阿里巴巴天猫事业部-近场供应链规划&履约运营-杭州
任职要求
1、本科及以上学历，3年以上门店/前置仓等近场模式的供应链&履约等相关工作经验，3C/大快消等标类经验者优先； 2、了解市场上远近中场的供应链物流模式，熟悉消费者和商家需求； 3、有品牌商，电商平台或者大型互联网企业相关工作经验优先； 4、有较强的有项目统筹、沟通协调及资源协同能力；逻辑性强，具有敏锐的洞察力和数据分析能力，以结果为导向； 5、具备创新和团队精神，乐观积极，独立担当；系统性思考，且敢于打破常规。
工作职责
1、结合行业品类特性和商家的经营特点，围绕门店/前置仓等模式，规划和设计近场供应链解决方案，并推动内外部协同团队推动解决方案的落地； 2、与商家在近场供应链运营领域进行深度合作，包括前期解决方案介绍、业务导入、供应链计划、补货计划，提升商家供应链周转效率，降低商家运营成本； 3、基于近场履约体系，制定不同品类、不同服务层级履约能力标准，联动近场供应链、运营、产品团队，完成履约服务能力和资源的建设； 4、持续对近场履约能力和消费者体验相关核心数据优化和提升，包括履约及时率，完单率，客诉率等数据 5、基于近场解决方案和履约体系建设，联动行业、运营、产品等多部门，持续支持行业提升近场业务单量规模。
1.负责制定并实施蜂鸟行业KA客户的定制化解决方案。通过相关产品结合KA客户行业个性化需求制定可落地的供应链解决方案； 2.聚焦售前售中，支持新业务和新客户的拓展，深入一线调研，分析和梳理客户流程和需求痛点，制定解决方案，协助销售招投标，合同续签等； 3.积极配合总部行业，输出针对性的解决方案，基于标杆客户场景，产出客户成功案例和行业最佳实践； 4.分析行业共性需求，推动总部解决方案和规划建设产品能力，沉淀蜂鸟近场物流优化管理策略，并最终形成组织能力； 5.联动运营等部门，协同总部资源，横向拉齐多部门资源，解决履约异常问题； 6.通过精益项目组，主导方案实施的精益管理体系建设，推动精益1.0工作升级； 7.聚焦行业研究，具有全局视角，领先思维；
1、负责OMO即时零售业务运营，根据业务现状制定业务规划，完成商品/交易/会员/商家/供应链方向产品流程设计； 2、 结合对3C数码等行业的理解，制定所负责行业整体策略及打法，整合品牌资源，提出业务或者流程改善解决方案； 3、通过数据分析，及时了解市场信息，识别核心影响因素并不断优化，提升小时达行业成交效率； 4、 提升消费者体验，分析消费者购买需求，并制定相应的解决方案和落地方案； 5、 对业务的销售增长负责，通过数据分析，不断发现机会并保持前瞻性。
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。 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。 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。 1.通过分析用户行为、站内转化路径、转化周期等数据，挖掘出对业务有推动价值的用户标签，完善用户数据资产和分析体系，增加业务运营抓手； 2.负责业务中各类产品A/B实验分析、业务策略效果评估、市场活动分析，能提炼业务核心数据指标并完成相关数据体系搭建工作； 3. 通过对业务数据的挖掘，对专项问题、指定方向的重点研究与分析，为行业策略、品类机会、场域效率等业务决策提供数据和分析支撑，协助达成业务目标并提升效率。
职位描述 面向淘天自营业务场景，探索大模型与推荐算法结合的下一代推荐系统技术，充分利用大模型的领域知识和学习范式为推荐系统注入新动力，包括但不限于生成式推荐、模型Scaling Law、用户超长序列建模等，解锁更大的算法提升空间； 1.负责大语言模型、多模态大模型的训练，探索预训练表征的高效处理方式以及与推荐系统的结合方式，让推荐系统充分理解世界知识； 2.基于类Transformer架构的设计和升级推荐大模型，验证推荐的Scaling Law，探索兼顾性能和效果的模型技术，持续提升业务场景效果； 3.结合业务目标和场景特点，探索并利用大语言模型技术对现有推荐系统的各环节进行优化改进，探索并开发生成式推荐系统技术，提升用户体验，实验业务价值； 4.持续关注行业内人工智能技术的发展趋势，结合业界前言技术和业务需求，和工程同学一起探索&打造大模型应用的最佳实践，提升业务效果和用户体验；