阿里云阿里云智能-产品经理-供应链管理方向-杭州

1、业务洞察和需求分析 •通过用户沟通，分析产品实际使用情况，洞察用户场景和需求，挖掘用户价值和痛点，全面分析产品需求，在多角色参与下提供全局方案，合理安排优先级； •参与和负责提供资源规划、供应和交付全链路相关产品解决方案， 提升整体运营效率； 2、产品规划和设计 •根据阿里云内部业务流程，按照产品整体规划，制定本业务域的产品规划和迭代演进方案； •根据业务方需求，以平台视角抽象业务本质，负责业务模式的沉淀和产品功能模块、能力、界面、交互流程等设计，覆盖多业务方和产品线； 3、产品开发管理 •做好产品开发的项目管理，把握关键点的选择，多端多场景的适配和支撑，通过高效获取与整合资源落地产品方案； •协调研发团队完成产品的开发、测试、上线各环节，完成产品按期交付，达到预期效果； 4、产品改进和风险管理 •关注用户对产品的使用，合理安排产品需求优先级，推动产品改进、新产品或功能孵化，提升产品易用性，优化产品稳定性、安全性、性能和成本； •做好产品合规与风险防控，排查治理数据安全/合规/廉正/资损等各类隐患，保证日常运维与服务的高质量。

1、主导两轮车供应链物料主数据管理系统、生产管理系统等系统的搭建，确保供应链各环节数据高效贯通 2、深入洞察生产制造、计划采购、仓储物流、运维保养等全供应链环节的业务逻辑与数据需求。构建并持续完善行业领先的主数据体系， 实现端到端业务链条的数据打通，为各业务方提供精准、全面、高效的主数据服务 3、流程优化与协同推动：基于业务痛点与数据洞察， 持续输出流程优化策略与产品解决方案。高效协同供应链、运营、技术等多方团队，推动方案有效落地，提升整体供应链效率与数据质量

1、负责服饰行业AI产品体系架构和搭建，结合AIGC技术特性设计标准化产品模块。 2、以商家经营视角理解业务需求，针对服装电商全链路场景（企划设计、拍摄、运营营销、销售测算、供应链管理），深入分析商家经营核心痛点（如爆款预测偏差率高、设计周期长、商拍成本高等）定义AIGC切入的红利场景。 3、模型选型、应用、优化：从业务视角判断模型应用可行性、提供扎实的模型选型依据、业务预期性能指标设定、风险应对预案；具备独立设计AB实验，通过A/B测试验证策略有效性，设计有效的数据反馈迭代飞轮。 4、建立完整的产品效率、生产质量评估体系，有效量化各环节的产品交付水平，从数据中定位问题，识别业务流程中的“效率瓶颈点”，提供产品解决方案，实现业务规模化和增长。 5、设计商业量化手段，完成客户价值验证，通过商业模式设计，实现平台和商家双赢的商业化闭环。 6、跨部门协作与项目管理，设定业务和模型关键指标（如一致性、准确率指标等），制定产品落地路线和节奏，确保算法与业务目标对齐。协同运营、技术、算法、设计等团队一起推进AIGC技术在服饰行业的自动化规模化落地。

1、对现有供应商进行管理，对供应商进行定期考核、汰换； 2、优化完善供应商引入、评定、考核、评价等流程、制度； 3、定期梳理组织内项目需求，协调供应商以确保项目交付； 4、不断对供应商团队进行赋能提升，挖掘市场上优秀供应商，确保供应商团队业务能力及竞争力； 5、整合资源搭建直管的数据服务基地； 6、探索供应链合作新模式，不断提升供应链效率； 7、结合供应商管理情况及对行业的分析判断，向产品输出供应管理及数据服务能力的优化提升方案。