京东客服运营工具研发岗
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机相关专业； 2. 3年以上Java后端开发经验，具备良好的编程习惯和深厚的技术功底； 3. 精通Java语言及其生态系统，熟悉Spring、Spring Boot等主流框架； 4. 有成功的架构设计经验，能够独立完成系统架构设…
工作职责
1. 负责京东客服领域主要业务支撑系统的升级与建设，确保技术实现满足业务发展需求； 2. 负责部分领域的架构设计，包括但不限于技术选型、系统设计及性能优化； 3. 推动架构设计的实施落地，包括编写核心代码、指导团队成员、协调资源等； 4. 分析并解决系统研发过程中的复杂问题，提升系统的稳定性、可靠性和可扩展性； 5. 与产品、运营等多部门紧密合作，理解业务需求，提供技术解决方案，优化客户服务体验。
岗位职责 负责游戏中台系统的服务端开发与维护，包括客服系统、聊天系统、SDK等。 参与系统架构设计与性能优化，保障高并发场景下的稳定性和可扩展性。 推动&优化大模型与AI 技术在业务场景的落地应用（如AI 翻译、AI舆情分析等），提升产品智能化水平。 熟练使用AI Coding工具，提升研发效率，并能结合业务实际进行灵活运用。 关注AI与大模型的发展趋势，主动探索并提出创新解决方案。 与产品、前端、运营团队紧密合作，快速推进需求落地并持续优化用户体验。 参与线上问题排查与解决，保障系统稳定运行。
1、探索AI工具在运营场景的应用，包括但不限于： 1）提升商业化、活动设计、制作效率 2）尝试用大语言模型、AIGC等技术优化文案生成、数据分析、用户洞察等工作流 3）用AI辅助运营决策，提升策略精准度和响应速度 2、AI产品价值探索 1）基于真实游戏业务，探索AI创新应用，产出可落地的解决方案 2）尝试将AI能力与游戏场景结合：智能客服、个性化推荐、动态活动策划等 3）跟踪AI技术趋势，评估在游戏运营中的应用潜力
1、判责流程与产品优化：协助主管对接客诉判责、申诉复判流程，识别城市判责异常情况，定位问题，并输出流程及产品优化方案； 2、客服流程优化：通过用户进线数据、客服处理流程链路走查，识别客服流程问题，优化处理SOP方案（如话术、流转规则等），提升对客处理效率； 3、产品体验问题挖掘与迭代推动：基于用户高频咨询问题、产品使用反馈、主动走查，定位产品功能、设计或体验缺陷，输出问题清单及优化建议； 4、跨部门协作与知识沉淀：联动协同方运营团队（客服、判责运营）推动流程落地，产品、研发团队推动优化方案落地，并形成上线对相关方进行触达通知，跟踪优化效果。
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。