智能互联阿里云智能-资源运营专家-云通信供应链团队-杭州
任职要求
• 5年以上云计算/ICT/运营商行业工作经验，有云通信行业或云通信资源运营经验者优先； • 对云通信短信/语音/国际业务资源有深入理解，熟悉各类资源之间的逻辑关系，理解行业监管与运营商资源应用的变化规律，了解资源供给与成本质量的映射关系； • 具备资源运营全过程管理能力，善于寻求资源解决问题，必要时做好资源交付的优先级变更及资源业务平衡等工作，确保云…
工作职责
1、资源供给及交付管理 •理解内外部客户、产品运营等各方需求，通过云通信运营需求可行性分析，拟定资源策略，并开展采购协同及资源部署和上线的保障 ，确保稳定供给； •负责交付结果指标，针对云通信资源交付过程中的供需异常、生产与交付风险，及时组织相关团队协同和跟踪闭环，支撑面向供应资源整套方案，并协调资源交付流程化运营，交付结果数字化运营，提升供给交付效率，持续开展供应链方案优化、SOW下发及验证、资源上下线方案、资源结构化方案、资源调度策略实施、资源利用率优化等； •负责资源运营过程的指标管理（如SLA管理，交付质量管理），负责资源调用链路等故障处理、分析，指导现场定位问题，以及相关事件的分析、复盘持续迭代；监控交付SLA库存健康度，输出优化策略，牵引交付模式优化和能力建设，提升交付效率； •负责云通信资源运营的外包管理和能力建设，负责云通信资源交付业务流程的优化迭代，适配新需求、新场景的落地，不断的提升资源竞争力； 2、成本管控 • 优化云通信资源成本映射模型，客观、准确度量及监控云通信资源全生命周期内的成本表现，从云通信资源视角或产品视角构建资源供给、行业成本、通道质量等系统平台，基于平台动态的监控资源成本异常，挖掘资源成本优化方向； •协同上下游部门，驱动从技术降本、运营降本、资源降本等维度，持续运营和降低单位产品的可售卖成本；持续监控交付成本，针对异常项目或紧急需求，落实成本显性呈现和责任归属； •持续开展云通信资源交付质量和交付成本运营能力的构建，落实资源调度策略、系统能力和运营规则，并按期持续运营； 3、提升资源利用率 • 建设客观、准确的资源运营质量模型，围绕各类通道资源，通过资源预测与预警、库存管理、采购策略优化、运营优化、技术迭代等方式提升资源利用率； • 建设单位资源效益测算模型，客观、准确度量及监控资源全生命周期内的效益表现，构建资源效益运营平台；
1、资源供给及交付管理 •理解内外部客户、产品运营等各方需求，通过云通信运营需求可行性分析，拟定资源策略，并开展采购协同及资源部署和上线的保障 ，确保稳定供给； •负责交付结果指标，针对云通信资源交付过程中的供需异常、生产与交付风险，及时组织相关团队协同和跟踪闭环，支撑面向供应资源整套方案，并协调资源交付流程化运营，交付结果数字化运营，提升供给交付效率，持续开展供应链方案优化、SOW下发及验证、资源上下线方案、资源结构化方案、资源调度策略实施、资源利用率优化等； •负责资源运营过程的指标管理（如SLA管理，交付质量管理），负责资源调用链路等故障处理、分析，指导现场定位问题，以及相关事件的分析、复盘持续迭代；监控交付SLA库存健康度，输出优化策略，牵引交付模式优化和能力建设，提升交付效率； •负责云通信资源运营的外包管理和能力建设，负责云通信资源交付业务流程的优化迭代，适配新需求、新场景的落地，不断的提升资源竞争力； 2、成本管控 • 优化云通信资源成本映射模型，客观、准确度量及监控云通信资源全生命周期内的成本表现，从云通信资源视角或产品视角构建资源供给、行业成本、通道质量等系统平台，基于平台动态的监控资源成本异常，挖掘资源成本优化方向； •协同上下游部门，驱动从技术降本、运营降本、资源降本等维度，持续运营和降低单位产品的可售卖成本；持续监控交付成本，针对异常项目或紧急需求，落实成本显性呈现和责任归属； •持续开展云通信资源交付质量和交付成本运营能力的构建，落实资源调度策略、系统能力和运营规则，并按期持续运营； 3、提升资源利用率 • 建设客观、准确的资源运营质量模型，围绕各类通道资源，通过资源预测与预警、库存管理、采购策略优化、运营优化、技术迭代等方式提升资源利用率； • 建设单位资源效益测算模型，客观、准确度量及监控资源全生命周期内的效益表现，构建资源效益运营平台；
1、洞察业务需求及发展变化：深度分析业务发展需求和趋势，并且与需求方建立持续的对接机制，结合全球基础设施资源的情况，提出合理的IDC资源布局规划方案。 2、洞察市场与政策环境：收集和分析IDC市场动态及趋势，评估不同区域的市场需求和竞争态势，研究潜在IDC布局地点的经济环境、政策支持、基础设施及整体市场发展情况。了解并分析土地使用、用电、环保等相关政策，确保IDC规划符合当地法规要求，并针对政策对IDC布局的潜在影响提出应对策略。 3、制定IDC资源布局规划方案：评估不同布局方案的投资成本，进行利润及回报分析，为决策提供数据支持，帮助公司在不同方案之间做出合理选择，定期向管理层汇报IDC布局规划与进展，确保IDC的布局与公司整体战略一致。 4、IDC资源的容量分析与管理：建立线上化、自动化、智能化的IDC资源布局和容量管理系统，持续跟踪与分析IDC容量的状态，发现问题及根因并提出解决方案。 5、跨部门协作，保障IDC资源供给：输出IDC规划需求，与IDC排产进行握手，保证IDC资源需求的供给承接；协同商务相关团队，共同设计符合IDC资源规划和使用的商务条款，保障合规、客户权益和公司成本的平衡
1、洞察业务需求及发展变化：深度分析业务发展需求和趋势，并且与需求方建立持续的对接机制，结合全球基础设施资源的情况，提出合理的IDC资源布局规划方案。 2、洞察市场与政策环境：收集和分析IDC市场动态及趋势，评估不同区域的市场需求和竞争态势，研究潜在IDC布局地点的经济环境、政策支持、基础设施及整体市场发展情况。了解并分析土地使用、用电、环保等相关政策，确保IDC规划符合当地法规要求，并针对政策对IDC布局的潜在影响提出应对策略。 3、制定IDC资源布局规划方案：评估不同布局方案的投资成本，进行利润及回报分析，为决策提供数据支持，帮助公司在不同方案之间做出合理选择，定期向管理层汇报IDC布局规划与进展，确保IDC的布局与公司整体战略一致。 4、IDC资源的容量分析与管理：建立线上化、自动化、智能化的IDC资源布局和容量管理系统，持续跟踪与分析IDC容量的状态，发现问题及根因并提出解决方案。 5、跨部门协作，保障IDC资源供给：输出IDC规划需求，与IDC排产进行握手，保证IDC资源需求的供给承接；协同商务相关团队，共同设计符合IDC资源规划和使用的商务条款，保障合规、客户权益和公司成本的平衡
1. 算法设计与开发 -针对云计算基础设施资源的需求计划、供需匹配、采购决策和库存管理等场景，建立数学模型并设计求解算法（如线性规划、强化学习、仿真推演等）。 -设计并研发基于大模型（LLM）智能问答（QA）、推理分析（如Chain-of-Thought, ReAct）的agentic AI助手，提升资源运营效率。 2. 工程落地与优化 -将算法从原型推进到生产环境上线，并可解决实际运营业务场景中的规模化和时效性挑战。 -提供运营业务人员可通过自然语言直接交互并高效可用的Agentic AI助手。 -与工程团队合作，设计高性能、可扩展的算法服务架构。 3. 跨领域协作 -与云产品（需求侧）、供应链、采购、数据中心运营等多个团队紧密合作，理解业务痛点并转化为可量化的技术问题。 -跟踪学术界（如OR、ML顶会）和工业界（如AWS/GCP资源优化方案）最新进展，推动技术迭代。