阿里项目工作总结(必备5篇)思维导图

南柯一梦

2023-05-08

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阿里项目工作总结(必备5篇)

阿里项目工作总结第1篇这个表格大家也可以灵活添加和修改，有数据条，是比较直观方便查看涨幅如何。这些数据都可以在数据概览上统计下来。大家也可以跟客户经理用下SCRM数据和商家星等级年度数据。

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思维导图大纲

阿里项目工作总结第1篇

这个表格大家也可以灵活添加和修改，有数据条，是比较直观方便查看涨幅如何。这些数据都可以在数据概览上统计下来。大家也可以跟客户经理用下SCRM数据和商家星等级年度数据。

可以再针对这些数据进行图表处理

比如询盘/TM咨询图表，订单图表，交易额图表等（表格只是做演示）

有些小伙伴想算下投入与产出，算下直通车投了多少钱，有多少产出。

关于直通车的费用统计，按月算的话，大家可以直接去直通车后台，账户查询，选择到月份，和现金费用。把每个月，实际现金花费多少钱统计出来

【基础报告那边选择不了很早月份的，所以只能去账户查询统计了】

Tips:关于平台数据的内容展示，为了方便统计，建议统计数据概览上的数据。如表示平台询盘数/订单数或者信保金额，可以搭配下图表附在PPT上。

阿里项目工作总结第2篇

在当前的前端领域，已经从蓝海变成红海。想要靠自己，做出一个类似于React, Weex的流行框架已经不太可能了。表层的业务价值也被攫取殆尽，前端想抛弃其他端，独自做一件事的价值也非常有限。随着一大批轮子的诞生，再想靠单打独斗做一个轮子，取得正向结果的情况会越来越少。

换言之，前端已经

从群雄逐鹿划地盘的时代变成了多端合作深耕的时代

从自己一肩挑时代变成了专业领域分工合作时代

从单纯的技术项目时代变成了针对特定业务的技术项目时代

在这样的时代，需要以把蛋糕做出来、做大为目的，需要控制好自己的边界和欲望；同其他前端组合作，同其他技术侧合作，同业务侧合作，同运营侧合作，将所有能团结的力量团结在自己身边，做好口碑，有限度的收获自己的那一部分，这样的开发才有出路。

未来，能做出来的轮子一定是复杂的、符合特定业务场景的轮子，包层皮党，捡果子党都将不复存在；而在这一个转换浪潮中，转换的越快越好的人，才能成长和收获。

阿里项目工作总结第3篇

有了知识，好比站在山上，可以看到很远很多的东西；没有知识，如在暗沟里走路，摸索不着，那会苦煞人。

因此，学习掌握知识，应用知识是让一个人能力变得更强，思维更活跃的最有效途径。

最近这几个月阿里巴巴国际站各种线上发布会，各种对外宣传资料都在对外释放了很多重要的信息，其实已经在表明2023年的整个平台的商家运营方向，以及国际站最近3-6个月的发展方向。

如果你只看眼前的规则，不容易抓住重点，也不利于你去布局店铺，会受到很多限制。

另外，如果你是一名运营，更应该尽早从阿里巴巴官方公布的各种平台信息和发展方向中快速把握重点，然后把了解这个平台的新规则，以及新的发展方向，提前去提升自己对应的运营技能，通过提前布局提升自己的运营操作技能，才能更适应整个平台规则的发展，更容易拿到结果。

但是很多人往往只看到平台变化快，都在抱怨平台三天一变化，抱怨平台直通车推广成本不断攀升，抱怨平台规则越来越复杂，抱怨流量越来越少。这些你是无法改变的，即使你抱怨也无济于事，这全部都符合当下商业发展的逻辑，符合平台发展的规律，任何一个平台都是这样走向的，对于这些铁律，没有必要纠结，更应该思考我们能做些什么改变，从这些变化中能够获取哪些有利资源和实现自己当前的目标，这才是我们要做的事情。（反正我还是喜欢和乐观的、努力的人交朋友，在这个社会，都是动态变化的，学会接受变化，从变化从获益才牛逼。）

下面就简单分享几个最近1-2个月对大家比较重要，对大家有帮助的国际站变化趋势。（仅随意讲几个，其他的内容就不展开了，自己去看，自己找规律）

1、标签化运营。买家层级和卖家层级匹配

2、直通车广告产品多样化，强调精准推广+人群质量分层。必须从新解读关键词、产品、人群、国家等关系，构建一套框架。

3、询盘由数量到质量转变，从数量价值到高质量买家价值转变。（没有交易的数据都是耍流氓）

4、服务质量升级。（商机沟通内容、工具、效率等全面提升）

5、直播，短视频重中之重！免费流量，构建内容矩阵。

就简单归纳这几个，不够详细，大家可以自己去深度找资料去学习和评估。

下面截图几个重要内容。

以上截图来自阿里巴巴官方月度发布会截图，一切以官方公告为准。

今天是个变化极快的时代。变局之下，学习是一个人对抗变化最好的竞争力。通过学习，掌握更多前沿的资讯，领悟更多超前的思想，提前布局和驱动自己看未来而努力！

阿里项目工作总结第4篇

1 .数据的准确性是非常重要的

具体地说，就是我们需要做很多数据清洗的工作。比如在日志中将虚曝光（服务器端打点）除去，只保留真正的实曝光（用户看到的），以及海外业务，还需要将国内的流量进行清洗等等。总之，核心思想就是要保证训练数据是用户真正看到的，且经过在线链路打分的数据。

另外如果没有必要，千万别对当前的数据做采样。首先做了负采样，就已经改变了数据的分布，它的效果就已经不够置信了，其次，采样完成之后还需要还原，尤其是在广告业务中，还原之后还需要再加上校准... 整套流程下来不仅提升了整个链路的复杂程度，拿到的效果还不一定是正向的。

2. 线上线下特征一致性

这算是一个老生长谈的话题了，很多时候，我们发现离线 auc 涨幅喜人，上线之后发现在线指标纹丝不动，甚至还有向下波动的趋势，第一反应就是特征不一致。于是立刻返工去查找线上特征和线下特征是否一致，导致整个项目周期拉的特别长。

笔者今年在这一块就吃了很大的亏。由于我们业务的在线链路中的特征是由 c++、 lua 等语言处理得到的。但是我们离线开发的时候使用的是 python、java以及 SQL 处理得到，导致我们在加新特征的时候往往需要先用 python 和 sql 写一遍离线逻辑，再用 c++、lua 实现同样的在线逻辑。这样的做法首先会导致重复开发，其次两套代码的业务逻辑以及不同语言底层库实现的区别势必会导致在线/离线特征处理的不一致。

为了解决上面的问题，我们使用 C++ 开发了一套特征处理库，我们将所有的特征处理逻辑全部封装进该库之中，只要保证在线、离线输入的数据是一致的，那么得到的特征也可以保证一致。离线情况下，我们则通过 streaming 调 c++ 库的方式来生成离线特征。

3. 线上环境特征的引入

由于我们组的业务场景、流量来源比较复杂，因此笔者刚开始做CTR相关工作的时候，锚定了流量渠道这个一个小点，挖了一部分特征，离线 auc 上也确实拿到了一定的涨幅，但是一上线人就懵了，在线指标跟online模型一模一样。后续跟朋友、师兄的讨论才明白了，渠道特征本质上是环境特征。这一部分特征，让模型可以分辨高 CTR 渠道和低 CTR 渠道，但是对于用户最后会不会点并没有过多的贡献。

4. 离线指标的全面化

CPC 广告场景中，一般情况下，最后的排序计算公式都是 ctr * bid_price，这就要求在广告场景中，我们不仅仅需要保证预估的序是对的，还需要保证预估的 CTR 的值是准的。当然，其实值如果准了，那么序也应该会更准。但是离线指标中的 auc 仅仅只能验证模型对序的预估情况，并不能实际反应值是否准确。因此，广告场景下，我们还应该关注类似于 COPC (click over predicted click) 这样的指标，当然 COPC 这个指标也有一定的局限性，比如样本中如果有一半的数据被高估、另一半的数据被低估，那么 COPC 的计算结果很可能表现的还不错。

5. 快速验证想法的能力

同是打工人，大家身上都背着 KPI 和绩效。这时候，我们做的很多事会需要确定性结果，但是，作为算法工程师，我们做的很多事，都不能保证有确定性的结果。这时候，快速验证想法就是很重要的能力，我们需要在简短的 1-2周内验证自己的思路是否能产生效益，然后再决定是否加大投入时间，把这个想法做的更加饱满，全面。举个简单的例子，比如我们需要挖掘文本类特征对 CTR 模型的重要性，最简单的办法就是去做一些重合特征，比如判断 query 和 item title 的重合度，重合词等等，看这些重合特征能对 CTR 模型带来多大的离线收益，如果能够带来比较不错的收益，我们便可以顺着这个路子把文本类特征做的更加完备。

6. 要有产品思维

算法工程师其实并不应该仅关注自己手中的事，其实多思考思考产品的形态，也是极好的。虽然这一块，笔者自己的体会并不是特别深，但还是想写出来告诫一下自己别成为一个只懂算法的人。最后，个人对产品和算法的看法是算法的不确定性某种程度上是可以通过产品来进行弥补的。这个观点也是在最近我们大团队内部的某个产品上线后取得了非常好的效果之后逐渐形成的，算是一个抛砖引玉吧。

7. 学习和创新

对于算法工程师而言，保持学习是一项重要的能力，紧跟学界、业界的前沿个人感觉还是比较重要的，另外根据业务的发展，或者手头需要做的事情来有针对性的学一些知识点也是很重要的。最后，关于创新，感觉和学生时期做的论文真的差异很大，学生时代是确定大方向之后，四处开花，哪里好做做哪里，工作之后，受限于业务和数据，这时候还能做论文创新的，不得不说，确实很强。

阿里项目工作总结第5篇

去年因为一个技术项目需要写SQL，因为数据是脏的，SQL又复杂，我们写的贼痛苦，耽误了很多时间，最终导致产出不够。但是类似的事情其实给DA（数据分析），三下五除二就干完了。类似的，DA对于端侧的打点可能很痛苦，但是对于端侧开发，也是分分钟的事情。术业有专攻，不要轻易挑战非自己的领域——这不是勇敢，是拿自己的弱点去迎敌，还妄图以弱克强。如果真的有需要，请拉上相关的专业帮手。

另外一个感慨来自于我们的一位离职同学，他落寞的离开了搜索，但是在PDD干的风生水起。有个成语叫因人善用，没有人是完美无缺的，都有各自的毛病。代码能力强的同学就应该被多安排去coding和做技术方案，推动能力强的同学就应该被安排去横向联通。带人绝不应该只盯着别人的缺点，却看不到别人的闪光点，良将无劣兵。

第1章化工设计基本知识思维导图