼓励技术判断与自主决策，技术选型由真正做事的人拍板。 我们希望与你一起，重新定义企业跨语言协作的形态，让语言不再成为任何一家企业走向世界的边界。 一、技术方案设计 面向企业客户的多语言内容处理需求，确定技术方案的目标、范围和交付成果，包括翻译质量、处理时效和成本边界 进行技术可行性分析与方案评审，完成大模型选型、Agent 编排架构、数据架构和开发流程的决策，并对决策结果负责 二、技术实现 主导核心链路的设计与编码：大模型调用与多模型路由、工具调用与多步任务编排、文档解析与格式还原，以及图片/音视频等多媒体内容的翻译处理（语音转写、字幕、语音合成） 主导实时翻译链路的架构与实现，在高并发、低延迟约束下完成流式处理、背压控制与资源隔离，保障端到端时延与稳定性 组织阶段性技术讨论与 Code Review，通过调试优化推动代码成功部署 负责线上系统的维护与迭代，包括值班 oncall、升级工单处置、bug 排查、问题诊断、翻译效果改善、响应速度与调用成本优化 三、基础服务开发 洞察并抽象团队内重复出现的 AI 工程需求，形成统一的基础能力方案：模型接入层、Agent 编排框架、提示词与上下文管理、效果评测体系 通过技术框架、领域 SDK、技术知识库等可复用能力建设，持续提升团队研发效率和交付质量 四、技术洞察与研究 通过行业会议、技术媒体、学术研究、同行交流等方式，跟踪大模型、Agent 框架、语音与多语言处理领域的技术进展，判断哪些值得引入并给出明确结论 追踪并定期分析同类产品的核心技术指标和发展方向，明确我们的差距与优势 通过 POC、产品经理等内外部渠道理解客户真实诉求，凝练形成技术洞察 五、技术规划 基于业务需求和技术洞察，制定 AI 能力方向的中长期技术路线图 体系性设计各类配套规划，包括技术基础设施规划、技术质量规划、稳定性与技术安全规划 六、项目管理 确定项目目标和范围，拟定项目计划、资源需求计划、风险评估和交付成果 组建项目团队，明确各岗位职责和任务，配备必要资源，设计高效协作机制 按计划落地实施，对项目进度、数据、质量进行监控，确保保质保量交付 总结项目经验和教训，反馈成果和绩效，为后续项目沉淀经验
1. 主导产品立项前期预研、CDP开发、架构方案、DRB决策工作； 2. 主导产品关键技术方案的布局和重大决策，把握或引导产品技术发展趋势； 3. 主导原型机的预研工作，牵引各技术领域的研究方向和能力建设； 4. 协调或调动内外部优势资源配合公司产品开发战略目标的达成； 5. 根据产品定义，产品分析并综合技术，成本等维度考量，完成架构方案设计，对方案风险评估，提出可行的应对措施预案； 6. 对所负责开发产品的综合竞争力和成本负责。
1. 文本/图文/音频/视频数据清洗、处理流程的工程化算子实现； 2. 构建高效、可扩展的流程编排及执行引擎； 3. 构建基于海量图文数据的搜索引擎，内容检索、多模态检索、RAG及性能&效果优化； 4. 与下游模型平台的对接，相关sdk的设计； 5.构建agent平台，包括single-agent, multi-agent以及ui agent等，以更加智能化的方式支持我们的数据处理和高质量数据的生产； 6. 基于大模型、agent及我们已有的海量数据，在应用端的探索。
1. 负责相关业务的运营财务支持和财务分析工作，包括预算管理及财务分析、各类运营决策分析及支持； 2. 多方面、多维度进行财务分析，并为业务资源投入、决策制定、效率提升提供财务视角的分析和反馈，推动业务模式优化和效率提升； 3. 在支持业务发展过程识别存在的风险；能够合理地控制资源的投入和节奏；
1. 负责海外快递-以色列业务财务分析，包括但不限于预算预测管理、经营绩效评估、业务决策支持、商业竞争分析、财务专业能力建设、流程搭建及规则优化等； 2. 针对物流及供应链履约资源，进行成本显性化分析，定期出具经营及财务状况报告，具备对各项决策及活动的资源投入进行投入产出进行财务评估的能力； 3. 参与业务发展，能够提出有建设性的财务建议，防范风险或带来成本节约，并由财务牵头形成系统性的解决方案及落地； 4. 持续完善BU财务管理程序和政策，在支持业务发展的同时，把控业务内控风险。
● 负责搜索、图搜、个性化推荐等产品的规划、需求撰写与项目推进，把小 B 买家碎片化的采购与选品需求抽象为可规模化的产品能力。 ● 深入理解小 B 买家（店主、团长、买手、主播等）的采购与选品决策路径，围绕"找爆款、找平替、找定制、找库存、发现货源"等场景挖掘痛点与机会。 ● 与算法、工程团队紧密合作，定义 Query 理解、商品理解、图像检索、召回排序、用户/商品画像、多目标排序、生成式排序等环节的产品需求与验收标准。 ● 设计搜索结果页、搜索 SUG、筛选排序、AI 导购对话、平替推荐卡片、AI 选品助手、商机日报、品类趋势榜、工厂匹配等前端产品形态与交互，持续优化买家从"表达/发现需求"到"找到货源"的转化效率。 ● 建立搜索与推荐的数据监控和效果评估体系，通过 A/B 测试、用户研究、商家访谈持续迭代产品策略。 ● 联动行业运营、供应链、商家产品，推动商品标题、属性、图片、价格、库存等供给信息的结构化与搜索/推荐友好度提升，提高源头厂货的精准分发效率。 ● 跟踪国内外搜推领域生成式产品/技术进展和落地实践，持续为团队输入新思路并探索在 1688 场景的创新应用。
1、负责 AI 推荐用户产品，围绕用户实时意图判断和内容素材表达，提升对用户兴趣、需求阶段和消费意图的理解，推动推荐从“被动展示商品”升级为“主动理解用户、精准组织内容”，拉升用户停留时长和回访粘性；并结合用户需求、商品供给、价格力及权益信息，优化权益触达对象、时机和表达方式，提升货盘丰富度、匹配度及用户价值感，拉动首猜场景的用户规模增长，让更多用户进入并觉得“值得逛”； 2、同时负责手猫APP端内的AI导购产品，参与导购Bot的0到1设计，包含用户理想态与测评机制、通过打造skills定义垂类场景C端体验，落地AI范式下的用户体验； 3、负责天猫 APP 全端信息流推荐产品，以ipv为北极星指标，持续升级召回、粗排、精排、重排等全链路能力；推进多目标建模、用户长期兴趣建模、实时特征等落地，系统性提升推荐效率和用户体验；并探索AI大模型、强化学习、智能决策等在推荐系统中的应用，在核心业务目标不降的前提下，进一步提升首触效果和用户粘性。
1、负责多语种语音数据的生产质量判断、复核、验收辅助和问题记录，优先覆盖英语、西班牙语、葡萄牙语。 2、判断外语语音的发音、语言地道性、非目标语言、语义一致性、文本一致性和基础音频质量问题。 3、支持多语种 ASR、TTS 多语种音色、同声传译和供应商语言质量验收。 4、记录多语种任务中的常见错误、争议样例、术语问题、语言地道性问题和供应商反馈点。 5、与质检、验收、业务和外部语言资源协作，完成复核、仲裁和复盘。参与多语种 ASR、TTS、同声传译和供应商语音数据验收，负责语言质量、发音质量、文本一致性和语言地道性的生产质量判断。
岗位角色 [中文】 你的核心使命是获取优质线索，并将其转化为活跃的 AI 用户。你将全面负责并优化全球市场（EMEA、APAC、美洲）的付费广告投放，精准触达 AI 原生开发者与企业决策者。你将依托在效果营销、受众画像及 AI 智能竞价方面的深厚专长，大化投资回报率 (ROI)，扩充销售管线，并驱动 Token 消耗量增长——同时构建一个可扩展、可衡量且符合品牌安全标准的获客引擎。 核心职责 ● 策划、执行并优化跨平台付费媒体广告，包括 Google Ads（搜索、YouTube、展示广告），以及 LinkedIn、X (Twitter)、Meta 和主流程序化广告平台。 ● 制定受众策略，利用第一方数据、意向信号 (intent signals)、技术画像 (technographics) 和 AI 驱动的细分模型，精准定向 AI 开发者、机器学习工程师、CTO 及创新业务负责人。 ● 与增长、产品和内容团队紧密协作，确保广告素材与高转化率的落地页体验（如免费试用、MVP 上线、Qwen/通义千问 接入）高度契合。 ● 管理高达每月 X 美元的预算，严格把控获客成本 (CAC)、线索质量以及 Token 激活率。 ● 搭建并完善转化追踪、归因模型和增量测试（如区域提升测试 geo-lift、保留对照组 holdout groups）。 ● 紧跟 AI/开发者营销趋势：探索并测试新兴渠道（如 Reddit、GitHub Ads、Stack Overflow）和创新广告形式（如互动广告、AI 演示单元）。 ● 每周汇报 KPI 达成情况，并提供可落地的洞察建议，持续优化从广告曝光到 Token 消耗的全漏斗表现。 The Role 【English] Deliver qualified leads who become active AI users. You'll own and optimize paid media campaigns across global markets (EMEA, APAC, Americas) to acquire AI-native builders and enterprise decision-makers. You'll leverage deep expertise in performance marketing, audience intelligence, and AI-driven bidding to maximize ROI, scale pipeline, and fuel token consumption—all while building a scalable, measurable, and brand-safe acquisition engine. Key Responsibilities ● Plan, execute, and optimize paid media campaigns across Google Ads (Search, YouTube, Display), and other platforms LinkedIn, X (Twitter), Meta and major programmatic platforms. ● Develop audience strategies using first-party data, intent signals, technographics, and AI-powered segmentation to target AI builders, ML engineers, CTOs, and innovation leaders. ● Collaborate with Growth, Product, and Content teams to align ad creative with high-converting landing experiences (e.g., free trial, MVP launch, Qwen access). ● Manage budgets up to $X/month with rigorous focus on CAC, lead quality, and token activation rate. ● Implement and refine conversion tracking, attribution modeling, and incrementality testing (e.g., geo-lift, holdout groups). ● Stay ahead of AI/developer marketing trends: test emerging channels (e.g., Reddit, GitHub Ads, Stack Overflow) and formats (e.g., interactive ads, AI demo units). ● Report weekly on KPIs and provide actionable insights to optimize funnel performance from impression to token consumption.
1、负责淘天优惠工具模型、优惠规则、价格计算等营销中台相关产品 2、基于竞对动态、业务策略方向的敏锐洞察，不断推进营销能力的演进发展，保持淘天营销能力的先进性 3、基于中台能力，面向大促营销、直播营销、会员营销、店铺营销等淘天各类复杂营销场景提供能力和营销解决方案支持 4、对现有底层能力进行适配AI时代的迭代和升级，建立和持续迭代配套的知识库、工具库，并基于此探索更高效的平台产品与各业务的协作生产方式
