阿里巴巴
数据技术及产品部-资源调度专家（生产力管理方向）-杭州/北京
数据技术及产品部-资源调度专家（生产力管理方向）-杭州/北京
发布于 10 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公运营管理
运营管理
Powerbi
Sql
产能规划
人效管理
数据标注
资源调度
飞书多维表格
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
阿里大模型核心业务线运营岗，薪资竞争力强、成长空间大、技术前沿，但工作节奏可能较快。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比运营管理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3000 个在招 · 其中运营管理 68 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 运营管理 · 约 240 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责大模型业务场景中的人员与任务调度，通过数据驱动和流程优化提升团队生产力
你需要制定产能规划、设计人员调度方案、搭建生产力指标体系，并推动调度工具的自动化与智能化落地，保障业务交付的稳定性与成本效率
最低要求
教育背景：本科及以上学历，管理学、统计学、工业工程、人力资源管理、数据科学等相关专业优先
有大模型/AI 公司一线业务调度或运营经验
工作经验：3-5 年及以上互联网、AI、呼叫中心、BPO 等行业的人员调度、运营效率优化相关经验
有 1 年以上团队或项目管理经验，能独立负责一块业务的调度体系搭建
熟悉劳动力管理（WFM）系统或参与过自研调度平台建设
业务能力：对大模型业务或 AI 数据标注、模型评测、内容治理等业务场景有一定理解
专业技能：熟悉排班、产能规划、人效管理的方法论和常用工具
熟练使用 Excel、SQL、BI 工具（如 Tableau、PowerBI、飞书多维表格）进行数据分析和报表制作
工作职责
业务需求拆解与产能规划：对接大模型业务线（如数据标注、模型评测、内容审核、AI 训练支持、客服辅助等），理解业务高峰低谷、交付标准与质量要求
基于历史数据和业务预测，制定周/月级别的人员排班与产能规划，确保人力供给与任务量动态匹配
人员调度与任务分发：设计并执行日常人员调度方案，结合人员技能标签、效率数据、工作负荷与任务优先级进行合理分配
建立应急响应机制，处理突发任务、人员缺勤、产能瓶颈等异常场景，保障交付不中断
生产力管理体系搭建：建立业务人员生产力指标体系，包括人均产出、任务耗时、准确率、饱和度、出勤率、有效工时等
通过监控核心指标，输出日报/周报/月报，识别低效环节并推动改进
流程优化与工具落地：梳理现有调度流程，推动标准化、自动化，引入或协同产研搭建调度系统、排班看板、任务分发平台
探索大模型能力在业务调度中的应用，如智能排班推荐、任务优先级自动排序、产能预测等
成本控制与数据决策：监控人力成本、外包成本、加班成本等，通过调度优化提升人效和成本效益
用数据支撑管理决策，定期输出人员调度与生产力分析报告
优先资格
管理学、统计学、工业工程、人力资源管理、数据科学等相关专业优先
有大模型/AI 公司一线业务调度或运营经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于大模型/AI核心业务线，行业前景广阔，能接触到前沿的AI业务场景
- 平台大，有机会推动调度系统的自动化与智能化落地，积累大模型数据标注、评测等运营经验
- 大模型业务发展快，业务需求变化频繁，对产能规划和应急响应的敏捷性要求高
- 适合具备扎实数据分析能力、熟悉劳动力管理（WFM）方法论，且对AI大模型业务有热情，希望在运营效能优化方向深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 需要跨部门协同产研搭建系统，沟通与推动成本较高
角色解读
- 可向大模型业务运营负责人、生产力管理专家或大模型交付总监方向发展
- 深入参与AI业务的核心交付与效能提升，积累前沿AI业务的运营管理经验
- 负责大模型业务线（如数据标注、模型评测等）的人员排班与产能规划，确保人力与任务量动态匹配
- 设计并执行日常人员调度方案，搭建生产力指标体系，监控人效并推动流程自动化与智能化
- 具备3-5年以上人员调度、运营效率优化经验，熟悉WFM系统及排班、产能规划方法论
- 熟练使用SQL、Tableau等BI工具进行数据分析，对大模型业务场景有深入理解
申请策略
- 在简历或面试中展现对大模型业务场景的理解，以及如何将传统调度经验与AI能力结合的创新思考
- 突出过往在人员调度、产能规划、人效管理方面的具体项目成果及数据指标提升
- 强调使用SQL、BI工具进行数据分析并驱动业务决策的经验
- 提前了解大模型数据标注、模型评测等业务流程
- 深入学习WFM系统原理及智能排班算法的基础逻辑
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经验，重点突出业务背景、你的调度策略、使用的数据工具以及最终的人效/成本优化结果
- 对于业务理解题，结合大模型业务特点（如任务波动大、质量要求高）提出针对性的WFM解决方案
- 请分享一个你主导的产能规划或人员调度优化项目，最终取得了什么业务成果？
- 面对突发的大模型业务需求激增，你会如何调整人员调度和应急响应机制？
- 如何利用SQL和BI工具搭建生产力指标体系，并举例说明如何通过数据发现低效环节？
- 你对大模型数据标注或评测业务的调度痛点有什么理解？
- 准备过往使用SQL和BI工具进行数据分析的实际案例
- 复习劳动力管理（WFM）的核心方法论，并思考如何将其应用于AI数据服务场景
职位点评
薪资福利85
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
阿里上市企业，3-5年经验专家岗，薪资处于互联网行业中上水平，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
处于大模型核心业务线，能接触前沿AI业务场景，且涉及调度系统自动化与智能化探索，技术与管理双重成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Tableau、PowerBI、飞书多维表格、WFM系统、大模型
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与加班情况，但互联网核心业务线通常节奏较快，WLB情况需面试确认。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
支撑大模型业务交付，推动AI调度智能化，具有较高的行业前沿价值与社会技术推动意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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