顺丰生命科学于医药行业客户经理

• 以主要技术专家的身份与 Google Cloud 销售团队合作，为专注于基因组学、药物研发等领域的生命科学客户提供服务。 • 与不同的跨职能团队合作，确定关键趋势，了解市场、机会和客户，并制定技术方面的总体市场推广方法。 • 设计和开发技术资源，撰写业务叙述，并打造参考架构，展示我们基于 Google Cloud 的产品在改变生命科学行业方面的潜力。 • 了解生命科学领域（例如药物研发、基因组学、计算生物学）客户的科学和业务目标、技术基础设施和应用工作负载。 • 确定亚太地区生命科学领域的主要思想领袖和技术专家以及相关 Google Cloud 产品领域的人员，与这些人员建立良好的关系，并搭建有效的内外部关系网络。

负责飞猪平台整体规则体系的规划、设计与迭代管理工作，聚焦于构建科学、透明、可预期的平台治理框架，以平衡用户体验、商家经营与平台生态的长期健康发展。 具体包括： 规则机制设计与策略制定：基于业务发展阶段、用户反馈及行业趋势，牵头制定平台基础性、通用性规则框架。 设计规则背后的激励与约束逻辑，推动治理理念落地，促进商家自律与生态良性循环。 规则生命周期管理：主导规则从需求分析、草案拟定、跨部门评审、灰度测试到正式发布的全流程管理；建立规则效果评估机制，通过数据监测与用户/商家调研，持续优化规则合理性与时效性。 流程与工具能力建设：联动产品、技术团队，推动规则落地所需的流程标准化与系统化，构建规则管理后台及配置能力，提升规则调整的敏捷性与可运营性。 规则透明化与生态沟通：推动规则文档的结构化、通俗化呈现，降低商家理解成本；通过商家培训、公告解读等方式，增强规则共识，减少因信息不对称引发的纠纷。

我们专注于钉钉用户增长及用户全生命周期成长的数据洞察及数据科学策略落地。 如果你想接触和使用先进的数据科学洞察方法，识别并解决业务中的从未被解决过的问题； 如果你想通过Python/R等流行的语言编写高效的机器学习算法，产出新颖实用的分析图表； 如果你想参与阿里数据科学项目，发挥你的商业sense，发现改变商业决策的洞察； 如果你想沉浸在企业数字化业务，通过数据分析来创造性地提出切实可行的营销策略，并且通过科学的实验设计证明商业效果 …… 那就加入我们吧！ 主要职责： 1、参与钉钉用户增长数据分析体系建设，通过报表等形式为业务提供决策支持； 2、参与业务专题数据分析，针对钉钉拉新业务进行深入分析，产生业务或商业洞察； 3、参与业务数据化运营项目，通过运筹优化，因果推断，机器学习等方法，对钉钉拉新获客、用户成长等场景进行潜客挖掘、供需匹配、智能触达，提升业务效率。

我们致力于打造银行信贷领域的新一代“智能决策大脑”。我们以行业与产业研究为锚点，以数据智能为引擎，深度融合资深信贷专家的经验与海量异构数据洞察，构建面向信贷全生命周期的领域专属决策大模型。 1.主导信贷大模型的后训练体系：通过有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练、人类反馈强化学习（RLHF）、直接偏好优化（DPO）等领域领先技术，让模型不仅“会回答”，更能“可解释、答得准、判得稳、符合专家直觉”，实现与信贷业务目标的深度对齐。 2.构建垂直领域智能Agent系统的能力：能主导信贷场景下Intelligent Agent的核心框架设计，融合感知、规划、执行与持续学习机制，并通过知识图谱、RAG、NL2SQL等技术打通非结构化知识、结构化数据与自然语言交互，实现从行业洞察、风险画像到决策支持的端到端自动化。 3.打造高质量领域数据飞轮：从零构建面向信贷场景的指令与偏好数据集，设计数据配比、清洗、增强与合成策略，持续提升数据效率与泛化能力——因为你知道，好模型的背后，是更聪明的数据。 4.建立科学严谨的评估体系：构建覆盖准确性、逻辑一致性、风险敏感度、幻觉控制等多维度的自动化评测 pipeline，用数据驱动模型迭代，确保每一个版本都比上一个更可靠、更可用。 5.站在AI+金融的最前沿：紧密跟踪全球大模型的最新进展（如新型偏好学习、多Agent协作等），快速将学术突破转化为业务生产力，解决真实世界中复杂、高 stakes 的信贷决策挑战。同时将领域化的研究转化为高质量的顶会论文，形成持续学术影响力。