美团产品运营专家（渠道管理方向）

基于业务策略及组织能力需要，制定招聘策略，负责开发、管理招聘渠道，持续优化招聘体系，通过外招内调等方式为组织寻找和储备合适的人才，构建人才供应链，保障招聘交付的质量，准度，效度，成本。 1、人才获取与储备： • 负责云智能集团下相关业务的招聘，根据业务战略与人力资源策略，制定全年招聘策略，并确保招聘计划的有效落地与执行。 • 基于对业务的充分理解，高效完成人才获取的同时，形成中、长期的人才储备以及人才梯队建设，并通过持续运营保障人才的链接与转化。 • 根据业务重点及发展方向，建立具有行业特性的人才地图，建立内外部人才库并持续运营以保障人才链接与转化。 2、招聘渠道运营： • 负责对招聘全流程的管理及把控，通过招聘数据分析与呈现，管理并优化招聘渠道的有效运作，持续提升招聘的准度、效度和各方体验。 3、雇主品牌打造与维护： • 结合招聘项目的落地，提炼关键场景和用户，协同雇主品牌，OC，市场，研发等部门共同打造招聘领域产品和数据指标体系的建设和迭代。 • 协同雇主品牌，OC，市场等部门共同构建云智能集团雇主品牌框架和内外宣传机制，整合内容和渠道策略，有节奏的触达目标人群，建立心智和口碑。3 全流程保障候选人的面试体验， 维护阿里云雇主品牌形象，关注外部雇品相关舆情等。 4、市场洞察： • 通过对行业、人才市场等的研究与分析，输出行业发展趋势及竞争洞察，为业务与组织的决策提供支撑，推动人才结构持续升级 5、系统产品建设： • 结合招聘项目的落地，提炼关键场景和用户，协同联动产研团队共建与推动招聘领域产品和数据指标体系的建设和迭代。

Steam 部门设立于2025年1月，正如蒸汽机（Steam Engine）在工业革命 1.0 中所象征的创新开端，我们也希望以此之名，积极探索云与 AI 结合的产品方向。 在当前大模型能力日新月异的情况下，唯有坚持自己的核心价值主张和对未来的判断，且面向半年至一年后的大模型能力打造应用产品，才有一战的可能。对于大模型领域的未来进展，我们相信: 1) 大模型的智商会快速接近乃至与人类齐平； 2) 大模型的多模态理解能力，特别是视觉能力将得到长足发展； 3) 在1和2前提下，信息处理类工作将最终被 AI 接管，大量替代真人员工。 对于阿里云如何做到云+ AI，我们认为"云的最大客户会是 AI"，我们的行动路径是让更多现实世界的工作量从“人类脑力劳动”转移到“云端 AI 消耗的计算资源”。 在这些认知下，我们确定了“高效完成重复任务，完整替代人类工作”的产品目标，如果你也相信这个未来，欢迎上船。 1、负责社区运营与增长，通过设计、运营、落地产品社区发展策略，增加社区规模和社区活跃度，为产品的用户增长负责； 2、社区拓展与合作：制定并执行社区业务发展合作计划，识别和建立新的商业机会。寻找并建立与全球开发者、技术社区、技术领袖和合作伙伴的合作关系，增强产品社区资源和影响力； 3、内容创作与传播：创建高质量的技术内容（如博客文章、教程、视频等），帮助开发者解决问题并提升技能；利用社交媒体平台和其他渠道推广内容，扩大产品社区影响力； 4、提供技术支持和咨询服务：解答开发者在使用产品时遇到的问题。收集用户反馈，定期进行分析，并将结果反馈给产品和技术团队，推动产品改进。

1. 区域伙伴的盘点与细分，按照伙伴规模、属性、能力、投入划分，建立伙伴资料库，针对圈选伙伴进行重点运营。 2. 分销政策执行过程管理，进行线下政策宣贯解读，保证伙伴充分了解政策导向和规则细节，指导伙伴充分利用政策规则制定内部激励和对客策略。 3. 伙伴问题反馈收口，充分收集伙伴在政策执行、系统使用、数据赋能等方面的问题和意见，反馈策略运营并推动相关政策、系统迭代。 4. 阿里云产品线对接，领导并管理跨部门团队合作，与产品研发、产品运营、技术支持等相关团队协作，共同推进业务策略的成功； 5. 数据运营：赋能伙伴，根据伙伴数据洞察业务问题，追踪业务进度并推动伙伴业务发展，实时监控各项业务指标，及时调整策略方向，确保达成既定增长目标。 6. 伙伴作业风险管理：伙伴异常数据分析，识别潜在风险并及时宣导和制止，对接品控、廉政团队推动事件闭环。

1、负责消费信贷业务金融机构合作对接，能够协调内外部资源，保障联合贷机构存续期高效经营，包括“联合营销、正向经营、信贷链路、产品迭代、贷后、风险、流动性”等各方面的长期合规运营。 2、制定机构合作策略，挖掘机构资源，拓展多元合作形式，推动项目落地并达成业务目标。协同运营、产品、风控、技术等团队，与外部金融机构深度合作创新产品和场景合作落地。 3、紧跟行业信息，结合内外部数据分析，洞察发现业务问题/机遇，提出渠道优化改进意见/发展方向并推动实施。