京东数据和基础设施组负责人
任职要求
1. 5年以上数据科学/工程经验，至少2年物流、机器人或自动驾驶领域数据闭环项目主导经验；
2. 深度理解具身智能数据特点：时序性、空间性、多模态（视觉+点云+文本）
3. 有物流…工作职责
1. 设计并落地物流场景下具身智能的端到端数据闭环系统，覆盖数据采集、清洗、标注、模型训练、仿真验证、部署监控、在线反馈全链路。 2. 建立多源数据对齐机制，整合传感器数据（激光雷达、视觉、IMU）、业务系统数据（订单、库存、路径规划）及环境数据（仓库/道路拓扑），实现时空一致性融合。 3. 建立数据质量监控体系，定义关键指标（如传感器数据丢帧率、标注一致性、仿真-实景GAP值），驱动数据迭代优化。 4. 协同算法、仿真、硬件团队，输出结构化数据包（如场景化Corner Case数据集、长尾问题场景库），加速感知、决策、控制算法迭代。
【团队介绍】 我们是支持小红书电商、广告、本地生活技术团队的架构组，致力于为正在迅猛发展的小红书泛商业化场景提供强大支持并不断提升其水平。我们所面对的业务正在高速增长，涵盖多种多样的业务形态，因此我们面临着高可用性和架构设计方面的巨大挑战。我们需要保证小红书泛商业化业务持续蓬勃发展的轨道上稳定前行，因此正在寻找技术实力雄厚、架构设计经验丰富，并且与我们志同道合的伙伴。 如果你曾经参与过电商、电信、银行、财务等领域的复杂系统设计，并为这些系统提供稳定性保障，那么你就是我们正在寻找的人才。 我们期望你在以往的工作中不仅知道怎么做，还知道为什么这么做，因为我们将为你提供一个广阔的发展舞台，与志同道合的伙伴一起工作。 我们诚邀你加入我们，共同建设业内最具活力的电商平台。让我们一起创造更美好的未来！ 【你将负责】 1、学习并了解小红书相关电商、广告等业务及链路，了解应用、系统、基础设施等各层技术的调用关系； 2、保障小红书电商、广告等的大促及重要活动平稳运行； 3、负责设计和落地小红书电商稳定性保障解决方案，包含但不局限于：线上问题管理、全链路的监控管理、线上变更管理、故障容灾演练管控、重大活动管理，线上问题快速恢复平台，线上问题排查平台以及稳定性文化建设，为小红书泛商业化的持续高可用负责； 4、针对小红书泛商业化场景，进行高度抽象和沉淀，通过技术手段保障研发效能持续处于业内领先水平； 5、持续对小红书泛商业化的业务架构，技术架构和基础架构进行升级，保障小红书商业化业务健康稳定快速发展和迭代。
1、负责AI平台大数据架构演进以及推进落地：根据不同领域场景大模型落地需求，与算法团队和IT基础设施团队紧密合作，提出大模型训练和优化数据规模、数据类型、数据结构等建议，确保架构有效实施； 2、负责搭建大模型数据平台：支撑大模型数据的存储、预处理（去重、相似度计算、脱敏等）诉求，针对大模型场景、数据类型、数据规模具有高扩展性，以支持大模型数据集持续迭代，实现高质量数据集沉淀，确保数据安全和隐私保护； 3、与算法团队紧密协作，抽象研发诉求，落地为便捷实用的的平台能力，提升整个团队的工作效率和数据处理能力。
1、负责AI平台大数据架构演进以及推进落地：根据不同领域场景大模型落地需求，与算法团队和IT基础设施团队紧密合作，提出大模型训练和优化数据规模、数据类型、数据结构等建议，确保架构有效实施； 2、负责搭建大模型数据平台：支撑大模型数据的存储、预处理（去重、相似度计算、脱敏等）诉求，针对大模型场景、数据类型、数据规模具有高扩展性，以支持大模型数据集持续迭代，实现高质量数据集沉淀，确保数据安全和隐私保护； 3、与算法团队紧密协作，抽象研发诉求，落地为便捷实用的的平台能力，提升整个团队的工作效率和数据处理能力。
● 全球AI客户拓展：承担BD leader职责，带团队规模化开拓全球AI客户，覆盖AI原生企业、初创公司、AI开发商、AI数据服务商及正在进行AI转型的传统企业，构建高转化率的AI客户销售漏斗。 ● AI业务收入：负责国际市场的AI MaaS业务的销售线索与商机全生命周期，通过线上和线下多渠道交流方式，协同解决方案和产品团队，从线索挖掘，商机引导，方案交流，商务沟通到项目成单，对国际AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责。 ● 市场洞察与GTM策略：紧密跟踪生成式AI前沿趋势，包括大模型演进、智能体（Agent）框架、AI基础设施架构及主要竞品动态，联合解决方案团队将行业客户洞察转化为场景化的客户化解决方案，协助市场和产品方案部门进行GTM市场策略设计。 ● AI重点客户经营：与全球AI导向型企业的C-level高管及技术决策者建立长期、互信的合作关系，推动客户高满意度、高留存率及持续业务增购。 ● AI场景共创：理解客户的AI目标和业务挑战，通过深入交流和行业经验，一起找到高价值的AI应用机会；用客户语言沟通表达阿里云大模型价值，共同设计并验证可行方案，让AI发挥业务价值 ● 跨部门协同运作：联动AI解决方案、产品、市场等团队，打造面向细分市场与重点客户的价值主张；策划并执行线上线下技术研讨会、Demo演示等活动，激发客户兴趣，传递技术价值，赢得客户信任。 ● 承担AI MaaS BD leader的管理职责，负责组内BD的培养和管理责任，建立面向特定区域和行业市场的高绩效团队。