京东产业运营负责人

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)

1. 负责家居行业（宠物）跨境B2C运营，对行业，跨境竞争对手等有一定的了解，能够基于行业趋势洞察，消费者需求及行业发展现状，制定全年行业及品类运营策略，对商家和货品进行有效的管理，寻找行业新的机会点和突破点； 2.负责所属行业KA商家运营培育，对卖家分层管理，能对核心卖家制定发展规划并提升运营能力，实现健康可持续发展；了解行业产业带供给，有效结合行业发展计划，深入产业带挖掘招募优质供给并有效孵化成长，助力产业带优质供给出海； 3. 结合行业发展机会，有效联动营销、搜索、国家等团队推动行业问题突破，制定重点市场在本行业的本地化运营策略及商家培育策略，扩大用户基数，提升用户心智。

①负责运动鞋相关新品类的策略制定和执行，为负责类目的成交规模负责 ②具备品类全局运营能力，能够横向协同并推进品类项目落地跟进。 ③商家运营和成长：根据数据和商家沟通进行商家诊断，针对问题与商家沟通改善，输出行业趋势，激活商家潜力，提升商家层级 ④具备行业敏感度，总结竞品和市场趋势报告，分析挖掘可行性优化项目，推动项目落地； ⑤关注和分析运营数据，制定内容和数据运营计划，持续改善核心数据指标；

①负责men人群相关新品类的策略制定和执行，为负责类目的成交规模负责； ②具备品类全局运营能力，能够横向协同并推进品类项目落地跟进； ③商家运营和成长：根据数据和商家沟通进行商家诊断，针对问题与商家沟通改善，输出行业趋势，激活商家潜力，提升商家层级； ④具备行业敏感度，总结竞品和市场趋势报告，分析挖掘可行性优化项目，推动项目落地； ⑤关注和分析运营数据，制定内容和数据运营计划，持续改善核心数据指标。