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阿里云诚云科技-资深技术翻译工程师-技术内容全球化

社招全职3年以上诚云科技地点:北京 | 杭州状态:招聘

任职要求


• 3年以上技术内容写作/翻译/产品经理/技术开发/测试开发/运维经验;
• 有云计算行业经验者优先
• 计算机、通信相关海外留学工作背景优先
• 深入理解某个技术领域相关云产品功能、基本应用场景和客户价值,能做基础的跨产品动手实践
• 了解一种或几种编程语言的基本结构和语法,如Python、Java、JavaScript等,能够读懂和解释常见代码片段
• 熟悉基本的系统架构概念和典型的云上应用架构
• 能够用清晰的语言描述技术概念和流程,确保读者能够理解
• 能根据中…
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工作职责


1、产出符合质量要求的国际化技术文档,独立遵照云产品内容规范和阿里云公共材料翻译规范产出符合质量要求的国际化技术文档和多语言材料
2、对云产品的多语言内容重构,独立按照要求对云产品的多语言内容重构,使之符合国际用户的使用习惯,提升云产品文档的自服务效率
3、执行多语言内容质量提升计划,按照阿里云多语言内容QA制度和质量机制执行多语言内容质量提升计划
4、持续改进用户体验,负责整合、分析各渠道的用户反馈,持续改进用户体验
包括英文材料
Python+
还有更多 •••
相关职位

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社招5年以上运营-经营管理

我们是Accio Work——电商领域的AI产品。不仅具备“龙虾”的通用能力,还深耕生意经营、电商运营等垂直场景。它能理解你的意图、调用工具、执行任务、操作你的整个工作空间。我们正在做的事情是:让每个人都拥有一支属于自己的AI团队。 想象一下,一个从未做过电商的人,打开Accio Work,AI帮他选品、写Listing、投广告、盯数据、处理客服——从第一天起就拥有资深运营团队的能力。这不是未来,这是我们正在构建的产品。我们将在Amazon、eBay、TikTok Shop、Shopify、Walmart等主流平台上落地,目标是成为全球数百万中小卖家的AI运营伙伴。 为什么这个岗位值得加入: - 巨大的AI落地机会之一:万亿美元的北美电商市场 × 最热的AI Agent技术,这是当下少有的"技术成熟度"和"市场规模"同时到位的交叉点。你不是在做实验,而是在打造一个真正改变数百万人工作方式的产品。 - 你的经验会被放大无数倍:过去你的运营能力服务一家店、一个品牌;在这里,你的每一条实战经验都会变成AI的能力,同时赋能成千上万的卖家——这是个人影响力的指数级跃迁。 - 定义一个全新品类:真正做到"AI替你开店赚钱"。你将参与从0到1定义这个品类的核心场景和体验标准,这样的窗口期不会太久。 - AI原生的工作方式:我们的团队本身就在用Agent工作。加入这里,你不只是做电商,而是获得"电商 × AI"的稀缺复合能力——这是未来3-5年最有价值的职业资本。 作为应用市场与生态部的电商运营专家,你将是AI产品与真实电商世界之间的"翻译官"和"教练"——把你多年实战中摸爬滚打的经验系统化、结构化,与算法团队一起转化为AI的产品能力,大幅降低电商运营门槛。 核心职责: 1. 电商平台AI应用模块从0到1建设 - 负责Amazon、eBay、Shopify、TikTok Shop、Walmart等电商平台AI应用模块的内容研发,梳理各平台从开店到盈利的全链路运营SOP; - 将每个环节拆解为可被AI执行的标准化流程,标注关键决策点、常见坑点、以及核心运营策略; - 覆盖核心链路:选品调研→竞品分析→Listing优化→定价策略→广告投放→库存管理→客服售后→复购增长。 2. 协同算法团队推动AI应用落地 - 与算法工程师hand-in-hand协作,将运营SOP转化为可被AI执行的产品能力; - 参与AI应用的端到端测试验证,确保产出结果符合实战标准; - 基于真实运营数据反馈,持续迭代优化产品的决策逻辑和策略参数。 3. 运营指标体系与数据分析 - 梳理电商运营核心指标体系(GMV、转化率、ACOS、利润率、退货率等),定期对运营数据进行分析和结论产出; - 为产品改进和策略升级提供数据驱动的决策支持; - 建立和维护品类知识库(利润率、竞争度、季节性、合规风险等)。 4. 美国市场应用场景拓展 - 基于对北美电商生态的深度理解,持续挖掘和定义新的应用场景,推动产品覆盖更多美国卖家的真实需求; - 持续跟踪北美电商市场趋势、平台政策变化、热门品类机会,输出选品方法论和运营策略; - 沉淀标杆案例,助力美国市场的用户增长和口碑传播。 5. 本地用户洞察与需求采集 - 深入美国本地卖家社群和生态(如Amazon Seller Forums、Reddit、本地卖家Meetup等),采集第一手用户需求和痛点; - 以本土用户视角审视产品体验,确保功能设计、交互逻辑和内容表达符合美国卖家的使用习惯和预期; - 参与产品需求评审,从运营专业角度和本地市场角度提出优化建议。

更新于 2026-04-08杭州
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社招5年以上运营-经营管理

我们是Accio Work——电商领域的AI产品。不仅具备“龙虾”的通用能力,还深耕生意经营、电商运营等垂直场景。它能理解你的意图、调用工具、执行任务、操作你的整个工作空间。我们正在做的事情是:让每个人都拥有一支属于自己的AI团队。 想象一下,一个从未做过电商的人,打开Accio Work,AI帮他选品、写Listing、投广告、盯数据、处理客服——从第一天起就拥有资深运营团队的能力。这不是未来,这是我们正在构建的产品。我们将在Amazon、eBay、TikTok Shop、Shopify、Walmart等主流平台上落地,目标是成为全球数百万中小卖家的AI运营伙伴。 为什么这个岗位值得加入: - 巨大的AI落地机会之一:万亿美元的北美电商市场 × 最热的AI Agent技术,这是当下少有的"技术成熟度"和"市场规模"同时到位的交叉点。你不是在做实验,而是在打造一个真正改变数百万人工作方式的产品。 - 你的经验会被放大无数倍:过去你的运营能力服务一家店、一个品牌;在这里,你的每一条实战经验都会变成AI的能力,同时赋能成千上万的卖家——这是个人影响力的指数级跃迁。 - 定义一个全新品类:真正做到"AI替你开店赚钱"。你将参与从0到1定义这个品类的核心场景和体验标准,这样的窗口期不会太久。 - AI原生的工作方式:我们的团队本身就在用Agent工作。加入这里,你不只是做电商,而是获得"电商 × AI"的稀缺复合能力——这是未来3-5年最有价值的职业资本。 作为应用市场与生态部的电商运营专家,你将是AI产品与真实电商世界之间的"翻译官"和"教练"——把你多年实战中摸爬滚打的经验系统化、结构化,与算法团队一起转化为AI的产品能力,大幅降低电商运营门槛。 核心职责: 1. 电商平台AI应用模块从0到1建设 - 负责Amazon、eBay、Shopify、TikTok Shop、Walmart等电商平台AI应用模块的内容研发,梳理各平台从开店到盈利的全链路运营SOP; - 将每个环节拆解为可被AI执行的标准化流程,标注关键决策点、常见坑点、以及核心运营策略; - 覆盖核心链路:选品调研→竞品分析→Listing优化→定价策略→广告投放→库存管理→客服售后→复购增长。 2. 协同算法团队推动AI应用落地 - 与算法工程师hand-in-hand协作,将运营SOP转化为可被AI执行的产品能力; - 参与AI应用的端到端测试验证,确保产出结果符合实战标准; - 基于真实运营数据反馈,持续迭代优化产品的决策逻辑和策略参数。 3. 运营指标体系与数据分析 - 梳理电商运营核心指标体系(GMV、转化率、ACOS、利润率、退货率等),定期对运营数据进行分析和结论产出; - 为产品改进和策略升级提供数据驱动的决策支持; - 建立和维护品类知识库(利润率、竞争度、季节性、合规风险等)。 4. 美国市场应用场景拓展 - 基于对北美电商生态的深度理解,持续挖掘和定义新的应用场景,推动产品覆盖更多美国卖家的真实需求; - 持续跟踪北美电商市场趋势、平台政策变化、热门品类机会,输出选品方法论和运营策略; - 沉淀标杆案例,助力美国市场的用户增长和口碑传播。 5. 本地用户洞察与需求采集 - 深入美国本地卖家社群和生态(如Amazon Seller Forums、Reddit、本地卖家Meetup等),采集第一手用户需求和痛点; - 以本土用户视角审视产品体验,确保功能设计、交互逻辑和内容表达符合美国卖家的使用习惯和预期; - 参与产品需求评审,从运营专业角度和本地市场角度提出优化建议。

更新于 2026-04-08杭州
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社招5年以上A86146A

1、负责基础模型和生成式人工智能的基础能力建设和业务落地,包括但不限于文本生成/翻译、图生文、深伪技术、大模型高效训练/推理等等,追踪业界最前沿进展,并进行前瞻性的技术研究; 2、带领团队将AIGC相关技术在广告、电商、短视频、直播等商业产品的内容理解上落地,构建新一代基于大模型的商业化生态; 3、负责大模型算法团队的项目规划、团队建设、跨团队合作,打造行业领先的内容理解算法团队。

更新于 2024-03-11上海
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社招1年以上技术类

1. 负责推搜场景下的AI应用研发,将大模型能力落地到策略迭代、内容理解等核心链路,覆盖RAG、Agent、Function Calling等方向; 2. 作为团队AI Coding的先行者,深度探索并落地AI辅助编程工具(Cursor、GitHub Copilot等)在业务开发、代码重构、数据处理等场景的应用,总结并推广可复用的实战方法论; 3. 负责推搜业务场景下大模型所需的数据开发工作,包括SFT/偏好数据的构建、清洗与质量评估,搭建可复用的数据处理Pipeline,支撑模型微调与效果迭代; 4. 利用大模型能力提升数据处理效率,探索LLM辅助数据标注、数据增强、质量筛选等自动化方案,推动数据飞轮的建立; 5. 主导制定AI应用与数据工程的开发规范,通过Code Review和技术分享提升团队工程素养,推动团队向"工业级AI应用"演进。

更新于 2026-03-23上海