
智能互联淘宝服饰-男装行业iFashion商家运营-杭州
任职要求
1. 本科及以上学历,2年以上电商渠道/场景/商品/买家运营经验;
2. 具备男装品类的全局意识,对行业趋势和消费者需求有敏锐洞察力;
3. 拥有较丰富的男装行业供给方资源,了解行业供应链结构;有男装电商平台运营经验或买手经验者…工作职责
1、负责淘宝男装ifashion商家运营营工作,能够结合大的市场环境,包括但不仅限于通过社零数据,各大电商平台的数据研究和分析挖掘并判断行业的增长趋势,具备宏观数据分析能力; 2、负责商家运营工作,能够通过商家分层分类,建立商家梯队,并进行有效的商家动机制设置,有效的卷动商家参与平台的主流玩法及活动,并能够通过商家聚类分析找到细分市场的增长点; 3、负责日常大促和渠道玩法的招商工作,能够对淘系的货架电商的核心玩法有一定的了解和熟悉,并能够快速找到所负责品类的发力点; 4、通过品类的商家商品运营,形成品类的运营策略,围绕人/货/场制定短期和长期的品类规划; 5、能承担项目,且跨BU、跨部门沟通协作,通过协同横向、推进项目完成;
1、负责淘宝男装ifashion商家运营营工作,能够结合大的市场环境,包括但不仅限于通过社零数据,各大电商平台的数据研究和分析挖掘并判断行业的增长趋势,具备宏观数据分析能力; 2、负责商家运营工作,能够通过商家分层分类,建立商家梯队,并进行有效的商家动机制设置,有效的卷动商家参与平台的主流玩法及活动,并能够通过商家聚类分析找到细分市场的增长点; 3、负责日常大促和渠道玩法的招商工作,能够对淘系的货架电商的核心玩法有一定的了解和熟悉,并能够快速找到所负责品类的发力点; 4、通过品类的商家商品运营,形成品类的运营策略,围绕人/货/场制定短期和长期的品类规划; 5、能承担项目,且跨BU、跨部门沟通协作,通过协同横向、推进项目完成;
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。