阿里巴巴阿里国际站-交易与行业运营-台湾运营团队
任职要求
1、本科及以上学历，商业、经济学或相关专业。
2、5年以上相关工作经验，熟悉台湾市场和交易品行业者优先，有B2B/B2B电商平台品类运营经验者为佳。
3、具备出色的市场分析和策略制定能力，对交易运营有深入理解。
4、良好的沟通和协调能力，能够与商家、内部团队及合作伙伴建立有效合作。
5、具备数据驱动的决策能力，能够从数据中洞察业务问题并提出解决方案。
1、Bachelor's degree or above in Business, Economics, or a related field.
2、More than 5 years of relevant work experience, with a preference for candidates familiar with the Taiwanese market and the trading industry. Experience in category ma…工作职责
1、负责制定并执行针对中国台湾市场的交易策略，提升买家和卖家的交易体验。 2、深入理解台湾可交易品行业动态，分析市场趋势，制定并实施有效的行业运营计划。 3、协调资源，推动交易流程优化，确保交易安全与效率，提升用户满意度。 4、与商家合作，提供运营支持，协助商家提升销售业绩，推动行业健康发展。 5、监控并分析业务数据，及时调整运营策略，以实现交易量和用户增长目标。 1、Responsible for developing and executing trading strategies for the Taiwan market, enhancing trading experiences for both buyers and sellers. 2、Deeply understand the dynamics of Taiwan's trading product industry, analyze market trends, and formulate and implement effective industry operation plans. 3、Coordinate resources to optimize trading processes, ensuring transaction security and efficiency, and improving customer satisfaction. 4、Collaborate with merchants, providing operational support to help them improve sales performance and promote the healthy development of the industry. 5、Monitor and analyze business data, adjusting operational strategies in a timely manner
1.支付渠道运营：负责现有 PSP（Antom、PingPong、Adyen 等）的日常管理与商务对接，评估并引入亚洲地区本地支付渠道，谈判费率与服务条款。 2.支付架构优化：设计并推进本对本与跨境支付的混合架构方案，针对重点市场（台湾、日韩等）评估本地化收单方案，规划多币种结算体系以减少换汇损失。 3.支付成功率提升：对整体支付成功率负责，通过数据分析定位失败原因，优化支付路由策略，推动技术落地，确保核心市场支付成功率达标。 4.数据分析监控：建立支付数据监控体系，按地区/币种/支付方式维度分析交易表现，定期输出运营报告并推动优化落地。 5.合规风控管理：确保支付业务符合各地监管要求，配合风控团队优化策略，处理支付客诉与争议，降低拒付率。
1.支付渠道运营：负责现有 PSP（Antom、PingPong、Adyen 等）的日常管理与商务对接，评估并引入亚洲地区本地支付渠道，谈判费率与服务条款。 2.支付架构优化：设计并推进本对本与跨境支付的混合架构方案，针对重点市场（台湾、日韩等）评估本地化收单方案，规划多币种结算体系以减少换汇损失。 3.支付成功率提升：对整体支付成功率负责，通过数据分析定位失败原因，优化支付路由策略，推动技术落地，确保核心市场支付成功率达标。 4.数据分析监控：建立支付数据监控体系，按地区/币种/支付方式维度分析交易表现，定期输出运营报告并推动优化落地。 5.合规风控管理：确保支付业务符合各地监管要求，配合风控团队优化策略，处理支付客诉与争议，降低拒付率。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。