业务和功能介绍
负责 AliExpress.com 整站交易端和服务端的需求管理和产品设计，分析国外用户的电商购物需求，并针对国外主流的电商网站做 竞品分析，制定产品线整体的发展规划和发展战略；对交易流程和服务流程进行针对性优化，配合运营部门的计划做产品层面的功 能发布；主导产品的的需求分析、原型设计和交互设计、PRD 撰写、项目管理等工作，承担所在产品线相关的数据分析工作，把 控产品的功能和用户体验、市场和运营等环节，保证产品的关键指标的达成，对正、逆向交易和服务的数据指标负责；建立规范、高效的产品研发管理体系及流程，并不断优化及完善，推进迭代管理的优化。 产品线主要负责交易线和服务线，负责期间退款率从 7.77%下降至 5.15%，用户满意度从 81%左右上升至 89%左右。
负责 1 号店整站的核心交易系统，负责产品设计和开发推进，负责与业务部门协调确定产品相关 KPI 指标和产品发展计划。 建设完成了 1 号店的整个支付系统和退款系统，以及财务应收系统、商家保证金系统、企业客户信控系统等从 0 到 1 的大项目， 并主导完成了微信支付接入，商城 COD 项目，预售项目，快捷支付项目，账户体系项目，记忆支付和扫码支付项目，订单自动对 账系统，业务工作流平台项目，财务资金管理系统等。 产品线主要负责购物交易线，运营服务线，财务应收和财务资金业务线，建立并建全了 1 号店整体的核心交易系统。支付转化率小幅提升，支付成功率从 80%左右提升至 89%左右，退款时效缩短至 3 天，自动退款成功率达到 98%，自动对账准确率 达到 99.9%。
获得最佳个人、年度进步员工、CTO 项目贡献奖、总裁特别奖各一次 产品设计上的发明专利：日志管理系统及日志监控、获取和查询方法（专利号 CN103631699A）
负责 1 号店整站的核心交易系统，负责产品设计和开发推进，负责与业务部门协调确定产品相关 KPI 指标和产品发展计划。 建设完成了 1 号店的整个支付系统和退款系统，以及财务应收系统、商家保证金系统、企业客户信控系统等从 0 到 1 的大项目， 并主导完成了微信支付接入，商城 COD 项目，预售项目，快捷支付项目，账户体系项目，记忆支付和扫码支付项目，订单自动对 账系统，业务工作流平台项目，财务资金管理系统等。 产品线主要负责购物交易线，运营服务线，财务应收和财务资金业务线，建立并建全了 1 号店整体的核心交易系统。支付转化率小幅提升，支付成功率从 80%左右提升至 89%左右，退款时效缩短至 3 天，自动退款成功率达到 98%，自动对账准确率 达到 99.9%。
获得最佳个人、年度进步员工、CTO 项目贡献奖、总裁特别奖各一次 产品设计上的发明专利：日志管理系统及日志监控、获取和查询方法（专利号 CN103631699A）
项目实现
云衣库是专业的潮流女装批发兼零售的电商平台。云 e 宝是服装行业门店管理 SAAS 平台。 在职期间全面负责公司经营管理和业务模式搭建，负责产品的规划和设计、研发把控和管理，负责团队的组建和管理。主导线下门 店的数字化转型，从门店管理的信息化到数字化，给门店补货、销售、CRM 客户管理赋能，实现门店销售业绩的增长。
从 0 到 1 搭建云衣库电商平台产品结构和体系，基于女装批发业务场景和业务流程，建立全新的 B2B2C 模式。搭建了以一件起 批、混批、直播、抢购、分销为主体的功能结构，行业内首推 7 天包退换服务；创新性采用了分账模式作为分销功能的利益分配 方式，规避了政策风险。产品分为商家版和买家版，2017 年底开始试运营，2018 年营收 1.2 亿，2019 年营收 1.1 亿，400 多个 入驻商家，40 万注册会员。
从 0 到 1 搭建云 e 宝 SAAS 平台，基于服装批发连锁和零售连锁经营的场景，建立从采购到门店销售一体化的新零售系统。搭建 了以商品管理、采购补货管理、仓储管理、订单管理、门店管理、门店销售管理、财务管理、CRM 管理为主体的系统框架。创新 性采用了分时动态盘点的技术，解决了门店必须锁库盘点的痛点问题。2019 年上市销售，服务600 多家门店。 从 0 到 1 组建团队，负责产品、技术、运营、客服团队的管理，团队规模 90 人左右，建立以业务线为单位的产品研发机制，制定 了内部高效的协作流程，塑造“简单、开放、讲道理”的团队文化，建立岗位职级评定体系与晋升制度，建立中层管理团队的培养 机制。
产品设计上的发明专利：基于商品信息的机器人自动聊天方法（专利号 CN109710740A）；
2017 年获得最具创新奖、2018 年和 2019 年获得最佳管理奖
从 0 到 1 搭建云衣库电商平台产品结构和体系，基于女装批发业务场景和业务流程，建立全新的 B2B2C 模式。搭建了以一件起 批、混批、直播、抢购、分销为主体的功能结构，行业内首推 7 天包退换服务；创新性采用了分账模式作为分销功能的利益分配 方式，规避了政策风险。产品分为商家版和买家版，2017 年底开始试运营，2018 年营收 1.2 亿，2019 年营收 1.1 亿，400 多个 入驻商家，40 万注册会员。
从 0 到 1 搭建云 e 宝 SAAS 平台，基于服装批发连锁和零售连锁经营的场景，建立从采购到门店销售一体化的新零售系统。搭建 了以商品管理、采购补货管理、仓储管理、订单管理、门店管理、门店销售管理、财务管理、CRM 管理为主体的系统框架。创新 性采用了分时动态盘点的技术，解决了门店必须锁库盘点的痛点问题。2019 年上市销售，服务600 多家门店。 从 0 到 1 组建团队，负责产品、技术、运营、客服团队的管理，团队规模 90 人左右，建立以业务线为单位的产品研发机制，制定 了内部高效的协作流程，塑造“简单、开放、讲道理”的团队文化，建立岗位职级评定体系与晋升制度，建立中层管理团队的培养 机制。
产品设计上的发明专利：基于商品信息的机器人自动聊天方法（专利号 CN109710740A）；
2017 年获得最具创新奖、2018 年和 2019 年获得最佳管理奖
示例图片视频
相似推荐
汽车OA管理系统
1、登陆注册找回密码，以及记住账号密码功能模块。
2、OA操作门户界面模块，包括企业内部通知 banner 位常用工具快速导航，企业新闻，已办已阅模块展示待办
待阅快速按钮模块。
3、流程中心模块，包括我的待办，我的待阅，我的已办，我的已阅，发起跟踪，委托设置等模块。
4、上下班考勤，请假申请考勤异常，申请转正等申请流程及其统计展示。
5、个人信息中心模块
6、其他功能模块待开发中。
技术栈：
基于 vue 全家桶和 elementUi 开发实现增删改查，数据显示，echarts 图表开发，数据表格下载等功能。
LCMS运营管理平台项目
汽车行业的LCMS（Life Cycle Collaborative Management System）是专为汽车产品全生命周期设计的协同管理平台，覆盖从概念设计、研发、生产、销售、使用到报废的全过程。项目业务科作为核心业务部门，负责协调和管理汽车项目从立项到交付的全流程。
城市公交大脑 -城市公交大脑
公交大脑是一个立体化公交服务平台，包括系统管理系统，基础信息系统，客流分析系统，排班系统，线网优化系统五大模块。公交大脑收集，管理，融合，挖掘公交相关数据。解决政府、公交企业迫切需要了解公交客流数据的问题。目前已经实现前四个系统并在贵阳，深圳，西安,宁波上线。线网优化系统计划2020年初上线。
公交大脑大数据平台采用CDH5.12.0社区版搭建，本地大数据测试集群服务器为6台。组件有HDFS，Hive,Spark2.0,YARN(MR2),ZooKeeper,Sqoop,Hue,Oozie,Hbase,Flume。
公交大脑web应用后台采用微服务架构，具体为16个微服务。其中基础的有Eureka服务，配置中心服务，网关服务，ZipKin服务，Turbine服务，Security服务，相应的模块服务。每个模块对应生产者和消费者。前端主要使用的是vue框架。
1. 数据采集
A) GPS数据采集，通过socket形式获取数据流，处理完存储在HDFS上。阿里云备份一份。
B) IC卡数据通过脚本从数据库获取到数据，存储在hdfs上。
C) 线路基础信息从数据库中查询。
2. 数据清洗
清洗阶段主要通过MapReduce进行清洗。在清洗阶段会调用算法，对数据进行计算。具体有上下车算法，到离站算法，换乘算法等。
3. 数据仓库
该层是清洗过后的数据，是一致的，干净的，规范的。具体有三张表,分别是GPS,IC,BUS三张底表。
4. 数据APP层(应用层)
该层所有表以app开头，通过hive或sparksql将计算出的数据导入mysql表中。为具体业务服务提供数据。
5. Web展示
Web应用采用微服务架构java语言编写，前端主要使用vue框架进行页面展示。
卡车之家 APP 安卓、iOS 客户端迭代工作
登录注册、发帖、资讯详情、评论、埋点等app全功能测试；
后端接口性能测试、商城抢购并发测试；
app自动化测试：安卓、iOS、h5等；
产品库线索逻辑分发测试等
直播、租车、二手车、互助平台等业务测试
业务和功能介绍至少80个中文字符
汽车零部件生产数据采集与质量追溯管理系统-汽车电子零部件生产质量追溯平台
项目为汽车电子零部件生产企业打造一套生产数据采集与质量追溯管理系统，旨在解决传统生产过程中数据记录不及时、质量追溯困难、生产效率低下等问题。
系统核心功能包括：
1、生产数据实时采集：对接车间 PLC、传感器及生产设备，自动采集生产节拍、物料批次、设备运行状态等关键数据；
2、质量追溯管理：通过批次号、SN 码等唯一标识，实现从原材料入库、生产加工、成品出库全流程的质量追溯；
3、报表与分析：自动生成生产日报、质量月报、设备 OEE 分析报表，为管理层决策提供数据支撑；
4、异常告警与处理：当生产数据或质量指标超出阈值时，系统自动推送告警信息，引导现场人员快速处理。
业务流程遵循 “数据采集 → 质量校验 → 批次绑定 → 报表输出 → 异常闭环” 的路径，确保生产过程透明、质量可控。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服