阿里巴巴天猫校园-销售-商家拓展

1.总体：负责大时尚事业群秒送运营工作，分别从商家拓展、模式打造、运营提升等方面，制定所负责品类的工作规划，并落地执行，完成业绩指标； 2.商家运营-提销售：建立商家管理和运营策略，对商家进行分层精细化运营，实现销售最大化；同时提升商家和商品丰富度及质量，打造品类秒送业务生态； 3.供给驱动-拓商家：依据平台及类目情况，规划类目招商发展，有策略地开展商家招商工作，主动挖掘目标和潜力品牌与商家，引进优质商家，提升优质商家比例和业绩贡献； 4.行业驱动-找空间：根据业务发展需求，定期对所负责品类进行行业分析，从商家、用户、竞对等方面寻找发展机会点，结合产品、价格、行业趋势，制定品类差异化竞争策略和业务模式； 5.数据驱动-助分析：深入理解业务需求，结合数据方法和工具进行数据提取、整合、分析，为商家运营及业务决策提供数据分析支持，同时完成对业务关键指标的监控及异常波动等分析工作。

团队介绍：生活服务业务依托于抖音、抖音极速版等平台，致力于促进用户与本地服务的连接。过去一年，生活服务业务开创了全新的视频种草和交易体验，让更多用户通过抖音发现线下好去处，也帮助众多本地商家拓展了新的经营阵地。我们期待你的加入，一同为亿万用户创造更美好的生活。 课题介绍：生活服务行业在数字化转型中面临效率提升和成本优化的迫切需求，传统商家依赖销售老师处理商品管理、订单咨询、营销推广等环节，存在响应速度慢、标准化程度低、人力成本高等痛点。基于大语言模型（LLM）的对话系统具备自然语言理解、多任务处理、知识推理等能力，可以为商家提供智能客服、流程自动化、数据分析等场景的解决方案。然而，现有通用模型在垂直领域应用中仍存在领域知识匮乏、复杂任务执行能力不足、多模态交互受限等问题，需结合RAG、Function Calling、多模态等技术进行针对性优化。 课题挑战/必要性： 生活服务行业规则多变（如季节性促销、政策调整），需设计低延迟的领域知识库动态更新机制。另外，商家需求多样，对Agent工具调用、动态规划与异常处理能力提出了很高的要求。同时，在交互中期望能够实现语音、图像、文本等多模态信息的内容理解能力与自然交互，解决语义一致性的难题。 课题内容： 1、RAG在垂直领域的优化：构建生活服务行业知识图谱与动态检索库，研究检索增强生成中的上下文压缩技术与深度思考技术，提升答案准确性； 2、Function Calling与业务流程自动化：设计面向商家的工具库，支持自然语言指令到工具调用的精准映射，研究强化学习（RL）在工具调用领域的应用提升模型对领域外工具的识别泛化能力； 3、对话Agent的决策与协作能力：研究基于强化学习（RL）优化Agent的任务规划能力，研究多Agent协作机制； 4、多模态交互与生成：深入研究图像内容理解，开发能够与商家自然沟通的多模态交互与生成系统。

团队介绍：生活服务业务依托于抖音、抖音极速版等平台，致力于促进用户与本地服务的连接。过去一年，生活服务业务开创了全新的视频种草和交易体验，让更多用户通过抖音发现线下好去处，也帮助众多本地商家拓展了新的经营阵地。我们期待你的加入，一同为亿万用户创造更美好的生活。 课题介绍：生活服务行业在数字化转型中面临效率提升和成本优化的迫切需求，传统商家依赖销售老师处理商品管理、订单咨询、营销推广等环节，存在响应速度慢、标准化程度低、人力成本高等痛点。基于大语言模型（LLM）的对话系统具备自然语言理解、多任务处理、知识推理等能力，可以为商家提供智能客服、流程自动化、数据分析等场景的解决方案。然而，现有通用模型在垂直领域应用中仍存在领域知识匮乏、复杂任务执行能力不足、多模态交互受限等问题，需结合RAG、Function Calling、多模态等技术进行针对性优化。 课题挑战/必要性： 生活服务行业规则多变（如季节性促销、政策调整），需设计低延迟的领域知识库动态更新机制。另外，商家需求多样，对Agent工具调用、动态规划与异常处理能力提出了很高的要求。同时，在交互中期望能够实现语音、图像、文本等多模态信息的内容理解能力与自然交互，解决语义一致性的难题。 课题内容： 1、RAG在垂直领域的优化：构建生活服务行业知识图谱与动态检索库，研究检索增强生成中的上下文压缩技术与深度思考技术，提升答案准确性； 2、Function Calling与业务流程自动化：设计面向商家的工具库，支持自然语言指令到工具调用的精准映射，研究强化学习（RL）在工具调用领域的应用提升模型对领域外工具的识别泛化能力； 3、对话Agent的决策与协作能力：研究基于强化学习（RL）优化Agent的任务规划能力，研究多Agent协作机制； 4、多模态交互与生成：深入研究图像内容理解，开发能够与商家自然沟通的多模态交互与生成系统。

团队介绍：生活服务业务依托于抖音、抖音极速版等平台，致力于促进用户与本地服务的连接。过去一年，生活服务业务开创了全新的视频种草和交易体验，让更多用户通过抖音发现线下好去处，也帮助众多本地商家拓展了新的经营阵地。我们期待你的加入，一同为亿万用户创造更美好的生活。 课题介绍：生活服务行业在数字化转型中面临效率提升和成本优化的迫切需求，传统商家依赖销售老师处理商品管理、订单咨询、营销推广等环节，存在响应速度慢、标准化程度低、人力成本高等痛点。基于大语言模型（LLM）的对话系统具备自然语言理解、多任务处理、知识推理等能力，可以为商家提供智能客服、流程自动化、数据分析等场景的解决方案。然而，现有通用模型在垂直领域应用中仍存在领域知识匮乏、复杂任务执行能力不足、多模态交互受限等问题，需结合RAG、Function Calling、多模态等技术进行针对性优化。 课题挑战/必要性： 生活服务行业规则多变（如季节性促销、政策调整），需设计低延迟的领域知识库动态更新机制。另外，商家需求多样，对Agent工具调用、动态规划与异常处理能力提出了很高的要求。同时，在交互中期望能够实现语音、图像、文本等多模态信息的内容理解能力与自然交互，解决语义一致性的难题。 课题内容： 1、RAG在垂直领域的优化：构建生活服务行业知识图谱与动态检索库，研究检索增强生成中的上下文压缩技术与深度思考技术，提升答案准确性； 2、Function Calling与业务流程自动化：设计面向商家的工具库，支持自然语言指令到工具调用的精准映射，研究强化学习（RL）在工具调用领域的应用提升模型对领域外工具的识别泛化能力； 3、对话Agent的决策与协作能力：研究基于强化学习（RL）优化Agent的任务规划能力，研究多Agent协作机制； 4、多模态交互与生成：深入研究图像内容理解，开发能够与商家自然沟通的多模态交互与生成系统。