阿里巴巴全球速卖通事业部(AliExpress)-干线运营-杭州
任职要求
1、熟悉航司销售政策和优劣势,了解国际空运航线市场和各主流货运机型,熟悉采购流程; 2、有跨境电商、空运航司或国际货代运力采购背景者优先,可使用英语作为工作语言; 3、有空运干线…
工作职责
1、熟悉主流空运运力市场供给变化,分析竞争对手空运产品和运力能力,为公司短中长期运力采购提供策略和方案; 2、根据各个分站业务需求结合菜鸟内外部运力组合采购具有竞争力的空运舱位,满足平台和客户时效体验和成本要求; 3、整合运力资源池,规划和拟定短中长期空运干线运力采购的计划,管理供应商提升运力运营质量的竞争力; 4、负责仓干、干关环节的交接和协同异常问题解决,优化空运运营流程包括揽收、报关和干线交航,提升干线时效和客户体验
1、熟悉主流空运运力市场供给变化,分析竞争对手空运产品和运力能力,为公司短中长期运力采购提供策略和方案; 2、根据各个分站业务需求结合菜鸟内外部运力组合采购具有竞争力的空运舱位,满足平台和客户时效体验和成本要求; 3、整合运力资源池,规划和拟定短中长期空运干线运力采购的计划,管理供应商提升运力运营质量的竞争力; 4、负责仓干、干关环节的交接和协同异常问题解决,优化空运运营流程包括揽收、报关和干线交航,提升干线时效和客户体验。
【职位描述】: 1、负责跨境物流干线的运营管理工作,确保货物准时、安全地送达目的地。 2、协调国内外运输资源,优化运输路线和成本,提升运输效率。 3、监控运营数据,分析并解决运营中出现的问题,持续改进运营流程。 4、与供应商、客户及内部团队保持良好沟通,确保供应链的顺畅运作。 5、参与新业务模式的探索,推动跨境物流创新,适应市场变化。 1、Responsible for the operational management of cross-border logistics mainlines, ensuring timely and secure delivery of goods to their destinations. 2、Coordinate domestic and international transportation resources, optimize transport routes and costs, and improve transportation efficiency. 3、Monitor operational data, analyze and address issues that arise, continuously improving operational processes. 4、Maintain effective communication with suppliers, customers, and internal teams to ensure smooth supply chain operations. 5、Participate in exploring new business models, drive innovation in cross-border logistics, and adapt to market changes.
1. 基于出口跨境小包业务,搭建消费者体验相关的质量标准,对内制定、承接客观合理的考核指标,提升消费者物流体验; 2. 从全链路视角推进分段运营质量,建立横向协同机制,对发现的结构性问题或偶发性事件建立机制,以项目制形式推进流程及服务质量的改善,并实现产技能力迭代; 3. 团队内部形成高效异常交互、跟进机制,确保异常发生后相关方第一时间感知,快速定义业务影响,协同内外部资源推进解决;并针对部分异常展开复盘,转化为业务沉淀; 4. 根据业务现场实操情况,对上下游协同团队明确需求,面向交接差异、履约异常等业务场景,具备深入一线实操,制定标准化作业流程的能力; 5. 对横向计划部门生成的国家/路向的交干计划、口岸抵达计划和末端派送计划,能优化欧洲国别化的参数(分单、干线运力、成交商品结构等),输入业务实操变量,校正计划问题,提升计划准确率,并解答部门内计划消费的疑问,持续优化沟通机制和计划质量。
# 关于我们 我们正在构建面向全球物流网络的 AI Agent 自动决策大脑。通过大模型(LLM)、智能体协同与自动化推理,让系统具备“感知-思考-行动-学习”的闭环能力,驱动“服务采购、干线运营、分单决策、全链路调度、端到端监控、成本分析优化”等核心业务系统的全面智能化,实现资源规划、智能分单、运力调度、异常自愈等关键功能。这是一个将前沿 AI 技术与真实商业场景深度结合的创新战场,是每天影响数百万包裹命运的生产系统。 # 主要工作内容 ● 设计并实现基于 LLM 的 AI Agent 架构,支持任务分解、工具调用、多智能体协同与反馈学习; ● 开发智能决策引擎,将业务规则、实时数据流与大模型能力深度融合,构建可解释、可干预的自动化系统; ● 主导 Agent Workflow 编排系统建设,优化 Prompt Engineering 策略,提升模型在物流垂直场景的准确性与鲁棒性; ● 推动 AI 能力与后端工程系统的无缝集成,确保高可用、低延迟、可监控的服务体验; ● 探索 RAG、Function Calling、Memory 机制等前沿技术在物流调度中的落地路径。