阿里巴巴天猫事业部-天猫国际自营-渠道运营
任职要求
1、对电商行业熟悉,对互联网广告了解,5年以上电商运营经验,有商家/品牌运营经验者优先,可以独当一面完成业务发展规划; 2、有数据洞察能力,能基于数据分析发现潜在业务机会点;有独立有效的数据分析框架和逻辑,具备用户…
工作职责
1、了解淘内核心场域和渠道的运营规则(如搜索、推荐、直播、广告、用户等等),并能结合市场变化趋势和直营业务特性,输出渠道运营策略并推动落地; 2、具备数据化运营能力,基于数据分析和市场洞察,制定渠道运营策略和投资方案,核心对渠道成交和投资效率负责; 3、具备品牌生意诊断的能力,能够从流量视角、用户视角、经营视角、营销视角等多方位诊断业务发展的健康度,并给到品牌投资建议; 4、以中台横向的角色制定直营业务的渠道运营策略和规则,并推动行业和商家践行; 5、善于高效的与内部各业务团队拉通协同,提升生产效率;
1、维护KA品牌客户关系,通过T2T等方式跟客户建立良好的沟通机制,根据客户需求,制定品牌中长期可持续的运营计划,助力品牌生意规模增长; 2、具备数据化运营能力,基于数据分析和市场洞察,制定渠道运营策略和投资方案,核心对渠道成交和投资效率负责; 3、具备品牌生意诊断的能力,能够从流量视角、用户视角、经营视角、营销视角等多方位诊断业务发展的健康度,并给到品牌投资建议; 4、以中台横向的角色制定直营业务的运营策略和规则,并推动行业和商家践行; 5、善于高效的与内部各业务团队拉通协同,提升生产效率;
1、品类运营:负责天猫国际保健品类及商家运营,通过产业趋势及消费者趋势洞察分析,进行品类发展策略规划,挖掘新的品类发展机会,同时进行品类供给结构建设 2、商品运营:通过供应商甄选、商品采购组合、策略制定、商品组合优化管理等环节对商品全生命周期进行管理,对所负责品类的商品目标结果负责 3、渠道运营:通过整合淘内外各项渠道资源,孵化更多爆品,提升直营搜索成交占比,提升直营商货品运营能力;提升平台商货品爆款出爆数量,提升平台搜索增长 4、数据运营:掌握数据处理相关工具及数据分析思维和方法,并有效应用于发现分析、解决业务问题,同时进一步挖掘行业机会、预判发展趋势,以实现运营效率和效果的提升、风险的有效规避 5、项目管理:能够担当BU级项目管理工作,能够准确识别各项子任务的重要性,进行合理的资源分配,具备跨部门资源整合能力,能够预见并化解项目中的一般风险 6、整合协同:理解客户、用户、产品、合作方等相关方诉求,并在沟通中挖掘深层次需求,能够根据对业务横向架构和资源分布的理解,进行跨部门范围内资源协调,达成共识、协作完成结果
1、 跨境电商采购能力,掌握跨境进口药品采购的能力,能基于品牌,商品市场机会,组织供应商完成销售活动,完成自营业务销售和损益指标,提升自营业务市场份额; 2、 较强统筹规划能力,策划所属自营业务全年品牌,货品各类型营销活动,打造品牌在自营业务中的标杆事件,实现销售增长同时,不断帮助品牌拓展流量渠道,完善分销体系,优化用户体验。 3、 具备资源整合能力,通过数据分析,洞察行业机会,通过品类洞察,展会,合作伙伴,拓展类目,丰富商品,完善自营生态,优化供给矩阵和效率。 4、 良好的项目管理和学习能力,能够基于市场情况设定项目目标,制定执行计划,并能够协同团队完美执行,沉淀行业方法论。
团队介绍: 天猫国际是阿里巴巴集团旗下跨境进口零售平台,聚合全球品牌、商家及供应链资源,将海外优质商品带给中国消费者,天猫国际自营业务由平台自行采购、运营、履约,实现从商品引入、价格策略、商品运营、库存管理到配送的全链路可控。 算法场景涵盖供应商入驻、商品运营助手、搜推体验、智能客服等B/C两端整个链路,同时包含大模型的推荐应用、多模态理解、时序预测、运筹优化等,是复合型算法工程师的最佳训练场。 在这里,你将得到大模型在电商场景下丰富的应用挑战,同时自营模式保障算法应用的可控性和数据完整性,方便进行端到端建模与全链路分析,可以快速实验与迭代; 自营业务对托管商品的定价、素材优化、运营策略有直接决策权,算法可以快速验证并调整,无需长周期的商家协调; 业务价值可量化,算法效果可以直接体现在商品销量、毛利率、库存周转率、用户体验留存等核心指标上; 既有丰富的落地场景又有跨境特有的业务挑战,以及进口电商领域有丰富经验积累的师兄帮助,拓展算法工程师的深度和广度。 岗位描述: 1、大模型后训练:参与大语言模型的后训练工作,包括微调、指令对齐、多轮对话,落地并优化通用大模型在自营场景的应用。 2、Agent能力研发:基于大模型构建智能Agent体系,包括工具调用(Tool Use)、任务规划、多Agent协作等核心策略的设计与优化。 3、增强方法研发:实现并优化检索增强(RAG)流程,包括索引构建、召回优化、知识融合、上下文管理等。 4、性能评测与优化:设计评测指标,分析模型在不同任务下的表现,持续迭代模型与Agent的效果。 5、深入跟踪前沿技术,并在业务场景中验证和落地。 6、与产品、工程团队协作,将算法成果部署到线上服务,确保性能和稳定性。