阿里巴巴LAZADA-AI创新产品运营-智能导购方向-杭州

我们是谁： 我们是天猫技术新品营销团队，致力通过大数据、人工智能打造领先的数字化新品营销平台 天猫新品营销技术团队服务于“天猫新品全链路增长”，面向品牌商家构建从新品研发、新品孵化到新品上新的一体化解决方案，负责「天猫小黑盒」 /「天猫U先」 /「 TMIC」（天猫新品创新中心） /「淘系新品运营平台」等核心新品与新客业务，帮助商家连接淘系站内外流量、营销资源与数据，做规模化新品经营与确定性增长 1、参与全生命周期新品平台的建设，负责新品核心产品的技术架构设计与前瞻性业务支撑，聚焦新品孵化效率、新品识别准确性，以技术驱动新品运营模式升级； 2、依托先进的大数据和AI能力，深度解读消费者行为趋势和市场动态追踪，为品牌提供准确的新品研发方向； 3、基于消费者端新品导购场景，参与AI Agent在尖货运营业务场景中的产品建设，打造高效智能的运营体系。

我们是谁？（业务介绍） 我们的业务定位是智能化消费者运营系统，帮助商家做好消费者的精细化运营，提升留存和复购，带来收入和利润增长。 我们的目标客户是中型规模以上的（客户数>10w）、线上线下多渠道布局、重视消费者运营的品牌商和零售商； 我们的解决方案是基于自动化和智能化的技术构建了一体化的产品套件，包括CRM、导购助手、企微助手、连锁商城、以及iPaaS集成平台等，来实现全域的消费者运营。 我们需要你做什么？（岗位职责）: 客户成功是连接客户和公司的重要桥梁，他们通过对业务、行业和产品的深入了解，为客户提供匹配的解决方案和专业的服务支持，帮助客户达成业务目标、实现共同成功。所以客户成功对外是商家的专业服务顾问，对内是产品的核心用户和构建者，工作内容包括： 1. 主导客户导入服务，协助客户快速上手产品，实现第一价值的按期交付； 2. 围绕客户业务目标共创运营落地方案，并通过阶段性的复盘和迭代找到确定性的增长路径； 3. 提炼有价值的客户声音和产品问题并积极推动落地，不断打磨用户体验，助力产品迭代； 4. 沉淀输出有价值和可复用的最佳实践案例，帮助更多的商家成功； 5. 定期回访，与客户关键角色保持深度沟通，提升客户活跃度和粘性；

团队介绍： 百亿补贴与聚划算，是淘天集团面向价格敏感用户和品牌商家的核心营销阵地，也是我们直面市场竞争最前沿的“主战场”。我们不断“刷新”技术能力，通过半托管、竞价和补贴系统的建设，支撑百亿补贴成为淘天过去三年里增长最快的业务。每天数千万用户在我们的场域完成“信任 - 比价 - 决策 - 下单”，背后是亿级流量、毫秒级响应、强一致性与极致稳定性的工程挑战。 当前，我们也正在用 AI 重构整个运营流程：从超链半托管、招商审核，到补贴，全面推动从“人工配置”向“AI 自治”演进。同时，我们也正积极探索 AI 对全栈研发流程的深度重构 —— 从需求分析、接口设计、代码生成，到测试验证与部署上线，逐步构建端到端的 AI 原生开发范式。 这里，是 AI 在电商营销场景落地的真实试验田，也是 AI 重塑软件工程本身的创新前沿。 我们正在做什么？ ● 构建淘天核心营销引擎，支撑百亿补贴 & 聚划算高 DAU、高转化的导购与用户增长系统； ● 构建高可用、低延迟、强一致的风控与补贴系统，确保每一分补贴精准触达真实用户； ● 打造智能供给治理体系，实现全网低价标品的自动化组织与超链售卖； ● 通过 AI 重构运营三大核心流程：超链 → 审核 → 补贴，打造端到端的 AI 原生运营闭环，实现“人力与规则驱动”到“模型驱动”的效率跃迁； ● 通过 AI 重构传统研发流程，打造从 需求文档 → 架构设计 → 代码生成 → 测试覆盖 → 发布上线 的端到端 AI 原生全栈交付流水线。 加入我们，你将： 1. 负责电商核心业务系统的全栈研发，主导复杂功能模块的设计与优化，结合 AI 技术提升用户体验与系统效能； 2. 参与高并发、高可用的电商场景技术方案设计，支持业务大促与商家运营平台的稳定性保障； 3. 探索 AI 工具在前端开发中的应用，如智能交互、自动化测试或低代码平台建设，推动技术效率提升； 4. 搭建前端工程化体系，优化构建流程与性能指标（如首屏加载、交互延迟），确保多端（H5/小程序/原生）兼容性与一致性； 5. 联动产品、设计及后端团队，推进技术方案落地，通过数据驱动持续优化业务关键指标。

主导盒马在线业务的导购链路场景的AI创新探索，聚焦提升用户消费决策的导购助手、服务助手等核心关键方向； 1.用户sense强，具备透过用户行为数据看到消费需求本质的能力； 2.深入了解AI相关知识，能结合零售行业特性和业务场景，设计与之适配的AI产品方案，并通过诊断消费者痛点，协同运营、算法和研发，规划和推进方案落地，并对最终的产品效果负责； 3.独立制定评估标准，具备界定大模型能力可为边界的能力，能通过数据分析、用户调研、产品分析、ABTest等方式，以用户数据为导向做产品决策及流程优化，深入挖掘新的机会点，有效提升业务指标； 4.持续挖掘用户原声数据，不断优化消费者全链路的产品和服务体验没，为用户体验和业务挖掘新的场景和价值。