得物供应链质量治理（95分）
任职要求
1、大专及以上学历，物流管理、供应链管理等相关专业优先。 2、5年以上供应链管理或质量管理相关工作经验，有大型仓储或供应链质量治理项目经验者优先；（最好有鞋服仓经验）。 3、熟练掌握数据分析方法，可独立完成业务数据的收集、清洗、分析及报告撰写，能通过数据定位问题根…
工作职责
1、负责95供应链中台质量运营，包括但不限于仓储、流程、产品等环节，识别潜在风险点并制定预防措施。 2、仓储质量体系搭建，协同运营支持制定并实施相关标准和规范，收集买卖家原声质量反馈，牵头履约、客服拉流程迭代，反向优化仓储质量管控措施，形成 “业务 - 仓储 - 客户” 的质量闭环。 3、全流程质量管控执行，通过各园区质控人员IPQC稽核，定期巡检仓储环境（温湿度、通风）、定期开展库存动态盘点（排查霉变、破损等质量风险）、避免长期存储（超 60 天）商品的质量衰减、现场作业sop&质量执行情况，进行预防式质量管理； 4、质量问题追溯与改进建立质量问题台账，统计分析客诉、病单、库内货损、售后实锤等核心 KPI，输出周、月度质量报告并提出改进方案（如优化包装方式、优化作业标准）和跟进落地。 5、参与供应链质量优化改善项目，运用精益生产、六西格玛等工具和方法，优化流程、提升体验；
主导复杂场景模型开发与性能优化的服务场景拆解、数据任务拆解、模型微调。 1. 围绕业务场景设计高应用落地可行性的知识图谱，推进知识体系从业务know-how 到模型实现的落地；如定义“轻熟风”的设计要素（如V领、垂感面料、低饱和度配色），并将其转化为可结构化输入模型的标签体系。 2. 数据治理：数据标注的准确性、标注任务的拆解效率（如服饰属性标签的粒度设计是否适配业务场景），以及数据安全合规性（如客户敏感数据脱敏处理）；需提交季度数据质量报告，例如“面料属性标注的准确率提升至95%”。 3. 根据服饰行业出图效果，和算法合作优化AIGC模型（如微调、数据标注、效果评估）；设计模型评估指标，跟踪业务效果（如预测准确率、质检效率提升）。 4. 针对供应链场景，需整合生产数据（如面料库、版型库）与AI生款策略，优化模型和生产链路，提升出图质量，平衡成本与交付时效。 5. 建立贴合业务需求的，科学的模型效果测算方法论和评估体系，定期输出业务价值报告（如AIGC内容的用户点击率提升、供应链效率优化等）。 6. 建立标注人员质量评分机制（如标注错误率＜5%为达标），定期淘汰低效外包资源。 7. 具备独立设计AB实验，通过A/B测试验证运营策略的能力，例如测试“搭配prompt调用策略有效性”、“不同模型选型下”的客户满意度差异等。
职位描述： 1、负责电商平台商品质量业务分析、指标建设、数据归因等工作，通过数据洞察，有效定位商品质量风险点/机会点，沉淀平台商品质量治理数据评估框架和机制，制定商品和商家质检规则等； 2、平台商品全链路的质量监控，推动全方面覆盖质量管理措施，深入参与平台质量治理，识别洞察商品质量痛点和问题，输出短中长期解决方案； 3、通过全面的数据体系监控和消费者、商家等多端调研，清晰洞察商品质量业务全局，有效拆解问题并提出优化方案推进落地，提升用户复购和商家经营满意度，降低质量负向反馈率； 4、跨团队合作协调，建立完善的运营机制，协同交易、运营、供应链等团队，在复杂环境下灵活调整解决方案，过程中即时验证并持续优化。 5、负责平台商品质量治理专项数据分析、周报/月报全局分析等工作，基于数据洞察和业务分析，支持平台商品质量治理的复盘和迭代； 6、对客户投诉或产生舆情的质量问题进行分析并提供解决方案， 对内部质量管理需求提供解决方案；
1、完善歪马质量管理系统（QMS），实现质量系统线上化、数字化，对过程可追溯，结果可分析。 2、搭建品质管理数据指标体系，通过数据分析和业务深入洞察，刻画商品品质水位，开展品质提升专项。 3、制定品质管理标准及运营流程，完善供应商、物流和前置仓等各端管理制度，保障制度有效运行且受控。 4、通过与采购、物流、前置仓、公司事务和客服等高效协同，建立应急处置机制，降低外部舆情风险。 5、建立售后品质管理规则及优化质量问题处置流程 ，降低质量问题处置成本和提升商品品质体验。
1、负责电商平台商品质量业务分析、指标建设、数据归因等工作，通过数据洞察，有效定位商品质量风险点/机会点，沉淀平台商品质量治理数据评估框架和机制，协助各类目质量管理，不断完善商品和商家品质管理规则等； 2、与各类目日常品质管理工作相结合，不断完善平台商品全链路的数据闭环质量监控；对客户投诉或产生舆情的质量问题进行分析，并跟进类目质量解决方案， 形成闭环管理，深度参与平台品质治理。 3、通过全面的数据体系监控和消费者、商家等多端交互，清晰洞察商品质量业务全局，有效拆解问题并提出优化方案推进落地，提升用户复购和商家经营满意度，降低质量负向反馈率； 4、跨团队合作协调，建立完善的运营机制，协同类目交易、运营、供应链等团队，在复杂环境下灵活调整解决方案，过程中即时验证并持续优化。 5、作为业务方，与质量数据BI部门密切合作，负责平台商品质量治理专项数据分析、周报/月报全局分析等工作，基于数据洞察和业务分析，支持平台商品质量治理的复盘和迭代；