阿里巴巴数字零售技术部-高级产品经理(物流业务产技)-杭州
任职要求
1、本科及以上学历,物流管理、财务管理或相关专业。
2、3年以上物流或财务产品相关经验,有跨境物流背景者优先。
3、熟悉物流运营流程,具备扎实的财务知识,理解物流与财务…工作职责
团队介绍: 依托阿里巴巴集团强大的技术生态,深耕多年的物流供应链产品技术中后台,搭建具备跨境出口业务特色的小包裹物流履约产品技术体系。 通过对接全链路各环节的物流资源,搭建C2G全球网络。基于信息流高效协同“揽收、调拨、集运、组包、配舱、清关、卡班运输、未端派送、逆向退回等”各物流环节,提供“优先、标准、简易、经济等”各样时效等级的物流产品与解决方案,完成前台电商供应链的物流需求履约。 通过工程、数据、算法的结合,对包裹可达计算、线路路由、订单分配、大包配舱、时效预测、异常管理等环节进行辅助与优化,助力提供具备一定成本、时效优势,服务稳定的物流服务。 职位描述 1、负责物流业财产品的规划与设计,推动产品创新,提升供应链效率和成本效益。 2、与业务团队紧密合作,理解物流运营需求,构建满足业务发展需求的财务解决方案。 3、协调跨部门资源,推动产品开发和迭代,确保产品功能与业务流程的无缝对接。 4、监控产品性能,通过数据分析优化产品,提高用户体验和业务价值。 5、跟踪行业动态,研究物流与财务的融合趋势,为产品持续创新提供策略支持。
集团描述:阿里国际数字商业集团,是阿里巴巴集团的核心且快速增长的业务。 契合国家“一带一路”的战略方向,在国际化的大蓝海赛道上高速驰骋,连续多年收入增长在30%以上。旗下业务覆盖近200个国家、市场,服务于4亿的全球消费者,囊括跨境电商、本地电商、B2B、O2O零售、供应链网络等多元化的业务形态,在全球近30个国家与地区设置办公地点,拥有超过20种不同国籍的员工。 Miravia,隶属于阿里国际,是一家新兴的西班牙电商平台。自2022年底推出以来,Miravia迅速成长为西班牙增长最快的电商平台之一。该平台涵盖超过1000万种商品,尤其在美容和快速消费品(FMCG)领域表现突出。Miravia凭借阿里巴巴的强大背书和先进技术,在西班牙乃至欧洲市场占据重要地位,其用户基数和商品种类持续增长,目前已经成为西班牙乃至欧洲地区重要的电商平台之一。 部门描述:商业智能部是商业分析与决策支持部门,我们依托于阿里国际集团的全球化大数据以及阿里多年的商业分析经验沉淀,拥有来自于互联网、咨询、投资、传统行业等多元化背景的团队,产生多视角、全方位的立体洞察,支持集团以及各事业部与职能部门管理者的关键决策。 部门定位:我们深入业务,通过有智慧的数据洞察, 紧密结合的业务场景,实现从宏观市场到微观战术的商业分析与判断,为决策层提供关键数据洞察、核心策略参考、支持主要的各项决策制定与优化,达到数据驱动业务的完美实践。 岗位职责 • 从包括营销平台、移动应用、网络分析等在内的各种来源收集、清理和维护用户数据。 • 定义并实施商业智能战略和路线图,将业务需求转化为可扩展的分析解决方案。 • 成为利用数据衡量和分析我们在每个市场和业务线上的业务绩效的专家。 • 与产品经理、营销团队和其他利益相关者合作,确定提升用户增长和参与度的机会领域。 • 在 Arise 项目中领导新的数据分析能力的推出和/或以数据为导向的举措。 • 分析用户行为数据,以识别可用于提高用户参与度、留存率和获取率的趋势、模式和见解。 • 设计市场/业务智能报告和绩效测量仪表板,与高级管理层分享。 • 进行临时业务分析,深入研究某些业务挑战,根据数据分析提供结论和建议。 • Collect, clean, and maintain user data from various sources including marketing platforms, mobile app, web analytics etc. • Define and implement the BI strategy and roadmap, translating business requirements into scalable analytics solutions. • Be the expert in using data to measure and analyze business performance in each our markets and lines of business. • Collaborate with product managers, marketing teams, and other stakeholders to identify areas of opportunity for improving user growth and engagement. • Lead new data analytics capability rollouts and/or data-led initiatives throughout Arise Project. • Analyze user behavior data to identify trends, patterns, and insights that can be used to improve user engagement, retention and acquisition. • Design market/business intelligence reports and performance measurement dashboards to share with senior management • Perform ad-hoc business analysis, to drill down on certain business challenges, providing conclusions and advice based on data analysis. • Monitor and evaluate the effectiveness of user growth initiatives and make recommendations for optimization and improvement.
1、负责核心产品研发,参与关键模块的设计与实现,确保产品的技术领先性和稳定性。 2、解决复杂的技术问题,对现有系统进行优化,提升系统性能和用户体验。 3、与团队成员紧密合作,进行代码审查,保证代码质量,推动技术分享和团队技术能力提升。 4、参与需求分析和系统设计,提出创新解决方案,以满足业务发展需求。 5、跟踪业界最新技术动态,推动新技术在项目中的应用,持续改进产品技术架构。 1、Responsible for core product development, participating in the design and implementation of key modules to ensure technical superiority and stability. 2、Address complex technical issues, optimize existing systems to enhance performance and user experience. 3、Collaborate closely with team members for code reviews, ensuring code quality, and promoting technical sharing and team capability improvement. 4、Participate in requirement analysis and system design, proposing innovative solutions to meet business development needs. 5、Monitor the latest technology trends, promote the adoption of new technologies in projects, and continuously improve the product's technical architecture.
1、负责核心产品研发,参与关键模块的设计与实现,确保产品的技术领先性和稳定性。 2、解决复杂的技术问题,对现有系统进行优化,提升系统性能和用户体验。 3、与团队成员紧密合作,进行代码审查,保证代码质量,推动技术分享和团队技术能力提升。 4、参与需求分析和系统设计,提出创新解决方案,以满足业务发展需求。 5、跟踪业界最新技术动态,推动新技术在项目中的应用,持续改进产品技术架构。
依托阿里巴巴集团强大的技术生态,基于菜乌深耕多年的物流供应链产品技术中后台,搭建具备跨境出口业务特色的小包裹物流履约产品技术体系。 通过对接全链路各环节的物流资源,搭建C2G全球网络。基于信息流高效协同“揽收、调拨、集运、组包、配舱、清关、卡班运输、未端派送、逆向退回等”各物流环节,提供“优先、标准、简易、经济等”各样时效等级的物流产品与解决方案,完成前台电商供应链的物流需求履约。 通过工程、数据、算法的结合,对包裹可达计算、线路路由、订单分配、大包配舱、时效预测、异常管理等环节进行辅助与优化,助力提供具备一定成本、时效优势,服务稳定的物流服务。 1、针对跨境物流的计划场景,做单量中长期预测、包裹全链路时效预测等预测算法,制定合理、有效并具有一定创新性的技术解决方案。 2、深入理解业务特性,参与大数据分析和挖掘,与业务方做深度的交流与协同。将算法应用到实际场景,解决复杂业务问题。 3、持续优化预测算法效果,保障在日常以及大促期间的业务使用体感,适应业务的快速发展和变化。 4、在基础技术之外,跟踪业界最新算法趋势,尝试大模型等新型AI技术在预测算法中的应用,确保技术领先进性。