饿了么淘宝闪购-合约广告运营专家-品牌曝光
任职要求
• 3年以上品牌媒介投放、4A广告公司、头部媒体销售或平台商业化运营经验； • 熟悉快消、食品饮料、美妆等核心行业的品牌营销逻辑与预算结构； • 有成功操盘百万级以上品牌合约广告项目的完整案例。 【核心能力】 • 强品牌销售思维：能精准理解品牌“为什么要投”…
工作职责
打造品牌全域曝光解决方案，将平台流量场景转化为高确定性、高影响力的营销阵地，帮助品牌实现“品效协同”，最终交付的产线的商业化目标 核心职责 1.策划高价值品牌曝光产品方案 a.深度洞察品牌在新品首发、佐餐场景、零售派样、节日营销，场景营销等多元场景下的曝光诉求； b.设计合约如开机屏/闪购ban等大曝光类商业化产线的交付方案，从产品定义、资源打包、定价策略到交付标准 2.构建全域媒介投放能力 a.探索并整合站内外媒介资源（如APP开屏、信息流、线下屏、KOL联动等），打造全域营销方案； b.满足品牌对跨渠道、跨触点、跨周期的整合投放需求，提升平台在品牌媒介预算中的份额。 3.管理媒介代理生态，撬动品牌预算 a.负责头部媒介代理的合作管理与关系维护； b.设计具有竞争力的代理政策、返点机制与激励体系，通过代理网络高效引入品牌市场部/媒介部预算； c.联合代理共创行业解决方案，反向驱动产品创新。
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