共 2454 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
部门介绍： 我们基于全球化架构与数字智能技术，构建坚实合规的全球化商业底座。采用先进的微服务架构、混合云最佳实践以及智能模块化设计，有效提升业务响应速度和灵活性。通过技术创新驱动研发模式的代际演进，聚焦敏捷开发、先进生产工具、自动化运维流程，践行AI和云原生时代的DevOps文化。打造技术产品和研发规范，构筑起全方位的安全防护屏障。依托数据平台，基于大数据分析、机器学习等先进技术手段，构建强大的数据中台和智能决策支持系统。我们的终端技术专注于提升用户的数字化交互体验，结合智能时代的人机交互范式和网络技术，为全球用户提供极致流畅、个性智能的产品体验 我们正在建设面向真实研发场景的 AI Coding 产品与平台能力，持续提升工程师及研发组织的交付效率与工程质量。我们期待你既具备扎实的软件工程能力，也愿意深入探索 AI 时代全新的研发范式，推动 AI 能力从技术验证走向规模化落地。 岗位职责 1. 负责 AI Coding 相关产品和平台能力的设计、开发与持续演进，包括 AI Agent、Agent Skill、MCP、上下文与记忆管理、知识库、工具调用及效果评测等。 2. 面向服务端、Web 前端、桌面端或移动端开展跨栈研发，完成从技术方案、编码实现到上线运维的端到端交付。 3. 推动大模型能力与代码生成、代码理解、测试、调试、评审、发布等研发场景深度结合，解决真实、复杂的软件工程问题。 4. 参与 DevOps 平台、CI/CD 流程、测试工具及质量平台等研发效能基础设施建设，打通 AI 能力与现有工程体系。
1. 美学标准体系搭建与量化 将构图、光影、色彩、质感、叙事意境等抽象视觉/艺术美学概念，解构为可量化、可计算的评测指标与数据标注规则；制定并迭代美学评测全流程SOP，收敛规则边界与判定标准，保障体系的一致性、可复用性与可落地性。 2. 模型美学评估与诊断报告输出 基于定量评测数据与定性缺陷分析，定期输出结构化、深度化的模型美学评估报告；精准提炼模型当前的美学水位与核心瓶颈，将主观视觉缺陷转化为可量化的数据证据，为算法端模型优化、产品端下一代能力定义提供清晰、可落地的发展建议。 3. Badcase知识库建设与沉淀 系统性收集、分类、归纳图像/视频生成模型的美学类badcase，搭建结构化的缺陷知识库；开展缺陷根因分析与典型模式沉淀，反哺评测标准迭代与模型训练优化。 4. 跨团队协同与规则落地 协同算法、产品、数据标注团队，推动美学标准在模型训练、评测全链路的落地执行；负责对标注团队进行规则培训、答疑与质量校准，保障标注产出与标准要求的一致性。 5. 前沿趋势追踪 持续追踪生成式AI美学相关的前沿技术、行业标准与艺术创作趋势，持续迭代优化美学评测体系的专业性与前瞻性。
百炼模型产品管理：统筹大模型全生命周期，构建高效、可扩展的产品体系，推动AI技术能力高效转化为业务价值。 1. 端到端流程建设：主导模型从引入、上线到下线的标准化管理，协同算法、工程与运营团队，保障高质量、高时效的模型供给； 2. 成本与性能驱动决策：基于推理成本与性能分析，支撑模型定价、资源调度及成本优化策略； 3. 高效市场落地（GTM）：牵头制定模型上市策略，联动市场、销售与客户成功团队，加速产品能力规模化应用； 4. 数据驱动产品迭代：建立用户反馈闭环机制，系统识别痛点，持续优化功能与使用体验； 5. 开发者体验优化：设计场景化文档与示例代码，覆盖关键使用路径，显著降低接入门槛，提升开发者满意度。
* 担任玩美生活行业产品经理，负责对应行业的前台导购产品和成交链路解决方案设计，同时建设对应行业小二AI工作台，实现行业运营提效及与前台用户联动创新 * 深入理解玩美生活行业供给特征、用户需求与消费决策路径，负责行业前台导购、成交链路的产品设计与迭代。 * 建设行业小二 AI 工作台，梳理行业运营、商品运营、营销活动运营等核心场景，定义 AI 能力需求，推动产品化落地，实现运营效率提升。 * 联动前台用户产品与后台运营工具，探索"用户端体验创新"与"小二端智能运营"的协同机制，形成可规模化的行业产品方案。 * 协同算法、技术、设计、运营、行业等多团队推进项目落地，对用户体验、业务指标和运营效率负责。
1. 需求理解 Agent：读懂业务需求文档、会议纪要、原型稿与聊天上下文，还原真实意图、识别歧义、主动澄清，将模糊描述转化为结构化、可执行的技术任务。 2. 代码研发 Agent：理解现有代码库与技术栈，自主规划实现路径，完成编码、自我修复、代码走查与 MR 组织，产出符合团队规范的可合入代码。 3. 自动化测试 Agent：基于需求与代码变更自动生成测试用例，覆盖单元、接口、端到端场景，执行测试、定位失败根因、驱动缺陷修复与回归验证，直到质量达标才放行。 4. 系统运维 Agent：自主完成发布、灰度、监控、告警响应、故障定位与自愈、容量与成本调优，让"上线之后"真正无人化。 5. AI 研发平台：为四大 Agent 提供统一底座——任务生命周期、代码与环境沙箱、工具调用体系、上下文工程、多 Agent 协作、人机交接、组织级研发经验沉淀与复用。
1、主导收藏/清单业务的运营与增长突破：作为运营负责人，负责收藏与 AIGC 清单业务的整体运营规划、目标拆解与节奏推进。从用户洞察、策略设计、落地到数据复盘，围绕 DAU、日回访率、内容消费深度等核心指标持续找到增长点，为业务的活跃与心智结果负责。 2、AI 能力在用户型内容运营中的落地：与产品、算法团队协同，把 AI 能力（如智能内容生成、清单结构化、个性化分发）应用到用户运营链路中——让用户碎片化的收藏行为，被重构为可消费、可分享、可回访的内容资产。持续跟踪 AI × 内容行业前沿，挖掘运营侧的创新玩法与增长机会。 3、内容生态与跨团队协作：了解内容生态，定义内容质量和规划。横向联动搜索推荐等业务，纵向拉通产品、算法、设计、商业化资源，对齐目标、推动复杂项目按计划落地，构建收藏/清单业务的内容生态消费心智。
1. 投资人全生命周期运营： 搭建投资人分层与画像体系，通过产品机制与社区运营手段，提升用户活跃度与交易转化，维护高价值投资人生态； 2. 平台撮合体系建设： 负责“资产-资金”的精准匹配，设计高效的撮合机制与交易方案，打通供需壁垒，提升平台整体成交效率； 3. 创新运营模式探索： 结合大模型与Ai技术，推动投资人运营模式的升级，输出运营方案，并将业务需求转化为平台能力，持续优化撮合工具与用户体验。
1. 场景洞察与价值定义 ● 深入业务一线（如区域运营团队、策略中心），识别高价值、可标准化的 AI 落地场景（如资产信息智能化处理、营销自动化）； ● 定义清晰的业务成功指标（如净收入提升、效率倍增、错误率降低），并与业务方达成共识； 2. AI Agent 系统设计与流程再造 ● 主导 AI Native 业务流程设计，拆解复杂任务为可被 Agent 执行的子任务，定义人机协同边界； ● 与技术团队共同设计 Agent 的工作流、提示词策略、工具调用逻辑及异常处理机制； ● 构建数据飞轮：设计用户反馈闭环，确保业务使用产生的数据能反哺模型优化； 3. 端到端交付与项目管理 ● 在业务专项制下，担任或协同专项 PM，驱动产品、技术、运营接口人高效协作； ● 建立敏捷迭代机制，通过 A/B 测试、灰度发布等方式快速验证效果，基于数据果断调整方向； 4. 技术理解与能力共建 ● 保持对前沿 AI 技术（LLM、RAG、Agent 框架、多模态）的敏感度，评估其在资产业务中的适用性； ● 参与技术选型讨论，从产品视角提供关于用户体验、可扩展性、维护成本的输入； ● 沉淀 AI 产品方法论，通过案例分享、内部培训等方式，提升团队整体的 AI 认知和产品能力； 5. 跨部门协同与沟通 ● 在矩阵式组织中，有效协调区域运营团队（执行侧）与策略中心/行业专家组（能力侧）的资源与期望； ● 以清晰的书面和口头沟通，向不同背景的利益相关者（业务、技术、管理层）传达产品愿景、进展和权衡。
站在店铺的立场全力支持店铺，解决店铺的后顾之忧： 1、是店铺与总部各部门之前联络沟通的窗口 2、制定营运相关的流程并监督店铺按流程开展工作 3、跟进新店商品订货、陈列、VMD、人员规范操作等方面的工作 4、巡店指导工作：定期对门店进行巡回指导，检查门店是否严格按总部的要求落实计划和执行各项规定，对门店存在的困难给与支持和解决 5、对门店的经营数据进行管控，统一完成各种经营报表，对异常数据进行跟踪处理，对销售不振的店铺组别、缺货、损耗等数据进行全面的控制 6、成功的实例或好的作法全店水平展开
阿里国际客户体验部算法团队，负责国际电商（AliExpress、Lazada、Daraz等平台）在线客服（图文沟通）、客服工作台、体验运营的各类算法建设。面临几十种语言的复杂服务问题，目前聚焦大模型优化和Agent构建，在保证客户服务质量的情况下，大幅提升服务效率和降低服务成本。 1、多语言大模型的优化，包括：多语言对话数据挖掘与清洗、任务微调、强化学习偏好对齐等； 2、设计智能体框架和落地实现，推动在国际各个电商平台上的客服系统落地； 3、根据业务问题，探索大模型优化和应用的新范式。
岗位概述： 负责构建面向AI算力交付、资源管理、成本核算与业务运营的全链路BI体系。通过深度洞察AI算力流转、集群性能、资源利用率，设计智能化、可视化的决策分析平台，为AI资源管理团队、算力交付部门及高层提供精准的数据驱动决策支持，赋能算力资源优化配置、成本精细化治理与业务增长目标达成 岗位职责： ● AI Infra BI体系设计与建设 结合AI基础设施（算力集群、模型训练/推理、资源调度、成本核算）的业务特性，设计全链路BI数据架构，搭建覆盖算力交付、资源利用率、性能指标、成本消耗、业务产出的一站式数据分析平台；制定BI指标体系、数据口径规范与分析方法论，构建长期可演进的BI分析框架，支撑AI基础设施全生命周期运营管理。 ● 核心BI分析场景落地与赋能 算力交付分析：对接AI算力交付全流程数据，分析算力供给、需求匹配、交付效率、客户/业务线算力消耗分布，定位交付瓶颈与优化空间，支撑算力交付策略与SLA达成。资源管理分析：基于AI资源管理平台数据，深度分析集群资源利用率、调度效率、资源争抢、闲置率等核心指标，输出资源优化方案，提升资源整体利用率与周转效率。成本精细化分析：搭建AI算力成本核算BI体系，分析不同业务线/模型/项目的成本收益比，实现成本精细化管控与降本增效。 ● BI可视化平台与数据产品建设 设计并迭代BI可视化看板（如资源利用率看板、成本分析看板、交付进度看板），实现核心数据的实时/准实时展示与多维度钻取；推动BI数据产品化，将分析逻辑沉淀为可复用的分析工具/模板，降低数据查询门槛，提升数据获取效率。 ● 跨部门数据协同与决策支持 深度对接算法团队、资源管理团队、商务团队，理解各角色数据需求，提供定制化分析报告与决策支持；推动跨部门数据打通与口径统一，解决AI基础设施场景下数据分散、口径不一致等问题，保障数据一致性与可用性。 ● 团队管理与技术沉淀 制定团队工作规范与分析标准；沉淀BI分析方法论、数据模型、分析案例，提升团队整体数据洞察能力；跟踪BI前沿技术与AI基础设施领域技术动态，推动技术工具与分析方法的迭代升级。
1. 淘系人工客服业务财务管理：拆分淘系消费者人工客服成本至人群、场景、行业维度，识别成本结构与异常波动； 2. 负责审核接口BU业务相关的财务初审工作，包括付款单据审核、合同审核等； 3. 负责接口BU的财务核算及中台账务工作，按时结账，并保证账务处理的准确性； 4. 负责接口BU的预算管理、滚动预测、月度经营分析、月结及其他基础数据整理工作。
交付规划 • 负责IDC工程项目，包含自建基地及租赁项目等的工程建设交付目标制定与分解，综合进度计划、质量目标、安全目标编制等。 过程管理 • 负责交付过程中的质量、安全、成本、风险管控，提前识别和发现潜在风险，并制定相应的解决策略，实现交付目标。 • 负责数据中心建设交付项目的节奏把控，从政府立项到完工验收移交，进行全生命周期的管理。 统筹协调 • 负责管理区域内的项目交付团队，协调设计、成本、采购等团队，共同推进项目建设进度及质量安全目标。 • 建设期间内对接属地相关监管部门，做好属地关系维护，做好建设合规管理。 体系建设 • 主导施工管理体系建设，包含但不限于进度管理、质量管理、安全管理等，以及总包、管理公司等供应商考核体系建设。
项目立项和规划 • 基于业务及规划对基础设施资源的供应、变更及退役需求，负责项目立项和规划，实现路径和保障机制设计 • 负责协调项目资源，建立良好的沟通机制，推动核心干系人沟通共识，推动问题上升决策和解决 项目全过程管理 • 负责IT项目交付，改造，裁撤等，包括但不限于弱电布线、网络部署、服务器部署、基础设施改造等管理工作 • 负责跟进项目质量、进度、风险、成本等，有效控制风险与进度 • 负责管理项目交付团队和现场实施，协调内、外部团队 项目管理体系建设 • 持续总结项目实践经验，优化项目管理体系及过程改进措施，识别和确定流程、组织等方面的问题，提供流程、工具、方法等方面的支持，提升项目管理效率和质量。
1. 负责天猫淘宝海外用户增长产品，聚焦各个渠道流量在app内的新客转化和留存；负责用户在端内游戏化增长工具逻辑设计，通过精细化补贴策略提升用户LTV(生命周期价值)， 2. 拆解业务核心增长目标，对增长空间做出分析和判断，制定短中长期产品规划；深度洞察目标用户特征，设计并推动端内用户增长策略（如新客转化、老客召回）； 3. 建立数据监控体系，定期进行业务分析，通过A/B测试验证产品假设；从数据中发现问题并提出解决方案，推动业务持续增长 4. 与运营、技术、设计、算法等团队紧密协作，协调资源推动项目高效落地；挖掘业务创新点，跟踪运营指标，持续优化产品流程和交互机制
职位描述 1、负责健康行业KA+客户的品牌、效果广告业务拓展，以客户生意可持续发展为目标，以阿里数据及产品能力驱动，为客户提供全域一本帐营销解决方案，推动营销模式的创新迭代，并完成客户的广告营收指标。 2、能够理解和洞察健康行业趋势的发展，熟悉核心赛道概括（如保健食品、医疗器械、营养滋补、成人计生、otc药品等），精准把握KA客户的营销诉求，为客户提供量身定制的营销解决方案，协同广告渠道伙伴共同推动客户的商业机会挖掘和发展。 3、通过与客户团队建立良好信任的沟通关系，为客户提供专业的营销服务，独立管理经验大客户全年营销方案的设计，成为客户生意发展的长期合作伙伴，实现客户价值和平台价值的双赢。
1、根据公司开发战略需求，制定开店网络规划及新店开发策略； 2、店面选址的商务谈判，合同签订及后续合同变更等事宜；负责合同的商务谈判，确认房屋合法性及工程条件，避免法律风险 3、深入了解公司战略，能很快推动新业务推出，也能根据业务转型及时调整执行策略； 4、对内部Setup的设计、机电、工程有很强的协调引导能力，快速找到问题解决问题； 5、为门店后期运营解决各种关于业主的疑难问题
1、主导厂商对接全流程：作为对接合作手机厂商的产品负责人，完成需求梳理、方案设计、项目排期、落地交付、验收上线全流程，对项目结果与客户满意度负责。 2、牵头解决方案设计：基于厂商的机型、系统、AI 助手形态与业务诉求，联合内部产品、算法、研发团队输出可执行的 定制解决方案，评估技术可行性、业务匹配度与合规风险，制定优先级与里程碑。 3、推动跨组织协同：处理厂商需求变更、内部资源冲突、跨团队卡点等复杂情况，主动识别风险并拉齐各方，保障项目按时、按质、按预算交付。 4、建立长期运营机制：制定项目上线后的版本维护、数据监控、问题响应与迭代升级流程，保证多家厂商线上产品体验长期稳定，并持续挖掘增量合作机会。 5、沉淀方法论与标准化：结合多个厂商项目经验，抽象出通用的需求模板、交付流程、评测标准与合作 SOP，推动团队合作能力的规模化与标准化。
1、服务能力建设：通过指标运营、团队管理、SLA 设计等手段，持续提升客服团队的服务交付质量； 2、品牌体验优化：从不同渠道的真实 VOC 洞察消费者体验问题，设计服务侧解决方案，并协同产研等团队从源头解决； 3、服务流程设计：主导跨团队服务流程设计与迭代，解决多环节协作中的用户体验断裂，推动端到端问题解决； 4、服务策略制定：收口协同方传递的业务信息并转化为客服可执行的策略与方案，确保服务质量与业务发展保持同步； 5、客服 AI 化探索：通过引入 AI 客服或 AI 工具，在保障用户体验不下降的前提下提升服务人效、降低运营成本。
1、从用户视角定义产品体验，并细化到对模型效果的理想态定义和评测标准制定； 2、负责构建大模型在手机真实应用场景下的效果评估体系，产出稳定可信的评测结论；能够从用户反馈、模型行为观察、研究侧目标中提炼评估方向，并提出可落地的模型能力提升与应用体验优化策略，推动模型和产品迭代； 3、与研发、算法、用户产品等团队紧密协作，基于线上观测、实验结果和用户访谈，识别模型缺陷与改进机会，并给出可执行的优化方向与评估策略； 4、负责推动跨团队协作闭环，统筹评估目标、资源优先级与落地节奏，确保关键模型行为、风险点、用户体验问题能够被快速验证、追踪与优化； 5、持续跟进业界评测研究与方法论，结合真实业务场景迭代方案，探索更反映真实用户体验和价值的评测方法。
1、主导产品迭代：主导手机标准化解决方案的功能设计、版本规划与迭代节奏，联合设计、研发、算法团队推动产品持续演进，为版本质量与线上体验负责。 2、建设平台基建：负责数据埋点、质量评审、线上实验、版本看护等平台基建能力建设，保障软件线上平稳运行，并为业务侧提供高效的数据与实验支撑。 3、推动厂商交付：对接其他手机厂商客户的合作需求，在平台视角完成需求定义、技术架构梳理与交付方案设计，完成落地并建立长期维护机制。
1、主导产品售后服务：作为平台客户的产品运营对接人，负责客户日常问题的响应、跟进与闭环，保障客户在使用过程中的顺畅体验与满意度。 2、收集与管理迭代需求：系统性收集客户的产品反馈、优化建议与新增需求，进行结构化整理、优先级评估，并推动内部产品、研发、算法团队响应落地。 3、建立客户服务机制：建设 KA 客户的日常沟通、例会、问题工单、版本同步等运营机制，让客户服务从"救火式"走向"体系化"。 4、推动客户价值提升：结合客户业务目标与线上数据，主动挖掘客户增量价值点，联合产品与解决方案团队推动升级与扩展合作。 5、沉淀客户洞察：持续输出 KA 客户使用行为、场景、痛点的洞察报告，为产品规划与商业化策略提供一手输入。
• Manage tools related to TA to support global recruitment like Applicant Tracking System, Talent Pool system and the Careers Site. • Develop and communicate all TA project plans reporting progress to stakeholders. • Ensure on-time, on-target data quality, reporting metrics, relevant maintenance, refinements and other updates surrounding processes, policy, systems and tools. • Responsible for building and delivering hiring manager training (process overview, system training and reporting). • Leverages analytical data to improve effectiveness of all Talent Acquisition programs, reporting successes. • Designs and executes training programs to ensure all Talent Acquisition Partners are properly utilizing technology and resources, communicating improvements and tracking metrics. • Focuses on continuous improvement to incorporate feedback in talent acquisition processes on a regular basis. • Stays abreast of employment trends affecting the recruitment function, current employment legislation and policies. Builds data-driven business cases to improve recruitment strategies, and gathers support needed to recommended changes.
我们正在打造面向下一代开发者与知识工作者的 AI 原生产品，覆盖 Vibe Coding（AI 驱动的自然语言编程）与 AI 协同办公两大场景。内容营销岗位负责线上渠道投放、线上渠道伙伴拓展、产品影响力建设等，对 Organic 注册、DAU 及品牌指标（品牌指数、BHT）负责，负责内容产出及内容矩阵维护等。 1、制定产品内容营销策略：明确调性、话题矩阵、内容形态、发布节奏和渠道组合，主导内容生产与分发； 2、打造标杆内容资产：Prompt 教程、AI 全栈案例集、用户故事、行业趋势报告、"Meoo Made"作品集等。 3、建立 KOL / KOC / Ambassador 合作体系，覆盖 AI 领域头部意见领袖和垂直创作者。 4、联动产品、MKT、PR 团队等，进行大版本 launch campaign等； 5、持续追踪内容效果，用数据反哺选题和形态迭代（品牌类数据，内容消费类数据、引流数据等）。
1. 能够在品类Leader的指导下，主导和完成AIDC集团在跨境物流CD段的重大采购项目的供应商评估和选择，包括但不限于目的国清关、目的国尾程配送、海外仓等项目，与相关地区清关行、邮政、快递公司等尾程服务商建立并维护紧密合作关系，搭建并优化供应商资源池，并对整体的项目供应商管理和商务结果负责； 2. 负责欧洲国家/地区的相关CD段物流采购重大项目的寻源-招标选择-合同签署-落地执行监督的全流程，与相关部门保持同步协作，整合采购需求，有效管理成本，提高效能； 高效推进各类采购项目，核对澄清业务需求、开发匹配供应商资源、执行招采运作、签署项目合同、推进结算及评审供应商执行绩效； 3. 能够定期分析国内外友商/相关海外地区物流采购业务市场行情分析，熟悉采购品类的供应渠道和市场变化情况，确保供需；负责采购价格的控制工作，确保成本优势和资源的丰富性；根据采购需求制定服务方案、采购策略、采购计划； 4. 利用成本分析，Benchmark对比等工具识别采购机会，并与BU合作，实现供应商资源优化和降本增效； 5. 根据AIDC采购政策、标准/指南，为内部和外部利益相关者提供采购流程指导。
1、负责购物车、下单流程中AI功能或支付产品设计，如AI省钱、AI对比、AI下单、先用后付等 2、探索购物车/下单场景的Agent化改造，让用户通过自然语言完成复杂交易决策 3、将大模型能力融入交易链路，推动AI购物助手（如千问）在下单场景的深度应用 4、通过数据分析与用户研究，持续优化产品体验，提升购买转化率、GMV及收入指标 5、跟进行业前沿动态，持续探索AI在交易场景的创新应用
阿里云正在寻找一位高级解决方案架构师，该职位要求在云计算和人工智能/机器学习行业解决方案方面具备丰富经验，以支持在中国运营的欧洲跨国企业客户，特别是在汽车、工业/制造和金融科技领域。 该角色负责设计可扩展且符合合规要求的云和人工智能架构，以促进客户在中国的创新和业务扩展。通过利用成熟的欧洲用例，您将把全球最佳实践引入中国，成为客户数字化和智能化转型的关键技术推动者，并推动阿里云在战略行业的解决方案能力提升。 主要职责： 1. 技术解决方案设计与交付 为在中国的跨国企业架构大规模公共/多云解决方案，确保业务连续性和数据合规性 设计并交付AI/ML解决方案，作为更广泛企业架构的一部分 2.行业解决方案执行 在自动驾驶平台、智能驾驶数据湖、工业4.0和智能制造等领域开发和交付解决方案。 3.售前领导与生态系统协作 主导客户技术交流、概念验证、提案和架构评审 与客户和合作伙伴（OEM、ISV等）共同创新，构建联合解决方案和成功案例 4.全球协作与合规洞察 与全球产品和架构团队紧密合作，将欧洲最佳实践引入中国市场。 将监管和合规要求转化为解决方案设计原则。
1. 全球化业务法务支持 ꔷ 为阿里巴巴国际数字商业集团内多个职能线及业务部门提供全流程法律支持，能了解并覆盖数据隐私、营销推广、广告合规、商业合作等关键领域，参与商业模式设计、产品及交易策略制定等； ꔷ 完善标准化模板库、法务及合规管理机制和流程； ꔷ 起草、审核及谈判各类商业合同、数据处理协议等法律文件，负责合作方争议事项处理等。 2.合规体系搭建与落地 ꔷ 牵头重点领域合规专项，协同业务、风控等部门搭建合规框架及管理体系，制定配套制度与流程，并推动合规措施在业务流程中的落地实施； ꔷ 动态跟踪海外重点国家法律法规及监管动态（尤其是新兴市场），评估业务风险并输出合规解决方案； ꔷ 管理外部律所资源，针对复杂法律问题开展行业调研与风险识别研究，制定风险应对预案，开展合规检查等； ꔷ 定期组织业务团队法律培训。
1. 运用定量、定性及其他创新方法快速、深度研究AE体验提升的核心问题及优化发展路径，与业务紧密配合推动问题解决优化，实现最终体验提升； 2. 对竞对发展，消费者需求变化等进行深入研究洞察，帮助业务优化提供建设性建议 3. 在AI等快速发展新兴领域深入消费者视角研究，前瞻性洞察对行业及业务的影响，助力提前布局 4. 利用AI等技术帮助创新工具探索及国际化场景应用
1. 品类规划。结合国家差异化的跨境政策、物流特征、用户需求，构建具有场域心智的品类规划; 2. 商品运营。根据频道玩法特征制定品类策略、定价策略、商品优化，对商品全生命周期进行管理，对所负责品类/国家的目标结果负责; 3.产品运营。能够运用数据化、产品化的运营方式，管理商品、制定商品优化规则。
