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阿里巴巴淘天集团-生态用工管理-供应商管理方向

社招全职4年以上地点:杭州状态:招聘

任职要求


1、本科以上学历,具备4年以上大型互联网企业外包用工管理经验,包括HRO、BPO等全用工模式经验。
2、具备供应商全流程管理经验,擅长识别供应商能力特点,驱动供应商达成交付结果,拥有供应商管理全流程搭建经验优先;
3、也可以具备外包/灵活用工采购管理…
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工作职责


制定和实施淘天&控股集团生态用工策略,对外包供应商进行管理,持续提升供应商交付结果,满足业务方用工需求。
1、生态用工策略:基于国内法律法规和用工政策,研究用工领域趋势,结合对淘天&控股集团的业务发展方向的理解,制定生态用工策略,为业务提供用工解决方案;
2、生态用工供应商管理:
1)供应商运营:从选、用、育、留、汰全流程生命周期对供应商进行管理,不断根据业务需求调整外包供应商管理策略。
2)供应商交付考核:持续优化供应商交付指标及考核机制,对供应商交付质量负责、同时通过不断完善供应商的奖惩机制,牵引供应商提升交付质量。
3)供应商标签管理&资源分配:结合供应商考核结果,对供应商进行能力标签化,根据业务需求匹配合适资源分配。同时,促进供应商之间的良性竞争氛围,并长期优化服务质量和成本;
4)供应商合规&风险管理:明确供应商管理过程中风险点,并定期进行检查排查,确保供应商管理过程合规。
3、用工解决方案提供:对淘天、控股集团用工方进行分层,结合不同业务形态与需求,定制化提供用工解决方案,满足业务用工需求。
4、用工风险&稽核:全流程梳理用工管理过程,确保从运营机制、制度、系统、以及实际用工过程中无用工风险;持续通过对用工数据进行分析稽核、供应商场地检查等方式提升用工合规水位。同时,协同法务、安全等团队持续提升外包安全风险管控水位,并在有外部舆情产生时可以联合协同团队及供应商妥善处理。
包括英文材料
学历+
数据分析+
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社招8年以上技术类-综合

制定和实施海外各国家地区的生态用工策略,管理海外供应商,制定和运营国际化的外包商务体系、跟进日常需求管理、管控海外用工风险,满足阿里云的全球化生态用工需求。 1、海外生态用工策略: • 基于海外各国家/地区的法律法规和用工政策,研究全球生态用工领域的全球趋势,结合对云计算业务发展方向的理解,制定海外生态用工策略,为业务提供用工方式的解决方案。 2、海外生态用工供应商管理: • 基于对海外各国家/地区的全球性/本土化供应商的了解,布局、遴选和发展合适的供应商,对供应商进行成本、风险、资源等的日常管理,制定对海外供应商的商务体系(结算、激励等)。 3、海外生态用工需求管理: • 负责各业务在海外各国家/地区的生态用工需求的满足,关注时效性、稳定性、用工质量和用工成本。 4、海外生态用工风险管理: • 协同海外供应商,对海外生态用工的劳动纠纷、海外生态用工的EHS风险事件进行妥善处置。

更新于 2025-04-03杭州
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社招3年以上

制定和实施淘天的生态用工策略,管理外包供应商,制定和运营外包商务体系,跟进日常需求管理、管理用工风险,满足淘天的生态用工需求; 1、生态用工策略:基于国内法律法规和用工政策,研究用工领域趋势,结合对淘天业务发展方向的理解,制定生态用工策略,为业务提供用工方式的解决方案; 2、生态用工供应商管理: 1)供应商运营:基于对供应商的了解,布局、遴选和发展合适的供应商,负责更新维护供应商管理底盘(制度、标准、流程、系统),对供应商进行成本、风险、资源等的日常管理; 2)供应商考评管理‌:优化供应商绩效考核体系,完善服务供应商评价体系及标准,监督对供应商的考评、奖惩落实,制定相应的管理措施和合作策略‌; 3)供应商服务份额管理‌:完善供应商绩效分级管理,定期分析和输出服务情况报告,匹配合适的高质高效供应商,促进供应商之间的良性竞争氛围,并长期优化服务质量和成本; 4)供应商风险管控:负责完善供应商风控管理体系,承担日常有关供应商风控事件的稽核、调查、处理等; 3、生态用工需求管理:负责各业务的生态用工需求的满足,关注时效性、稳定性、用工质量和用工成本。 4、员工关系管理‌:负责各类员工关系政策的设计及优化,包括用工关系管理、员工行为规范等。协助完善业务部劳动关系相关制度和规定,帮助公司规避劳动用工风险

更新于 2025-05-09杭州
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社招引擎

大模型具备很强的泛化及理解世界能力,在小红书内的众多生产场景遍地开花,大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上,如何能够通过高效的GPU调度策略,使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务,同时也能充分激发大规模GPU集群的效能,是行业公认的关键挑战。在这里,你可以聚焦LLM场景,接触到超大规模GPU集群,并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们,一起探索领先技术改变世界! 工作职责: 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化,通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段,提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps,与下游云原生平台深度融合,支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态,探索建设业界领先的资源调度策略及方法,构建下一代大规模AI资源调度系统。

北京|上海
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社招技术

1. 负责万亿级别QPS的分布式缓存/存储集群,支撑公司所有产品线的业务需求; 2. 设计、研发高可用、高性能的缓存/存储架构和中间件,应对弹性扩缩容,秒级故障自动切换,异地多活,分布式事务等极具挑战性的工作内容和方向; 3. 优化系统性能,深入内核,提升基础服务相关资源的使用率,增加系统稳定性,保障业务运行; 4. 设计并研发自动化运维平台,提升运维质量和效率,探索运维自动化和智能化技术和方向。

更新于 2025-04-01北京