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

负责大模型相关业务场景中“人”与“任务”的高效匹配与调度，通过数据驱动和流程优化，提升业务团队的整体生产力。需要建立并完善人员排班、任务分发、产能预测、绩效追踪等机制，保障大模型业务交付的稳定性、质量与成本效率，同时推动调度环节的自动化与智能化落地

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。