理想汽车高级战略管理专家
任职要求
职位要求 1. 项目经验：在数百至千亿规模营收企业做为主要角色设计公司级变革方案并推动落地； 2. 专业要求：对DEST流程体系运作熟悉，对业务计划（BP）生成或组织绩效管理（含高管绩效）至少有一项长期实践经验； 3. 学历与经验：硕士及以上学历，管理/经济/商科/理工等相关专业优先；4年以上中大型企业内战略运营/企业规划/经营管理/CEO办公室的统筹协调经验； 4. 优先考量：顶级咨询公司战略规划全案咨询或陪跑经验；熟悉DSTE流程体系，独立负责/主导…
工作职责
岗位职责 1. 【业务计划方案设计与运营】 - 方案制定：根据公司每年战略规划（SP）输出，设计公司级、各一级部门的业务计划（BP）产出方案与模版，为业务计划质量持续提升负责。 - 项目管理：组织操盘每年业务计划制定产出的全过程，与各组织对接团队或岗位协同，完成业务计划的最终评审，为方案的最终落地交付负责。 - 流程迭代：根据业务方反馈与决策层要求，针对业务计划的产出流程、内容输入输出关系进行优化迭代。为不断提升业务计划流程顺畅度负责。 2. 【组织绩效方案设计与运营】 - 方案制定：依据公司长期规划的侧重，设计组织目标设定与绩效评估方案，使战略意图可被牵引和落地。 - 项目管理：围绕组织绩效方案与财经部门、人力薪酬等相关部门进行打合沟通，确保方案的可实施性。 - 运营迭代：参与设定并收集各一级部门组织KPI，并审核是否符合公司组织KPI要求。 3. 【专业能力沉淀与建设】 - 执行审视：组织各业务领域定期开展战略执行审视，发现问题解决问题，确保流程与内容质量持续提升。 - 能力建设：开发与提出不同战略周期公司围绕业务计划与组织绩效相关的方法论与工具（如BEM、BSC等），持续赋能公司管理者和业务运营团队。
1、产品大盘管理（Portfolio） •基于结构分析与产品评价制定管理举措，引导产品大盘往正确的结构发展 •管理阿里云产品生命周期的关键节点，确保产品符合公司发展需要与规范性 •从公司视角，发起并管理能够提升整体产品力的项目计划，提供面向多个产品线发展所需的工具平台 •协同横向团队，共同进行阿里云产品生命周期决策与机制联动，制定资源投放策略，助力符合公司战略的产品发展 •支撑公司管理团队进行产品战略的制定，策略分解并形成具体举措保障战略落地 2、产品管理体系建设与运营 •基于公司发展策略，设计和优化产品管理流程、团队职责、运营指标、数字化场景等体系要素 •按不同场景调优并制定落地策略，以业务价值为目标，推动各产品线落地产管体系，实现产品线-商业线及产品线内的高效运作 3、产品治理 •发现产品结构及规范性问题发起产品专项治理，进行数据、规则、流程的梳理，推动产品线改进 •维护与运营产品规则，联合中台部门推动治理
1、全面分析企业所处的宏观环境、微观环境、竞争对手等，形成对市场趋势、竞争态势、行业机会的洞察判断，制定公司层中长期战略规划及产业规划，能及时准确把握市场规划动向，能够对公司决策层及CEO给予战略指导意见 2、对公司战略方向、产业选择、资源匹配、业务模式与定位、达成策略进行全面的规划与分析，指明企业的核心竞争力、确定战略目标和关键绩效指标、制定战略执行计划，确保战略思想与公司目标的落地 3、统筹公司各业务战略规划制定，组织公司及各业务领域的战略规划制定（修订），有效承接公司整体战略/产业规划，策划制定工作模板及工作计划 4、基于公司业务发展，孵化前瞻性业务，对新业务进行研判与规划，输出专题规划报告，支撑公司决策。
团队介绍：飞书是 AI 时代先进生产力平台，提供一站式工作协同、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，助力企业能增长，有巧降。 从互联网、高科技、消费零售，到制造、金融、医疗健康等，各行各业先进企业都在选择飞书，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，先用飞书。 1、负责企业AI培训项目中战略与经营管理模块的课程设计，以课程价值为目标，为课程效果负责； 2、遴选内外部专家讲师，共同打磨授课内容，辅助授课过程，解答学员疑问，持续优化教学效果； 3、除专家授课之外，开发多样化学习形式，如线上案例课、线下企业参访等，提升学员收获； 4、整理专家观点和案例，形成可复用的知识资产，为飞书内外部团队提供战略管理方面的专业支持； 5、推动专家资源在商业化中的多元应用，如售前打单、市场站台、内部赋能、营销素材支持； 6、建立并维护专家网络，组织专家活动，制定选拔标准，探索专家网络的商业价值。
我们正在寻找一位具有AI智能化及内容算法经验的算法团队负责人。负责领导团队开发前沿技术，推动旅游领域知识的构建，支持内容产品的分发和AI Agent结合的创新应用探索，提升公司产品的智能化水平。 ： 领导并管理内容算法团队，制定技术战略和发展方向，推动知识构建、知识编译、知识分发、探索LLM等创新NLP技术与Agent业务的结合。 1、负责基础NLP相关算法研发，面向但不限于：预训练，文本理解，同义词挖掘，实体识别，term权重分析，属性词挖掘 2、结合NLP和深度学习技术，推动领域知识的构建与优化，制定各环节Benchmark及衡量标准, 跟进业界先进大模型、多模态技术的应用及改进 3、发现并解决推荐分发场景中的意图识别、排序模型、相关性等方向的问题，召回策略和召回模型的优化，开发先进和高性能的召回算法 4、与产品、数据、工程等跨职能团队协作，推动技术落地和产品迭代。 5、负责团队成员的技术指导和能力提升，推动团队技术文化的建设。