阿里巴巴智能算法产品事业部-搜索资源业务运营-杭州

1、多分数最优化算法设计：负责搜索排序机制中的多目标、多分数优化算法设计，围绕相关性、转化效率、用户体验、商业收益、供给生态、流量公平性等目标，实现多目标帕累托最优解。 2、AI Agent for Strategy 实现自动化动态流量分配：负责构建面向搜索策略优化的 AI Agent 系统，将 LLM 的推理、规划、工具调用和自动执行能力应用到搜索机制策略迭代中，提升策略诊断、参数搜索、实验设计和效果分析的自动化水平。

1、行业深耕与策略制定：深度洞察用户在细分行业的搜索意图，基于行业和品类差异特性定义行业搜索gmv的核心问题，挖掘行业增长机会点，综合定制行业搜索运营策略（包含但不限于搜索导购产品创新、策略机制设计等）。 2、跨部门协同与项目驱动：作为行业核心接口人，对内协同搜索内部PD、算法、开发等职能，对外协同垂直行业团队，将核心策略转化为落地可执行项目，作为项目负责人推动行业策略落地，并对项目的最终业务结果负责。 3、数据洞察与实验设计：熟悉运营数据工具进行分析，监控业务健康度并快速定位问题；设计并评估A/B实验、严谨复盘策略有效性，并持续迭代优化，沉淀可复用的行业运营方法论。 4、产品能力建设：积极参与并贡献团队横向平台能力建设（包括但不限于query分类体系、ai工具优化等），结合提升运营工作效率。

搜索前台产品体验与交互创新 1. 主导手淘搜索类目垂直化导购产品规划与体验设计。基于对用户行为与渠道特性的深度洞察，持续优化搜索结果页的交互形态与视觉呈现，打造极致浏览体验，对点击率与成交转化率等核心指标负责； 2. 探索并落地AI技术在搜索场景的创新应用，优化导购模式，有效降低用户输入门槛，提升导购效率与用户满意度； 3. 负责多渠道协同场景下的产品架构设计，精准把控需求优先级。高效联动场域产品、搜索技术、算法等多团队，推动复杂产品能力的落地与高效迭代。 数据驱动的场景挖掘与分析 1. 建立以用户画像、行为路径及渠道特点为核心的数据分析体系。结合AB实验方法论，敏锐识别业务痛点，挖掘潜在用户需求并持续观测优化效果； 2. 具备极强的目标拆解与归因能力，能够针对UV增长、留存、转化等核心指标进行深度复盘，为产品决策与策略调优提供坚实的数据支持

1、对搜索评测/算法/AI类标注任务及其它作业流程策略、链路及标准进行评估，通过优化人工作业规则、流程与管理模式，持续提升外包交付效率、保证交付质量； 2、挖掘算法模型优化和业务策略的链接关系，通过有效的电商搜索标注设计，更好地支持模型能力提升、持续保障与优化审核运行效果； 3、协助业务负责人，基于电商搜索/评测/AI类实际管理情况与业务特性沉淀对应业务体的标准化指标以及人员管理体系； 4、协助部门负责人进行外包团队管理工作，对外包任务交付质量负责。