共 2454 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
1、参与业务战略规划和年度预算的编制，从财务的角度对业务发展提供具体规划和战略支持； 2、互联网Fintech相关的业务与财务分析，设定合理的指标评价体系，对业务运营状况、重点项目进行分析评估，为业务提供决策支持，积极推动业务升级并不断提高财务回报率； 3、熟练各种财务模型的搭建，善于从大局出发抓住主要矛盾，并在把握业务方向的同时，又能深入细节提出具体的可执行的行动建议，并推动各业务方一起使行动发生并拿到结果。
1、负责设计和实施AI原生的电商客户服务和客户体验解决方案，提升业务效率和客户满意度。 2、基于AI技术，创新电商领域的客户服务模式，优化用户体验，实现智能化服务流程。 3、与跨部门团队合作，将AI技术融入产品设计，解决复杂业务问题，推动业务增长。 4、分析和跟踪AI产品在电商领域的应用效果，持续优化产品性能和价值。
岗位介绍 负责alibaba.com买家侧链路产品体验，覆盖用户从市场触达、注册登录、需求探索、商品与供应商评估，到询盘、交易决策和下单转化等核心环节，并参与美洲、欧洲及亚太重点市场的本地化产品探索。 不仅能够交付高质量的产品体验方案，还能够结合用户研究、业务数据、市场洞察、增长实验和AI工具，理解不同市场买家的行为差异与交易决策过程，持续提升买家获取、需求匹配、交易效率和整体产品体验。 岗位职责 ● 参与Alibaba.com 国际站买家侧核心产品体验建设，包括：市场拉新、买家需求表达、品商表达、询盘、沟通、交易决策及下单转化； ● 从买家完整决策链路出发，识别关键体验问题，平衡用户价值与业务目标，持续提升用户获取、需求匹配、询盘转化、交易转化及买家留存等核心指标。 ● 深入理解美洲、欧洲及亚太不同国家和区域市场的用户需求、采购习惯、商业文化和交易差异，推动本地化产品体验设计。 ● 围绕业务目标建立体验假设，并通过数据、实验和AI能力验证设计价值，
1、负责新建数据中心消防图纸审核工作，确保消防图纸满足法律法规要求； 2、负责新建数据中心消防系统建设全过程管理工作，严格监督施工单位依照规范及设计要求开展施工，在施工期间主动排查潜在问题，及时督促施工单位落实整改； 3、组织开展新建数据中心消防系统的测试和验证工作，确保系统在紧急情况下可精准启动、稳定运行并充分发挥灭火与防护作用； 4、负责数据中心消防系统的日常运维管理，对各消防系统进行巡检、维护、故障排查与维修，确保消防设备处于正常工作状态； 5、制定和完善消防管理制度、应急预案和消防3P文档，定期组织消防演练和消防培训，提高全体员工的消防安全意识和应急处置能力； 6、对接合作单位、行政物业，确保合作单位、行政物业的消防相关工作按照既定计划和标准落实到位，定期检查合作单位、行政物业的工作进度和质量，及时协调消防相关问题。
团队介绍： 阿里国际会员&营销团队，作为阿里巴巴重要战略-国际化先锋战队之一，承担着集团实现全球化的艰巨任务。我们依托于强大的底层技术能力，服务于国际化几乎所有的电商业务，助力国际化业务快速发展。希望你加入我们，同我们一道通过技术驱动全球贸易模式的升级。 我们正在寻找对大模型技术应用充满热情的 AI 开发工程师，加入阿里巴巴国际化会员&营销中台团队。你将深度参与AIGC在电商核心场景的落地，核心职能将覆盖电商三大核心场景【人&货&场】中【人&场】两大核心场景。 团队职责： 1. 面向国际化【电商&金融&物流】，为买家、卖家、供应商、ISV等提供端到端的基础链路会员、地址、营销服务，包括注册/登录/用户中心/认证授权/地址管理/营销设置/营销投放/营销计算/营销预算等基础功能； 2. 面向国际化所有核心站点业务，包括Lazada/AliExpress/Daraz/Miravia等电商业务的业务支撑，包括但不局限于AI架构设计、系统架构优化、业务需求编码、工具平台开发，SAAS化产品能力打造、日常/大促稳定性保障等工作。 工作描述： 1. 参与会员&营销中台AI相关产品的全流程开发，包括但不限于注册、登录、用户中心、隐私合规、安全防控、营销设置、营销投放、营销计算、资损防控等领域Agent应用的架构设计、优化迭代； 2. 参与大模型技术在多业务场景的解决方案落地，面向全球消费者/商家，优化用户在注册/登录、下单、支付、履约，以及优惠表达/计算/扣减等方面的全生命周期的消费体验； 3. 参与大模型技术在多维保障体系的解决方案落地，通过Agent架构设计、体系优化，助力消费者、商家、电商平台，在账号安全、隐私合规、资损防控、性能优化、成本治理等方面取得突破性的进展。
作为阿里妈妈 AI Agent 和客户成长团队的核心技术成员，你将主导下一代广告智能体系统的架构演进与策略创新。我们致力于将前沿的 LLM 与多智能体技术深度融入大规模商业决策场景，通过构建具备高度自主性与复杂推理能力的 Agent 体系，为广告主提供从精准投放到客户全生命周期运营的智能化闭环解决方案。在这里，你将探索 AI Agent 在动态博弈、长期记忆及个性化交互中的技术边界，驱动业务实现从自动化向智能化的跨越式增长。 职位描述 1、支持阿里妈妈核心广告产品中AI Agent相关算法能力设计和优化；构建完善与科学的营销智能体评价体系，持续优化现有Agent产品的产品能力与交互体验效果，打造行业Agent标杆； 2、针对广告投放与客户运营场景，设计基于长期回报的优化目标与奖励函数，构建复杂环境反馈预估的世界模型，通过大规模强化学习与持续学习，设计高效的奖励、环境、策略模型的协同进化算法，以提升Agent在复杂营销环境下的自适应能力与业务应用效果； 3、与工程团队紧密合作，共同定义和实现Harness能力的前沿创新，如Agent架构升级、长程任务优化、上 下文管理、working memory与长期记忆、Skill编译与自进化等领域； 4、通过持续学习算法优化，hybrid-training等方法，设计高效的自进化和终生学习方法，降低token消耗与成本； 5、探索智能体auto-research在Agent效果优化与广告算法迭代的应用，基于业务真实反馈，识别当前auto-research中的效果评价与问题，并进行针对性的优化； 6、跟踪 AI Agent 领域的最新学术进展，并将其转化为可落地的技术方案，持续提升团队在Agent算法领域的技术壁垒。
1.负责到家场景下的履约服务相关产品能力设计，内容包括到家商家履约、商家订单管理、商家售后服务、商家赔付等部分，输出有质量的履约解决方案； 2.从业务发展规划出发，前瞻性的参与业务产品规划，以客户及业务价值为目标，制定产品目标、策略论证/迭代路径和节奏，助力商家做好每一笔生意； 3.充分应用AI能力，并且可围绕AI Native展开产品流程设计，形成新型产品流程，支持业务快速发展； 4. 参与项目管理、关键方向决策，保障项目的交付体验、进度和质量； 5.通过市场及竞品分析、判断行业趋势及机会点，为团队及自己负责的产品线提供有价值且可落地的洞察和想法。
1、商品投放策略制定：面向不同品类、品牌/头部商家货盘，结合不同国家消费者需求特征与商品分层，制定站外投放的选品及权益运营策略，牵引品牌商品在外投场景的透出与转化，为投放效率与货币化效能负责； 2、投放商品承接运营：基于商品分层与选品结果，匹配相应的外投渠道策略，通过科学实验方式设计并迭代投放场景的透出及承接机制（落地页、专享价、权益承接等），持续优化承接转化链路，为转化效率负责； 3、AI 能力应用与提效：主动运用 AI 工具与数据智能手段，落地投放选品、人群/商品匹配、承接策略、算法迁移等场景的智能化，推动选品与承接运营从人工经验向数据/模型驱动升级，为运营效率与规模化复制负责； 4、商品招募与价格力执行：与供给侧货品运营协同，制定品牌商品的价格力标准与投入机制，锁定商家在外投侧的货盘与资源投入，形成投—承—供一体化闭环。
1. 参与新一代Agent驱动的自适应爬虫系统的设计与落地，面向Web、Android、iOS 等多端场景，持续提升采集系统的成功率、稳定性与可扩展性； 2. 深入研究多维度数据采集策略，建设站点/APP 结构自动识别、覆盖策略生成与异常处理能力，提升复杂场景下的数据获取效率与覆盖质量； 3. 攻防对抗：针对不同目标平台开展系统性技术分析，结合环境仿真、协议模拟、设备指纹绕过、行为拟人化等技术，提升系统链路稳定性； 4. 构建AI Native的数据采集到数据处理的智能化全链路体系，利用 AI 技术实现数据采集、自动化清洗、结构化提取、质量评估与工程化落地； 5. 技术沉淀： AI采集平台架构设计、技术分析、策略研究、问题复盘等文档，沉淀可复用的方法论、工具能力和知识体系，推动团队采集能力持续升级。
1. Long-Horizon Agent 核心架构：设计并落地面向金融场景的长程智能体系统，涵盖多步推理（CoT/ToT）、计划-执行-验证-重规划循环、跨会话状态持久化与经验累积，使智能体能够自主完成数小时乃至数天跨度的复杂金融业务任务。 2. Agent 运行时与编排引擎：构建 Agent Harness 层——支持 Agent Loop（ReAct/Reflection 循环）与 Graph-Native 有状态图编排（Nodes/Edges/Cycles、条件路由）两种范式，内置持久化层实现断点恢复、Human-on-the-loop 审批与轨迹回溯；设计 Agent 沙箱与隔离执行环境；支撑生产级多智能体协作与大规模并发弹性伸缩。 3. 上下文工程与记忆系统：设计工作上下文管理（压缩、摘要、窗口调度）与持久化记忆架构（向量检索、结构化经验存储），解决 "Lost in the Middle" 退化和跨 Session 状态断裂问题，保障长程任务执行质量。 4. 工具生态与 MCP 协议集成：设计 Tool-Use 框架与 Model Context Protocol 接入层，实现金融领域工具（行情、研报、合规检查、交易执行等）的标准化注册、动态发现与安全调用；定义清晰的 SDK/API 接口供客户侧二次开发与生态扩展。 5. Agent 评测与可观测：构建 Agent 评测体系——覆盖规划能力、工具调用可靠性、多轮交互一致性、长程记忆连续性等核心维度；建设 Agent 全链路 Tracing 与运行时可观测平台，支撑快速定位和修复 Agent 行为异常。 6. 新一代知识库（知识编译）：设计以 LLM 为编译器的智能知识库架构——摄入即整合，替代传统 RAG 的"查询时拼凑"模式，实现知识复利与持续增量更新，服务金融研报、合规文件等高密度知识场景。 7. 训推一体与模型服务：参与金融领域模型的微调、评测与推理服务建设，关注 Agentic RL 在金融任务上的应用，推动模型能力内化。 8. 金融级稳定性与合规：负责金融级 SLA 保障体系建设（容灾、降级、灰度、熔断），满足金融客户对高可用、数据安全与监管合规的严格要求。
我们正在寻找一位兼具深厚前端工程底蕴与 AI 原生思维的跨界技术专家，共同定义下一代电商研发智能化基础设施。你将依托自研淘宝研发领域大模型，探索从“代码辅助”向“意图驱动研发”的范式跃迁。在这里，你不仅是技术的实现者，更是未来研发交互形态的定义者——通过构建高带宽、低摩擦的人机协同链路，让 AI 真正理解业务语境与开发者直觉，打造具备“领域架构师”认知水平的智能研发系统，重塑淘宝乃至阿里生态的工程生产力边界。 加入我们，你将： ● 重构研发交互范式： 设计并落地新一代 AI-Native 研发工作台，将自然语言意图、多模态上下文与工程语义深度融合，构建从模糊业务意图到精确工程方案的智能对齐与逻辑收敛机制，实现研发链路的“语义级” AI 化。 ● 打造意图感知型 Agent 体系： 主导研发场景下多智能体系统的交互层架构设计，攻克复杂业务语境下的需求对齐、任务拆解与动态反馈难题，让 AI 具备对电商领域知识的深度理解能力； ● 定义智能研发体验标准： 以前端工程化思维驱动 AI 能力的产品化落地，构建可观测、可干预、可进化的智能研发闭环，推动 AI 从“工具属性”向“协作伙伴”演进，为企业级研发效能革命提供基础性技术支撑。
1. 负责天猫技术在各域的Agent算法优化，包括ToB和ToP相关产品，如AI商品运营、百补AI导购、品牌商家AI访谈； 2. 主导大模型后训练与领域适配，参与Agent在各业务场景下的微调于多轮对话优化，提升模型在生意诊断、运营策略、导购方案生成、工具决策等任务中的专业性与一致性。 3. 运用SFT、RL等后训练方法，设计合理Reward Function和优化函数，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、工具调用、数据问答等方面的能力； 4. 负责设计并优化检索增强（RAG）系统，从索引构建、召回排序到知识融合与上下文压缩，全面提升RAG在高准确性需求场景下的效果与稳定性。 5. 深入跟踪LLM/Agent领域前沿进展，推进前沿技术在业务中的验证与落地，重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI 搜索等方向的应用创新； 6. 负责建立科学评测体系，设计覆盖功能性、合规性、一致性与业务转化的多维评估指标，系统分析模型表现，指导模型与Agent策略的精准优化。
1、参与阿里巴巴跨境数字商业板块，ICBU的交易相关系统架构设计及研发； 2、负责AI技术在产品中的应用，开发创新的解决方案，提升用户规模和业务效率； 3、与产品团队紧密合作，理解业务需求，设计并实现高效的Agent； 4、参与相关领域板块的系统设计、落地以及运维，协调业务发展，协调研发资源、把控系统实施节奏。
负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
负责搭建并管理面向音乐领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导音乐领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
负责搭建并管理面向LLM领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导LLM领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模文本训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
负责搭建并管理面向VL领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导VL领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据策略、评测、加工、合成。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 数据策略、标注规范与质量体系：参与制定视频生成和视频理解模型所需要的标注落地细则，涵盖镜头运动、光影、主体动作拓扑及物理规律；负责指导和制定标注规范和标准，培训供应商进行高难度的“时间轴-文本”精准对齐，确保视频画面演进与描述文本在帧率级不发生错位；制定并严格执行视频前置质量标准，对产线上的视频清洁度负绝对责任；视频资产打标调度：带领落地团队对千万级PGC/UGC视频切片进行多维标签分类（如动作类、自然风景类、特效类、长尾Bug类），确保训练集数据分布的多样性。 2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 评测体系：多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架。
1.基于淘系全域数据，建立多领域的用户全生命周期数据和用户理解体系，通过主动的数据分析来挖掘和发现电商业务各场景的增长机会 2.数据驱动和结果导向，设计合适的分析和数科解决方案，利用运筹优化，博弈论，因果推断，机器学习建模等方法对手淘内各场景的有效行为提升、用户留存等问题建模分析和策略推动，实现用户规模及用户粘性的增长 3.数据产品建设，负责科学分析能力产品落地，主要包括多维分析、归因分析、智能tips等多种数据科学组件
职位描述：聚焦淘天核心业务与场景，利用大模型、Agent、工具调用、上下文工程、评测等技术，推动 AI 在真实业务与研发工作流中的规模化落地。你将参与淘天核心 AI 平台的建设，从业务意图理解、上下文构建、任务拆解、Agent 执行、产物生成，到效果评测、过程追踪与经验沉淀，完整参与 AI 能力从单点验证到平台化落地的全过程。 1. 需求理解与任务建模：深入业务与研发场景，理解真实业务目标、研发流程和协作痛点，识别高价值 AI 落地问题；将模糊的业务需求、研发诉求或效率问题，转化为明确的、可验证的 Agent 执行目标。 2. Agent 系统架构设计：面向具体业务和研发任务，设计 AI Agent 系统架构；参与 Agent Runtime、Agent 编排、工具调用、权限控制、上下文管理、记忆机制、Trace 体系等核心模块规划，兼顾系统灵活性、可扩展性、稳定性与工程可落地性。 3. 知识、上下文与执行环境构建：搭建 Agent 与现有业务系统、研发工具链和知识体系的交互环境，涵盖 API 接入、代码仓库、文档系统、需求系统、CI/CD、测试平台、设计平台等；构建面向 Agent 执行的上下文组织与注入机制，优化知识召回、上下文压缩、工具选择和任务环境准备，为模型提供准确、及时、可追踪的执行环境。 4. Trace、观测与归因体系建设：构建 Agent 全链路观测与 Trace 体系，记录 Agent 执行过程中的上下文输入、工具调用、文件变更、测试结果、人工干预、失败原因和最终产物；支持对 Agent 行为、任务效果、失败 case、成本和性能进行多维分析与归因，为后续优化和规模化落地提供依据。 5. 评测、回测与持续优化：建立自动化评测、回测和 case 分析机制，围绕真实业务任务构建评测数据集、验证标准和效果指标；通过模型选择、上下文优化、工具链改造、Prompt / Skill 调整、Workflow 编排等方式，持续提升 Agent 的任务成功率、稳定性、可控性和交付质量。 6. 系统性能与稳定性优化：面向真实生产环境和高频场景，优化 Agent 系统在并发、延迟、成本、稳定性和安全性方面的表现，保障系统长期稳定运行。
我们正在寻找对 AI Agent 技术充满热情、具备扎实工程能力的开发工程师，共同构建下一代智能体系统。你将深度参与 AI Agent 核心链路的研发与优化，推动大模型能力在真实业务场景中的高效、稳定落地，把模型能力转化为可交付的业务价值。 主要职责： 1. Agent 架构设计：参与 Agent 系统核心模块的设计与落地，覆盖任务规划、推理执行、上下文增强、记忆管理、工具编排以及运行时稳定性保障；在多 Agent 协作、子任务分发、异常自愈等关键问题上提出可落地的工程方案。 2. 业务核心能力落地：深度对接业务场景，将通用 Agent 框架沉淀为面向业务的可复用能力组件；负责从需求拆解、Prompt/工作流设计、工具与数据接入、灰度上线到效果回流的全链路交付，确保 Agent 在真实流量下满足业务的准确率、时延与成本指标。 3. Agent 评测与持续调优迭代：搭建覆盖离线评测集 + 在线 A/B + 用户反馈回流的 Agent 评测体系，建立 Bad Case 归因与回归机制，持续驱动 Prompt、模型、工具与编排策略的迭代，让 Agent 能力以可度量的方式稳步提升。 4. 性能与成本优化：针对推理时延、Token 消耗、调用链路长度等关键瓶颈进行系统性优化，在保证效果的前提下显著降低单次任务成本与时延，建立成本可观测与预算治理机制。 5. 跟踪大模型与 AI Agent 前沿技术：持续跟踪 LLM、多模态模型、Agent 框架、强化学习与后训练、Agentic RAG、MCP 生态等方向的前沿进展，将有价值的技术快速完成内部预研、原型验证与生产化引入。 我们提供： 1. 参与前沿 AI 技术落地的机会，与顶尖算法和工程团队共事； 2. 顶级的工程研发环境，直接使用最前沿的大模型矩阵，没有算力焦虑，我们来为优秀的创新想法买单； 3. 开放、创新、结果导向的技术文化。
1、负责AI Agent核心引擎研发，主导智能决策引擎、任务规划模块、工具调用框架、记忆管理机制等关键组件的开发，支撑用户画像分析、智能人群圈选等核心业务场景的自动化执行； 2、构建Agent实时数据感知与反馈闭环，基于Flink/Spark等框架优化数据处理链路，实现毫秒级用户行为响应与策略动态调整，强化Agent对实时业务环境的感知与适应能力； 3、复杂大规模人群服务系统的性能优化与稳定性保障，解决高并发场景下的请求调度、容错机制、状态一致性等技术挑战，确保系统在千万级QPS下的稳定运行与弹性扩展； 4、深入探索大模型与Agent的深度融合，参与用户运营领域大模型微调与持续优化Agent的推理能力、决策效率与交互体验，推动强化学习、多智能体协作等技术在用户增长场景的创新落地。
1，负责淘宝天猫鲜花园艺行业相关类目运营，结合站内外品类发展趋势，能快速洞察品类机会，明确品类发展方向，推动行业健康发展。 2，了解各类型商家特征，通过对商家分层运营，推动规模化运营提效；整合淘系资源及直播端资源，帮助商家提升货架&店播运营能力，组织落地商家全盘生意计划。 3，对所负责商家的运营机制不断优化，提升消费者体验，分析消费者在购买相关商品的需求，并制定相应用户解决方案和落地计划。 4，定向BD全网有价值或趋势的头部，新兴商家。
1，负责淘宝天猫鲜花园艺行业相关类目运营，结合站内外品类发展趋势，能快速洞察品类机会，明确品类发展方向，推动行业健康发展。 2，了解各类型商家特征，通过对商家分层运营，推动规模化运营提效；整合淘系资源及直播端资源，帮助商家提升货架&店播运营能力，组织落地商家全盘生意计划。 3，对所负责商家的运营机制不断优化，提升消费者体验，分析消费者在购买相关商品的需求，并制定相应用户解决方案和落地计划。 4，定向BD全网有价值或趋势的头部，新兴商家。
1、熟悉企业购市场及业务特性，能独立制定所负责客户&渠道的业务发展策略，具备基于发展策略，优化存量客户结构、独立拓展新客户的能力； 2、对各种类型的企业大客户都有一定了解和服务经验，能快速通过数据分析、商务沟通等方式，精准识别客户的集采/福利等不同需求，并设计相应的商业合作方案； 3、具备良好的渠道服务商管理能力，能通过建立合理有效的合作机制，管理和运营好渠道服务商； 4、有良好的客户服务意识和技巧，能独立管理和服务客户、建立长期稳定合作；
1、具备运动品类的全局意识，对运动户外行业趋势和消费者需求的洞察敏锐，建立类目整体的规划与策略，为对应行业gmv指标负责； 2、根据周期内的目标品牌及供给清单，制定对应的招商目标和规划，并完成供应商引入，及推动有效落地，对相应招商指标负责； 3、负责制定供给规划与打爆策略，结合供给生命周期，推进分阶段策略落地，并积极与各渠道合作推进供给、流量、补贴等合作策略，确保供给的稳定流速； 4、负责制定分层的商家商业策略，结合商家画像、商家需求及痛点，以托管模式、商业机制为核心抓手，制定不同商家的合作模式及商业设计，驱动商家共赢合作，保障核心商家留存，对相应的收入指标负责。
1、负责百亿补贴营销招商的商业化产品的产品模式及策略设计，包括渠道推广能力、价格营销工具、智能广告策略、商业化策略等； 2、了解商家在淘系经营诉求，基于平台激励设计对赌、博弈等机制，撬动商家持续商业化投入； 3、洞察在运营、营销、服务等场景的 需求，打造共赢的商业化产品方案； 4、与行业合作，理解不同行业商家的经营方式，能根据行业特性及目标进行有效的策略设计和产品落地。
1. 主导品牌营销策略规划与全案执行，包括品牌定位、传播方案设计及用户心智建设，结合电商平台特性推动品牌声量提升与用户增长； 2. 协调内外部资源（设计、运营、技术、供应商等），统筹多部门协作推进项目落地，负责整合营销活动策划及效果优化，确保目标达成； 3. 基于数据驱动的分析方法（用户调研、市场趋势、竞品研究），制定营销策略并持续迭代，通过效果复盘提炼可复用的方法论。
1. 承担财务域全链路流程的风险识别、评估和管控职责，确保业务健康发展； 2. 建立和完善财务风控体系，优化风险管控流程，提升整体风险管理水平； 3. 开展独立审计，覆盖营销费用、资金结算、账务合规等重要风险领域，建立风险识别巡检机制并联动上下游团队完善相关制度及管理机制； 4. 结合AI技术，探索创新的风控方法，提升风险预警和管理能力； 5. 与业财部门紧密合作，推动业财风控策略的落地执行，确保业务与财务的高效协同；
1. 充分洞察跨境市场变化，了解跨境TOB生意的多种模式，从而设计出符合跨境大买家需求的创新商家&用户产品解决方案 2. 细化分析境外买家的消费特征和动线，C侧针对买家的具体场景设计高效用户动线，B侧能够将为AE卖家提供轻量化的服务海外买家的解决方案 3. 以共同拿到结果为创业目的 ，设计帮助商家身份的大买家客户实现跨境进货、卖货的好产品 4. 协同速卖通多产品业务团队，规划并驱动大买家链路整体落地，和业务共同拿到结果
