阿里巴巴质控BA
任职要求
【必备项】 1、熟练掌握Excel、SQL； 2、熟悉R、Python或其他编程语言； 3、数学、物流、工程或其他专业； 4、对行为分析感兴趣，喜欢从数据中发现规律，想踏入大数据的门槛； 5、学习能力强，对新事物保有好…
工作职责
1. 为了适应全球化物流发展战略，需储备和培养未来供应链/物流领域人才； 2. 参与设计符合业务需要、可持续发展的国际物流运营策略和实施方案，包括但不限于：运营管理、流程设计与优化、管理驾驶仓设计开发、链路模式和时效设计等，提升菜鸟全链路物流质量管理能力，提升全球物流履行整体表现； 3. 监测和分析物流运营数据，发现并解决问题，协同内部相关部门持续推动业务改善，确保物流运营流程的顺利进行，提高物流运营效率； 4. 与国内外各个运营团队进行沟通和协调，确保及时解决业务流程和质量问题，改善消费者和商家体验；
1. 医学标注体系构建： 主导问诊对话（不排除医学影像、电子病历等）多模态数据的标注标准制定和执行； 设计疾病标签体系与知识图谱关联规则（如：主诉-症状-诊断-处置的逻辑链路）； 建立标注质量三级审核机制（初级标注员→医学专家→交叉验证）。 2. AI模型医学训练： 参与模型需求医学解读，定义诊断场景边界与禁忌症预警规则； 策划训练数据分布策略（如：罕见病案例增强、地域性疾病权重调整）； 主导bad case医学归因分析，指导算法团队进行特征工程优化。 3. 临床验证与迭代： 设计双盲对照试验验证AI诊断结果与临床一致性； 监测模型漂移现象，及时启动数据清洗与再训练流程； 输出医学可解释性报告（如：诊断依据溯源、置信度阈值校准）。
主要职责： 1、通过数据报表分析优化仓内作业流程。 2、负责仓库运作各环节成本的控制，采取积极有效地措施，降低成本。 3、负责运营动作相关的规则优化，提升运营效率。 4、对仓配进行管理和考核，建立完善的管理制度。 5、熟悉物流、仓储业务流程，能处理异常情况。
1. 知识库建设提效提质：通过agent工具（自建工具+外部工具），不断优化“风险知识库”的建设方法和建设流程，提升团队总体效率、准确性。 2. Agent训练提效： - 构题策略优化： 包括但不限于通过“设计基于场景的“自动化构题模版”，利用大模型辅助生成测试题”，减少人工编写时间。 - 评测与标注提效： 建立“模型预标注+人工复核”的工作流。利用现有模型进行初筛，让初级同学只做“判断题”而非“填空题”，大幅提升标注效率。 - Badcase协助归因： 参与各合规域的badcase的评测标注结果归因，定期分析识别Agent的误判案例，判断是“数据质量差”、“规则冲突”还是“模型能力不足”，并针对性优化训练数据。 3. 外部应用链接：将风险标签、合规知识问库、风险识别和处置agent等，统筹衔接至各风险治理场景、提升每个场景风险治理准确性、及时性、全面性。
1. 国家海外仓及本地履约方案设计 与业务方、行业及国家本地团队对接，理解业务需求，设计及落地符合业务需求的海外仓及本地履约方案； 2. 生态仓解决方案设计 与业务方、行业对接，理解业务需求，设计及落地符合业务需求的海外仓履约方案； 3. 本地履约线路运营管理 对所负责的国家/区域的本地履约线路质量、运作时效、系统配置等进行运营与管理，对履约质量指标负责； 4. 海外托管项目管理与协调 基于海外仓及本地履约方案设计，横向协调各方资源，跟进项目进度，确保项目落地； 5. 数据管理与报告 收集、整理和分析履约相关的数据，协同质控与产技团队建立履约管理数据库与履约看板，定期产出履约质量报告并解决异常； 6. 履约质量优化 优化履约线路，制定合理履约策略，提升履约质量；面向商家及行业解决方案，提前预警可能出现的履约风险，如大促提货拥挤、供应商异常、地区性天气变化等； 7. 风险预警与应对 提前预警可能出现的履约风险，如大促提货拥挤、供应商异常、地区性天气变化等。