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[我们是谁]
杭州嘉云数据科技有限公司成立于 2014 年,业务已覆盖欧美、中东、印度、东南亚等地区。
产品 Club Factory 在 IOS 购物类应用下载量印度与阿联酋排名第一、菲律宾排名第二。
我们是一家数据驱动的电商公司,采用更先进的基于大数据的供应链模式。用大数据智能计算、挖掘与专业的买手团队相结合的选款模式,在世界范围内寻找优质的合作供应商。 致力于为用户提供物美价廉且潮流、实用的商品,类目涵盖服装、鞋包、配饰、美妆、3C、家居用品等,并提供快而省的国际物流服务。
[我们的前景]
出口是中国经济的三驾马车(消费、投资、出口)之一,但出口的主要模式还是层层分销,或者在 Amazon、ebay 开店的传统模式。
因为中国供应商对国外的消费者需求不了解,导致生产了大量卖不出去商品,产生了大量浪费,大幅拉低了行业效率。 现在中国供应商对海外需求还停留在基本靠猜的阶段,远远没有数据化、智能化。
Club Factory 独有的大数据平台,基于创始团队在斯坦福大学的科研成果,自动指导出口厂家的生产,匹配海外消费者需求,大幅优化行业效率,减少浪费,降低这个十亿市场 30%的成本。
[我们的优势]
我们的商品比 Amazon 便宜 30%,比 eBay 便宜 26%,比 WISH 便宜 32%,比 Flipkart 便宜 20%以上;
我们平台每月有 1 亿八千万的页面浏览量,是印度所有英语类报纸的两倍还多;
我们平台上的供应商数量比印度各大城市所有商场的店铺加起来还要多;
目前除亚马逊和京东以外唯一 一家拥有百万级商品处理能力的电商系统。
我们的投资人来自全球顶级资本机构,如:IDG、真格基金、贝塔斯曼、锋锐资本、周亚辉。
2016 年 3 月完成数千万元人民币 A 轮融资,2017 年完成数亿元人民币 B 轮融资。
[我们涉及的技术]
涉及高并发分布式流处理;电商网站 /App 开发及运维;海量数据分析;机器学习;数据挖掘;自然语言处理;
主要工具:Python, Java, Elasticsearch, OpenCV, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Spring MVC, Bootstrap, Angular JS, Django, Tornado
[我们的团队]
我们是一支技术驱动的铁军,我们的核心技术团队来自 Facebook、谷歌、阿里、网易、美团、迅雷等大中型互联网公司,拥有斯坦福、卡耐基梅隆( CMU )、清华、浙大、上海交大、中科大等 985/211 院校的计算机专业背景。
我们主张自由、开放的硅谷工程师文化,不限制我们的技术栈,倡导 Owner 意识,喜欢用数据衡量我们的产出。
我们期待聪明、自驱能力强并且能用技术解决实际问题的你加入。
楼云
美国斯坦福计算机学院计算机科学硕士;
曾参与优化世界卫生组织官方知识图谱第 11 版,大幅提高了世界卫生组织的决策效率;
2013 年离开 Facebook 后选择回国创业,杭州嘉云数据科技有限公司 CEO。
李嘉伦
毕业于美国斯坦福商学院;
曾就职于阿里巴巴,ShareThis 等公司,主要负责淘宝数据产品研发工作以及 ShareThis 广告平台;
杭州嘉云数据科技有限公司创始人。
[我们需要]
Java 技术专家 /资深开发 (供应链产品线开发负责人)
工作内容:
1. 领导研发团队完成供应链产品线研发(供应商采购管理、供应商生产协同、供应链金融等);
2. 负责设计系统架构,编写核心代码;
3. 对供应链平台进行持续的智能化改造,通过智能算法、流程设计,支持更大量的供应商运营,持续降低供应链成本;
任职要求:
1. 对电商平台和供应链管理都有全面的认识和较为深刻的见解;
2. 熟悉企业软件研发方法,熟悉软件架构,并组织实施团队快速推动产品迭代;
3. 优秀的沟通协作和项目管理能力,能够在复杂环境下灵活调整、强力执行;能够灵活应对内部和外部用户需求。
4. 了解拥有高并发在线系统设计,理解分布式事务处理常见手段,理解异步消息驱动系统设计。拥有领域模型抽象能力。
5. 精通 Java 编程语言,如能熟悉一门脚本语言者优先。
6. 高性能数据存储经验;理解数据库事务,有流程引擎设计实施经验者优先。
7. 具有良好的商业敏感度和优秀的数据分析技能。能够开发创新而实际的分析方法以解决复杂的商业问题。
8. 熟悉常用的 web 框架。
9. 有微服务相关架构经验优先。
加分项:
1. 在大中型互联网公司担任供应链管理系统研发 leader/Owner 的候选者;
2. 在大型 ERP 软件公司担任项目经理/研发经理的候选者;
3. 在知名管理咨询公司担任供应链领域管理咨询顾问/研发经理的候选者;
项目亮点(机遇与挑战):
1. 面对今天的市场,消费者的需求越来越趋向个性化,新产品层出不穷,传统供应链层层分离,以产定销的模式在今天面临巨大的挑战。而如何通过数据驱动供应链协同,让市场的需求与供给能够更高效的匹配,是未来十年我们面对的巨大挑战和机遇。
2. 传统的供应链模式的矛盾与困难在于,如果供应链深而窄,那么你难以及时发现新的市场需求变化,导致销售困难;如果供应链宽而浅,那么你难以提供稳定和优质的产品,导致成本失控。而我们则希望通过海量的数据分析来深度协同供应链从产品研发、生产制造到流通配送等各个环节,在供应链的深度与广度上找到一个最好的平衡,以海量的产品、优质的质量、稳定的供给、可控的价格来服务海量的变化的需求。
3. 我们已经有一个非常好的基础条件。我们在短短两年时间内,通过数据驱动供应链的方式,已经覆盖了数百万级用户、数十万级 SKU、数万级供应商,而我们希望在这个基础上去构建一条更加智能的、高效的、灵活的供应链,去服务数亿级用户,覆盖数百万级 SKU,并让供应链上的产品设计者、原料生产者、半成品制造者、成品制造者能够主动的协同起来,打造一个完整的供应链生态。