饿了么淘宝闪购-服务运营专家-资源预测
任职要求
职位要求：
1.本科及以上学历，2年以上客服资源管理或业务预测经验；熟悉客服运营全流程（如咨询、投诉、工单处理），深刻理解业务量波动驱动因素（如促销、季节性、用户行为等）；
2.精通时间序列…工作职责
1.基于历史数据（如咨询量、投诉量、订单波动等），建立并优化客服业务量预测模型（时间序列、机器学习等），覆盖日常、促销、节假日等场景；结合业务策略（如大促、新功能上线）和外部因素（如天气、市场活动）调整预测逻辑。 2.根据预测结果制定客服资源分配方案（如人力排班、坐席数量、技能组配置），确保服务效率与成本平衡；在业务波动时（如突发咨询高峰），快速调整资源调度策略，避免服务超载或人力闲置。 3.建立客服资源管理方法论，包括预测模型迭代、排班规则、异常预警机制等；推动标准化流程落地 4.定期分析预测偏差、资源使用效率（如坐席利用率、平均处理时长），优化模型与策略；定期输出资源管理报告，总结问题并优化迭代
1. 负责淘宝闪购搜索推荐算法的基础模型研发工作，包括店铺和商品信息流推荐、搜索结果页排序等，覆盖千万级DAU； 2. 基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回、粗排、精排、重排及混排等模块，搜索全链路算法模型，包括Query理解、召回、精排、重排等模块，持续迭代提升业务效果； 3. 跟踪国内外搜索推荐领域的最新进展，结合业务特点进行技术创新，推动算法模型的优化和升级； 4. 协同业务进行跨团队合作，与产品、运营等部门紧密合作，确保算法模型的有效落地和业务目标的达成。
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. 负责淘宝闪购营销算法，包括平台补贴定价、商家智能营销、店品价格机制、商流X物流联动等； 2. 负责用户全生命周期体验与成长，促进拉新和留存； 3. 参与营销创新性算法的研究及开发工作； 4. 协同业务进行跨团队合作。