阿里巴巴全球速卖通事业部(AliExpress)-数据工程师（物流计划方向）-杭州
任职要求
1. 计算机科学、统计学、数学、工业工程等相关专业背景，具备扎实的数据建模与系统化思维能力； 2. 熟悉大数据处理技术与常用数据分析方法，具备较强的数据挖掘与工程落地能力，能够将业务痛点转化为可量化、可执行的数据解决方案； 3. 具备良好的业务理解力与跨团队协作能力，能与运营、产品、技术等多方高效沟通，推动数据驱动的项目或方案落地； 4. 有供应链计划、资源规划等相关项目经验者优先；具备统计建模、时间序列分析或数据驱动决策系统建设经验者优先。
工作职责
1. 基于国际物流业务模式及全链路运营场景，深入理解销售、仓储、运输、资源调度等环节的运作逻辑，构建高效的数据科学模型，输出覆盖短、中、长期的全链路单量与货量计划，支撑各环节的资源规划与运营决策； 2. 持续优化数据模型机制，融合历史趋势与实时动态数据，不断提升计划数据的准确性、稳定性和响应时效； 3. 从数据科学视角出发，建立计划偏差分析体系与风险预警机制，深入分析关键运营参数的变化趋势，支持大促、突发事件等复杂场景下的资源调配与应对策略制定，为各业务单元提供前瞻性洞察与决策依据； 4. 联动产品与技术团队，推动计划生成流程的标准化、自动化与可视化建设，提升计划产出效率与跨团队协作透明度，助力整体运营效率持续优化。
1、负责阿里云浙江区域商业客户的销售拓展工作，挖掘潜在销售机会，有效管理pipeline，实现增长的同时，保证业务健康可持续发展； 2、负责区域内泛互联网行业，以及传统企业的客户直销，包括客户关系维护，商务报价，合同签约，结单等；同时进行标杆打造，行业突破以及场景创新等； 3、抓住AI时代里瞪羚企业快速成长的机会窗口，拓展新客户机会，为客户提供更加智能、高效的全栈AI解决方案和服务； 4、制定个人销售计划，并且能够有效调动及组织公司内部资源推动业务落地。
Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的技术人才孵化计划，打破传统人才选拔及培养框架，为有志于走向AI未来的技术新锐们，提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里，“我”将不被岗位定义，以能力选择业务战场，与全球顶尖团队并肩作战，沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们，成为AIDC首批102位Bravo Talent，一起掌舵AI，为我们的未来Bravo！ 关于我们： 阿里国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务，致力于服务全球消费者，并触达全球中小企业买家。我们希望利用AI技术让每个人都能够轻松、便捷地享受全球优质的商品和服务，推动商业活动更加高效、可持续，为社会未来的发展带来更多可能性。 我们提供涵盖商品智能、商家服务、供应链优化、跨境物流、搜索推荐引擎、用户增长、金融服务、客户体验、AI 基础设施、企业数智化、全球云及高可用架构、研发效能等技术领域，实习生可跨多个技术域实践，深度参与多场景技术攻坚，探索你想选择的职业发展方向； 在这里，你将和我们一起，采用领先的数字化及人工智能等技术持续解决商业活动中的现实问题，创造技术价值，为消费者带来更加美好的体验！欢迎加入我们！ 以下工作内容你均有可能参与： 1、参与基础软件的设计、开发和维护，如分布式文件系统、缓存系统、Key/Value 存储系统、数据库、Linux 操作系统等，探索 AI 在系统调优中的应用（如通过机器学习预测热点数据提升缓存命中率）； 2、参与国际电商系统及基础设施的核心模块开发，集成 AI 模型服务，为公司产品提供强有力的后台支持，设计并实施最强大的解决方案； 3、参与产品的开发和维护，完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作，能够通过 AI 工具提升开发效率； 4、参与海量数据处理和开发，使用Java/SQL/Python开发 ETL 流程，结合大模型实现数据清洗与特征工程自动化（如利用大模型生成 SQL 查询模板）； 5、参与项目为用户提供丰富而有价值的桌面或无线软件产品，能够探索 AI 在业务场景的落地应用（如大模型在供应链定价、销量计划、库存、履约等复杂场景的智能洞察和协同，基于大模型的个性化推荐系统，交互式智能导购，需求预测模型部署，异常检测算法实现等）。
团队介绍：Data-电商团队，负责电商创新项目的算法和大数据工作。依托于字节跳动产品，帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。在这个团队，我们不仅要通过推荐和搜索算法帮助用户买到感兴趣的好东西，也要通过风控算法和智能平台治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户体验；另外我们还会用人工智能来帮助商家提升经营能力。我们的使命：没有难卖的优价好物，让美好生活触手可得。 课题介绍： 背景：本项目旨在探索推荐领域下的大模型新范式，突破现在持续了较长时间的推荐模型结构和Infra的方案，且效果大幅好于现在的基线模型，在抖音短视频/直播/电商/头条/剪映等多个业务场景上得到应用。推荐领域的大模型是比较有挑战的事情，推荐对工程效率的要求更高，且用户的推荐体验上是个性化的，本课题会以下多个方向来做深入的研究，探索和建设推荐场景的大模型方案，大幅提升推荐模型的天花板。 1、在电商推荐海量用户与商品的数据下，探索大模型、大算力与推荐系统的结合； 2、探索多模态大模型等技术，提升相关类场景效果与用户体验； 3、探索 LLM 和推荐系统的结合、生成式推荐等方向，进一步提升信息匹配的效率。
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