
智能互联淘宝闪购-战区督导组负责人-上海
任职要求
经验要求 ● 行业经验:3年以上即时物流相关工作经验,从事过战区督导工作或者对战区督导工作职责有认知,在职业生涯中有至少3年团队管理经验。 ● 项目经验:具备优秀的“从0到1”项目搭建或流程变革经验,有成功推动AI工具或数字化系统在运营端落地的案例者优先。 核心能力 ● 数据思维:对数据高度敏感,能通过数据透视发现业…
工作职责
1、安全治理策略运营与团队重构 职能转型:主导战区督导团队从“执行型”向“运营型”转变。重新规划排兵布阵,构建“基础盘(治理与安全)+项目制(监管应对、AI探索、产品优化、合规建设)”的双轨制工作模式 区域管理:负责七个物流战区的安全治理工作,确保战区各项安全治理目标达成,并能根据业务波动灵活调整策略 2、AI赋能与效能提升 技术落地:作为AI探索的先锋,推动AI工具(如智能巡检、数据热力图、自动化预警)在督导工作流中的深度应用,确保实现AI提效的关键指标 流程优化:利用数据分析识别运营痛点,通过产品优化和策略迭代,减少人力重复劳动,让团队聚焦于高价值的异常处理与决策支持 3、安全治理与监管应对 安全指挥官:构建主动防御体系,依托总部中台工具精准锁定隐患,对高风险骑手实施靶向治理 政企共治:统筹核心城市监管应对,建立监管部门良性互动机制,塑造优质监管口碑与社会形象 4、异常处理与闭环管理 危机处理:牵头战区重大安全事件治理,联动线下团队快速响应安全问题、舆情危机及突发状况,闭环管理 赋能一线:基于督导业务场景定制带教计划,提升安全治理、监管应对及AI应用能力,打造独立作战的精锐督导团队
1、安全治理策略运营与团队重构 职能转型:主导战区督导团队从“执行型”向“运营型”转变。重新规划排兵布阵,构建“基础盘(治理与安全)+项目制(监管应对、AI探索、产品优化、合规建设)”的双轨制工作模式 区域管理:负责七个物流战区的安全治理工作,确保战区各项安全治理目标达成,并能根据业务波动灵活调整策略 2、AI赋能与效能提升 技术落地:作为AI探索的先锋,推动AI工具(如智能巡检、数据热力图、自动化预警)在督导工作流中的深度应用,确保实现AI提效的关键指标 流程优化:利用数据分析识别运营痛点,通过产品优化和策略迭代,减少人力重复劳动,让团队聚焦于高价值的异常处理与决策支持 3、安全治理与监管应对 安全指挥官:构建主动防御体系,依托总部中台工具精准锁定隐患,对高风险骑手实施靶向治理 政企共治:统筹核心城市监管应对,建立监管部门良性互动机制,塑造优质监管口碑与社会形象 4、异常处理与闭环管理 危机处理:牵头战区重大安全事件治理,联动线下团队快速响应安全问题、舆情危机及突发状况,闭环管理 赋能一线:基于督导业务场景定制带教计划,提升安全治理、监管应对及AI应用能力,打造独立作战的精锐督导团队
1. 负责淘宝闪购搜索推荐算法的基础模型研发工作,包括店铺和商品信息流推荐、搜索结果页排序等,覆盖千万级DAU; 2. 基于业务问题,设计并实现推荐全链路算法模型,包括召回、粗排、精排、重排及混排等模块,搜索全链路算法模型,包括Query理解、召回、精排、重排等模块,持续迭代提升业务效果; 3. 跟踪国内外搜索推荐领域的最新进展,结合业务特点进行技术创新,推动算法模型的优化和升级; 4. 协同业务进行跨团队合作,与产品、运营等部门紧密合作,确保算法模型的有效落地和业务目标的达成。
1.负责搜推系统和引擎的设计与开发,构建高性能、高并发的分布式架构,支撑搜索与推荐业务的核心场景; 2.负责设计高性能数据结构,支撑海量数据下各种复杂索引结构的低延迟查询; 3.负责搜推技术框架的规划与设计,负责产品的核心功能、公共核心模块的代码编写; 4.与算法团队紧密合作,负责深度学习模型的线上推理性能优化,支撑全场景各种复杂模型的在线推理业务需求; 5.探索新技术方向,参与AI工程化项目,通过技术创新解决实际问题,推动系统性能和稳定性持续改进。
1、负责用户增长方向下用户触达、活跃和转化等相关系统的设计、开发和优化,参与用户、渠道、营销、等领域的平台化建设,确保系统的高可用性、高性能和可扩展性; 2、参与用户增长平台化能力建设,持续沉淀业务能力,提升平台效率,构建闭环、可量化的数据洞察能力,通过算法策略,数据策略驱动业务增长; 3、深入理解业务需求,优化现有系统架构,发现并解决当前系统中存在的问题,持续提升系统效率和质量; 4、参与服务的架构抽象和升级,提升研发效率和运营效率; 5、与前端、产品、测试等团队紧密合作,确保项目按时高质量交付,保障业务目标的实现; 6、参与平台分布式一致性、正确性等基础设施建设; 岗位亮点 1、多业务多场景:用户触达方向涉及多渠道能力能力建设,智能策略编排,面向全业务场景赋能,业务场景复杂有挑战; 2、平台化:架构设计和演进挑战大,面临众多复杂业务场景的业务架构设计和系统架构设计; 3、高并发:大流量高性能的架构演进和性能优化; 4、海量数据:海量数据存储下带来的数据一致性、数据准确性等方面的巨大挑战。