快手大客户销售总监（汽车行业）-【商业化】
任职要求
1、8年以上互联网汽车行业广告/汽车媒体大客户销售经验，3年以上管理经验，知名媒体工作经验优先； 2、熟悉主流广告产品，精通效果广告与品牌广告打法，有阵地经营背景/经验优先； 3、拥有汽…
工作职责
1、对接主机厂/经销商客户高层，并与客户进行战略层面的互动。挖掘大客户营销需求及痛点，引导大客户投放节奏，帮助目标客户进入快手平台并搭建和扩大长效营销阵地； 2、洞察汽车行业营销趋势，围绕品效结合，打造多场景营销玩法，提升客户在快手的传播力及品牌力； 3、团队管理与业绩达成：管理销售团队，制定&拆解团队目标、优化销售策略、把控过程指标，落实绩效考核及激励机制，带领团队完成销售指标； 4、跨部门协同与资源整合：联动渠，运、产、研、算等团队，优化广告投放效果，解决客户核心诉求（如用户增长、变现效率提升）。
● 负责全国车源采购战略规划与政策制定，搭建科学的采销评估体系，对车源采销规模、毛利水平及库存周转效率负责，确保采销业务符合公司整体战略目标。 ● 主导全国车源采购渠道开发与建设，深度挖掘主流及新能源品牌主机厂、大型经销商集团等上游资源，建立长期稳定的合作关系，系统化推动上游采购渠道的分层管理与优化。 ● 基于数据分析预判车源市场趋势，提前布局稀缺车源、特殊政策车源的采购，规模化拓展批量车源，确保车源供给的稳定性与差异化，实现车源交易目标。 ● 推动新车采购交易模式的创新与产品化落地，结合行业趋势与公司业务需求，设计创新合作模式、O2O 电商交易模式等，提升车源交易效率与竞争力。 ● 对接内部主机厂及经销商资源，协调车源供给下游渠道完成整车交易。 ● 定期复盘上游采购渠道合作效果，分析车源采销数据，优化采购策略与合作条款，持续提升车源采购的性价比与供应效率。
1. 产品战略与规划 制定公司Robovan业务线中长期产品战略与 Roadmap，对齐公司业务目标与技术路线，明确 ODD、核心场景、产品定位与差异化优势。 深度洞察政策法规、技术趋势、竞品动态与客户需求，输出市场洞察与产品创新方向，支撑规模化商业落地。 定义产品系列（底盘 / 载具 / 调度平台 / 云平台）、规格参数、核心性能指标与成本目标，主导产品立项与评审。 2. 全生命周期产品管理 主导从0→1→N产品全流程：需求挖掘、功能定义、PRD / 规格书、研发管控、测试验收、量产上市、运营迭代与退市管理。 统筹硬件（线控底盘 / 传感器 / 域控 / 车规部件）、软件（自动驾驶 / 调度 / 车联网）、系统与解决方案一体化设计。 建立产品数据体系与迭代机制，通过运营数据持续优化效率、安全、成本与体验。 3. 跨部门协同与资源统筹 协同研发 / 算法 / 测试 / 供应链 / 生产 / 销售 / 交付 / 运营，推进产品量产、项目交付与客户验收，对进度与质量负责。 对接头部客户与生态伙伴，输出定制化解决方案，支撑大客户拓展与标杆项目落地。 建立产品开发、变更、验收与合规流程，保障车规、功能安全与行业准入合规。 4. 团队与体系建设 搭建与管理产品团队，明确分工、考核与成长机制，提升组织能力。 构建产品管理体系、需求管理、版本规划与项目管控机制，支撑公司高速扩张。 5. 商业化与经营结果 制定产品定价、套餐、商务策略与市场推广方案，对营收、毛利、市占率、客户满意度负责。 推动 PMF 验证与规模化复制，提升产品商业效率与竞争力。
1、负责车源渠道开发、管理及维护，对车源采销规模、毛利水平及库存周转效率负责，确保采销业务目标达成。 2、全国车源采购渠道开发与建设，深度挖掘主流及新能源品牌主机厂、大型经销商集团、资源商等上游资源，建立长期稳定的合作关系，系统化推动上游采购渠道的分层管理与优化，把控车源风险。 3、基于数据分析预判车源市场趋势，提前布局授权车型、定制车型、稀缺车源、特殊政策车源的采购合作，规模化拓展批量车源，确保车源供给的稳定性与差异化，实现车源交易目标。 4、推动新车采购交易模式的创新与产品化落地，结合行业趋势与公司业务需求，设计创新合作模式、O2O 电商交易模式等，提升车源交易效率与竞争力。 5、对接内部主机厂及经销商资源，协调车源供给下游渠道完成整车交易。 6、定期复盘上游采购渠道合作效果，分析车源采销数据，优化采购策略与合作条款，持续提升车源采购履约率。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。