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岗位职责： 1.负责汽修/汽配品类产品线的研发推进及全生命周期运营管理； 2.运用五看三定模型与方法论，带领团队完成汽修/汽配市场的调研分析与用户洞察，主导并推进产品开发落地，达成商业目标，实现品类相关财务指标； 3.主导汽修/汽配产品线的规划工作，制定产品Roadmap以构建合理的产品组合，统筹开发与迭代节奏并确保执行到位，持续提升产品的市场活力与竞争优势； 4.带领并激励汽修/汽配产品团队开展创新实践，主导形成具有技术壁垒的产品专利成果； 5.组织产品线阶段性复盘，定期汇总市场反馈、竞品动态及供应链情况，联动运营、售后、采购、质量等职能提前制定应对市场变动的策略方案； 任职要求 1.本科及以上学历，理工类或市场营销相关专业，通过英语六级，具备5年以上产品经理工作经验，其中至少2年在亚马逊平台从事汽修/汽配品类PM工作，有美国或欧洲留学或生活经历者优先； 2.熟悉各类汽车维修场景所需的工具、设备配置，了解维修与改装相关的汽配产品需求，并掌握相应供应链资源； 3.具备强烈的市场与用户意识，熟练掌握五看三定方法论，可独立完成市场研究、用户调研、产品定义与开发导入全流程，准确识别市场机会与用户痛点，打造满足用户需求的产品体验； 4.热衷于产品创新，始终以消费者需求为核心，对汽修/汽配不同细分品类的应用场景与人群特征有深入理解与洞察能力，能基于市场与场景维度完成精准用户画像； 5.具备独立解决问题的能力，面对问题能深入追溯根本原因，快速提出有效解决方案并建立预防机制避免重复发生； 6.学习能力强，逻辑思维清晰，责任心强，抗压性好，具备风险控制意识与成本管理意识，主动承担任务并推动问题解决； 依法依规进行运营

（base苏州总部） 核心职责： 1、产品开发：结合市场趋势与用户需求，主导新产品的创意构思、市场定位、研发推进及定价策略，联动研发与供应链团队实现产品成功上市。 2、上市策划：策划并输出完整的产品上市方案，包括营销策略、推广节奏与预算规划，清晰界定目标人群与传播核心点。 3、营销执行：牵头跨职能协作，统筹管理线上线下的整合营销动作，涵盖社交平台运营、KOL合作、电商平台广告投放等。 4、渠道落地：联动销售端制定差异化渠道策略，配套输出销售支持物料与培训内容，助力产品在各通路实现有效动销。 5、绩效复盘：持续监控产品上市后的销售表现与市场反应，通过数据复盘优化运营策略，推动产品生命周期的高效管理。 任职要求： 1、本科及以上学历，市场营销、工商管理等相关专业背景。 2、具备3年以上产品管理或产品上市相关工作经验，有美妆、快速消费品行业经历者优先考虑。 3、熟悉从产品定义到终端销售的全流程运作，具备较强的项目统筹能力。 4、拥有良好的跨部门协同沟通技巧及扎实的数据分析功底。

岗位职责： 1.熟悉软件自动化测试流程及相关测试理论知识； 2.具备编写测试用例、组织用例评审、执行测试用例以及撰写测试计划和测试报告的能力； 3.熟练掌握数据库操作技能，能够使用基础SQL语句完成数据的增删改查； 4.熟知常用缺陷管理工具，可对测试中发现的问题进行有效追踪与回归验证； 5.能够独立理解产品需求文档，依据需求制定测试计划与测试策略，推动流程优化并提出建设性改进建议。 岗位要求： 1.大专及以上学历，具备2-3年测试工作经验，其中至少一年从事金融或区块链项目测试，熟悉质量控制及缺陷管理相关知识； 2.熟悉产品测试全流程、测试方法及测试数据的分析处理； 3.掌握测试执行、测试用例设计、测试需求分析和测试方案设计等关键技术，并能灵活应用； 4.熟悉黑盒测试、兼容性适配测试等测试类型，并能熟练开展相关工作； 5.熟练使用至少一种缺陷管理工具； 6.能熟练操作数据库工具，了解常用的SQL语句； 7.有金融类项目性能测试或自动化测试实际参与经验者优先； 8.具备区块链领域测试经验或银行金融系统测试背景者优先录用。

职位概述 我们正在招聘一名资深量化开发者，负责主导数据服务平台的技术开发与架构设计。理想的候选人需在量化开发、数据工程及金融市场领域拥有扎实经验，擅长大规模市场数据的处理与交付。您将负责搭建并优化数据底层架构，保障人工智能与量化应用的高效性、稳定性及可扩展能力。 主要职责 ●主导结构化金融数据（涵盖区块链与传统市场）的实时及历史数据服务架构与实现。 ●设计并开发高性能的数据管道、API 接口及存储方案，支撑量化研究、交易执行与 AI 应用需求。 ●持续优化数据标准化、校验及增强流程，提升数据准确性与传输低延迟表现。 ●协同工程与产品团队，明确数据需求，输出具备高扩展性的技术解决方案。 ●推动代码规范、自动化测试及系统高可用性实践落地。 ●指导初级开发人员，参与关键技术决策与系统演进规划。 任职资格 ●具备5年以上量化开发、数据工程或金融市场后端系统相关工作经验。 ●熟练掌握 Python、C++、Java 等编程语言之一；熟悉常用量化工具库（如 NumPy、pandas）者更佳。 ●精通数据基础设施技术栈：时间序列数据库（如 QuestDB、DolphinDB）、流处理框架（Kafka、Flink）及分布式架构。 ●具备实际操作经验，了解市场数据协议（如 FIX、WebSocket）、数据标准化流程及金融产品知识（如股票、期权）。 ●了解量化金融基础理论，包括定价模型、风险度量或交易策略者优先考虑。 ●具备项目领导力，能清晰传达复杂技术概念，并适应快节奏的初创型工作环境。 优先考虑 ●有云平台（AWS/GCP）使用经验，熟悉基础设施即代码工具（Terraform、Kubernetes）。 ●具备金融数据场景下 AI/ML 数据流水线建设经验。 ●曾参与开源金融数据项目并作出贡献。

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