饿了么淘宝闪购-聚合送物流运营-上海
任职要求
本科及以上学历，物流管理、供应链管理等相关专业优先。
3年以上物流、仓储或供应链运营相关工作经验，有大型电商物流或知名第三方物流公司标准化、流程优化岗位经验者优先。
具备独立的SOP编写、项目推进和跨部门沟通协调经验。
专业知识与技能…工作职责
1. 标准体系建立与规划 调研与分析业务现有物流业务全链路运作流程、识别痛点与优化机会 研究行业领先实践及行业标准，借鉴其精华 主导制定、修订和完善各环节的标准操作程序（SOP）、管理规范和质量考核标准（KPI） 2. 标准推广与培训 编写通俗易懂的标准培训材料、可视化操作指南（如视频、图文手册） 组织面向仓库管理员、分拣员、配送员等一线员工的标准化培训与宣导，确保标准深入人心 跟踪培训效果 3. 标准执行与监控 深入一线现场，检查、监督标准的落地执行情况，确保“说、写、做”一致 建立日常巡检与审计机制，对违反标准操作的行为进行记录、纠正和反馈 监控关键绩效指标（KPI），通过数据量化标准执行效果 4. 流程优化与持续改善 收集一线反馈，分析运营数据，持续发现流程中的浪费和不合理之处 5. 系统与工具支持 与IT部门协作，将最优操作逻辑嵌入到产品系统中，通过系统硬控制保障标准执行 探索和应用新技术来提升标准化和自动化水平 6. 文档管理与知识沉淀 维护和更新所有标准操作文件体系，确保其版本有效性、可获取性和一致性 总结优秀案例和典型问题，形成组织知识库，用于培训和问题预防
1.负责搜推系统和引擎的设计与开发，构建高性能、高并发的分布式架构，支撑搜索与推荐业务的核心场景； 2.负责设计高性能数据结构，支撑海量数据下各种复杂索引结构的低延迟查询； 3.负责搜推技术框架的规划与设计，负责产品的核心功能、公共核心模块的代码编写； 4.与算法团队紧密合作，负责深度学习模型的线上推理性能优化，支撑全场景各种复杂模型的在线推理业务需求； 5.探索新技术方向，参与AI工程化项目，通过技术创新解决实际问题，推动系统性能和稳定性持续改进。
1、负责用户增长方向下用户触达、活跃和转化等相关系统的设计、开发和优化，参与用户、渠道、营销、等领域的平台化建设，确保系统的高可用性、高性能和可扩展性； 2、参与用户增长平台化能力建设，持续沉淀业务能力，提升平台效率，构建闭环、可量化的数据洞察能力，通过算法策略，数据策略驱动业务增长； 3、深入理解业务需求，优化现有系统架构，发现并解决当前系统中存在的问题，持续提升系统效率和质量； 4、参与服务的架构抽象和升级，提升研发效率和运营效率； 5、与前端、产品、测试等团队紧密合作，确保项目按时高质量交付，保障业务目标的实现； 6、参与平台分布式一致性、正确性等基础设施建设； 岗位亮点 1、多业务多场景：用户触达方向涉及多渠道能力能力建设，智能策略编排，面向全业务场景赋能，业务场景复杂有挑战； 2、平台化：架构设计和演进挑战大，面临众多复杂业务场景的业务架构设计和系统架构设计； 3、高并发：大流量高性能的架构演进和性能优化； 4、海量数据：海量数据存储下带来的数据一致性、数据准确性等方面的巨大挑战。
1、负责本地零售商品业务相关架构设计和开发落地，负责商品基础模型设计、多渠道商品发布能力、基于AIGC的智能发品，平台商品库建设：spu/cspu、条码库等，并且应用于零售搜索、选品等核心品应用场景； 2、和产品一起分析业务需求，围绕不同商家角色的商品管理功能进行持续迭代和优化，独立撰写技术方案和系统设计，持续优化系统和业务架构，保障系统的稳定性；
负责淘宝闪购深度模型和超大规模训练推理，支持万亿规模的稠密及稀疏训练推理优化，结合分布式系统、高性能计算、异构计算，探索性能边界，支撑超大规模模型的训练及推理部署 我们关注超大规模模型训练及推理系统，为深度学习模型提供算力基座 岗位职责： 1、支持百亿-万亿规模的稠密模型、稀疏模型训练，在千卡集群上，实现多种分布式训练架构，以及强化学习训推一体复用等技术，消除各类大规模模型分布式训练的瓶颈 2、支持大规模深度模型的推理部署性能优化，通过高性能计算、分布式计算、异构计算、编译优化等手段，在千卡集群上，解决大尺寸模型的推理性能瓶颈 3、深入工程和算法协同，结合大规模推荐、大语言、多模态算法，探索适合业务的创新训练范式