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1. 负责面向评测、问题处理和版本迭代的数据闭环处理体系设计与开发，支撑问题接入、任务流转、评测运行、结果回传和闭环过程管理。 2. 负责建设流程编排、任务调度、处理状态追踪、模型 / 服务版本管理、CI/CD 和评测回归等平台能力。 3. 负责平台核心链路的稳定性建设，包括状态追踪、权限管理、日志监控、告警、问题定位和结果归档。 4. 与算法、Agent、仿真引擎和数据工具链团队协同，提升闭环问题处理和版本迭代效率。
高德具身智能AI算法团队，致力于打造自研机器人产品；我们计划打造一个以AI技术为基座，汇聚不同领域顶级专业人才的全栈自研算法团队，专注于前沿AI研究，构建可以与物理世界连接，具备自主理解、自主行动能力的智能体。 1、负责面向真实机器人的具身智能算法研发，覆盖VLA全身操控大模型、多模态感知大模型、人机交互大模型等具身关键问题。需要能将算法落到仿真—真机闭环，并与硬件、数据团队协同推动功能落地； 2、VLA全身操控大模型: 研发以 VLA + WBC为范式的移动操作联合大模型，面向室内外复杂场景，支撑长时序、多阶段、强约束的具身移动操作任务。操作能力需要解决数据构建与规模化采集、少样本/跨场景泛化与Sim2Real一致性优化等问题，在控制侧联合解决全身运动与操作协同约束、动态避障、平衡与抗扰、实时性与安全等问题，形成可评测、可实机稳定运行的端到端或分层式系统。
高德具身智能AI算法团队，致力于打造自研机器人产品；我们计划打造一个以AI技术为基座，汇聚不同领域顶级专业人才的全栈自研算法团队，专注于前沿AI研究，构建可以与物理世界连接，具备自主理解、自主行动能力的智能体。 1、负责面向真实机器人的具身智能算法研发，覆盖VLA全身操控大模型、多模态感知大模型、人机交互大模型等具身关键问题。需要能将算法落到仿真—真机闭环，并与硬件、数据团队协同推动功能落地； 2、多模态感知大模型：结合具身多模态数据图像、点云、IMU、GNSS、本体感知等，进行多模态感知融合架构设计及优化包括异构特征融合，时空对齐与同步及端侧加速。面向交互/导航/操作等功能提供3D 语义占据、动态目标检测&跟踪、关键目标6D位姿估计等结构化输出。
● 负责机器人具身算法集成软件的架构设计、核心模块研发与持续演进，建立清晰、稳定、可扩展的系统边界、数据协议和模块接口； ● 负责状态估计、轨迹生成、MPC、WBC、强化学习策略、状态机及关节控制等算法模块的标准化封装与工程集成，明确算法输入输出、运行时序、依赖关系、配置方式及异常处理机制； ● 设计并建设通用算法集成框架，支持算法模块的组件化接入、生命周期管理、参数配置、版本管理、快速替换与组合验证； ● 建设基于Linux、现代C++和ROS/ROS2的软件运行框架，完成线程模型、进程通信、任务调度、内存管理、时间同步及数据链路的设计与性能优化； ● 负责具身算法从仿真到实机的完整部署链路，包括模型与参数管理、策略导出、推理集成、接口适配、运行环境管理、Sim2Sim/Sim2Real验证及实机性能调优； ● 分析并优化算法运行过程中的控制周期、端到端延迟、资源占用、数据吞吐、数值稳定性和长期运行可靠性； ● 建立单元测试、集成测试、软件在环、仿真回归和真机回归测试体系，提升算法及软件版本的交付质量和迭代效率； ● 建设数据记录、日志回放、性能分析、故障注入、运行监控及健康检查工具，提高系统的可观测性和问题定位效率； ● 推动软件工程体系建设，包括代码规范、接口定义、构建系统、依赖管理、配置管理、代码评审、持续集成、版本发布和问题闭环机制； ● 与算法、嵌入式、硬件、感知、规划及测试团队紧密协作，推动系统级问题解决和机器人产品稳定交付。
1、负责感知、运控、Agent 等算法模块在机器人端侧的工程化接入、部署和集成； 2、负责端侧模型部署链路建设，包括模型格式转换、模型裁剪、模型量化、模型编译、推理加速等； 3、负责端侧推理运行时优化，提升模型在 CPU/GPU/NPU 等异构计算平台上的运行性能； 4、负责算法 pipeline 设计与编排，包括多传感器数据流、算法模块调度、并发执行、依赖管理和性能优化； 5、负责计算图/数据流框架建设与优化，提升端侧算法链路的吞吐、时延和稳定性； 6、负责算法模块服务化封装，定义统一输入输出接口、消息协议、状态管理和错误处理机制； 7、负责算法版本管理、算法包管理、自动化评测和回归测试工具建设； 8、与纯算法团队协作，将算法原型转化为可部署、可调试、可观测、可迭代的端侧工程模块； 9、分析和定位端侧算法运行中的性能瓶颈、内存问题、资源竞争、异常崩溃和稳定性问题。
1、负责机器人整机及核心部件的成本分析与目标成本制定，建立从BOM拆解到整机成本建模的完整成本管控体系； 2、主导核心部件（电机/减速器/传感器/芯片/结构件/PCB等）的市场价格调研与成本拆解，掌握供应商定价逻辑与成本结构； 3、负责新品开发阶段的成本评审，参与设计选型决策，从成本角度提供方案对比与优化建议，推动设计端降本； 4、主导供应商商务谈判与年度议价，制定采购策略与成本优化路径，持续推动量产阶段的成本下降； 5、建立成本数据库与价格预警机制，跟踪上游原材料、芯片、关键器件的市场价格波动，输出成本趋势判断与风险预警； 6、与硬件、结构、采购等团队协作，支撑产品定价决策与毛利分析，保障产品商业目标的达成。
1.Web前端架构与开发：负责公司核心业务系统的前端架构设计、性能优化与核心代码编写，保障Web端的高性能、高可用与极致的用户体验。 跨平台APP开发：主导或参与iOS与Android移动端APP的开发工作（基于React Native / Flutter等跨端技术栈），实现多端业务逻辑的统一与高效迭代。 2.工程化与基建：搭建并持续优化前端工程化体系（如脚手架、CI/CD、自动化测试等），提升团队整体的开发效率与代码质量。 3.技术攻坚与规范：解决Web及移动端在复杂业务场景下的技术难题，制定并推行前后端接口规范、代码规范及跨端开发最佳实践。 4.团队协作与指导：与产品经理、UI设计师及后端工程师紧密配合，参与需求评审与技术方案设计；指导初中级工程师，提升团队整体技术水位。
1. 负责面向真机 Benchmark 和数据闭环场景的 Agent 应用算法与工程落地，支撑问题诊断、评测判断、任务决策、工具调用和结果回流等关键场景。 2. 负责建设 Agent Harness，支撑工具调用、Context / Memory 管理、任务编排、多 Agent 协同、运行观测、人工复核和结果回流。 3. 负责构建 Agent / Harness 端到端评测能力，围绕 Grader、Advisor、工具调用正确率、多步任务成功率等指标持续优化 Agent 表现。 4. 负责或参与基于闭环运行数据、人工反馈和评测结果构建训练与评测数据，支持 Agent 相关模型的微调、强化学习、蒸馏、评测和推理优化。 5. 与平台、数据工具链、仿真引擎、算法和产品团队协同，推动模型能力、工具策略和 Harness 机制在实际闭环流程中协同优化。
1、结合组织发展方向，分解关键任务，形成日常管理动作，并确保有效落地； 2、对于所管辖园区餐厅进行日常运营管理。结合不同业务场景特性，制定运营方案、满意度提升等方案，并持续突进落地，确保餐厅满意度达标； 3、带领团队完成各项规划工作，并结合团队个人情况，制定个人能力提升计划，长期实现团队整体能力增强，高效完成绩效目标。
1、负责机器人端侧数据闭环工具建设，包括数据采集、数据录制、数据压缩、数据上传和数据管理； 2、负责数据回放和问题复现工具建设，支持感知、运控、Agent、语音等链路的离线复现和调试； 3、负责 rosbag 或自研 bag 系统的录制、裁剪、索引、回放、时间同步和数据格式管理； 4、负责算法调试和可视化工具开发，包括传感器数据可视化、算法输入输出可视化、状态机可视化、性能指标可视化等； 5、负责现场问题诊断工具建设，提升现场问题定位、日志分析、数据提取和复现效率； 6、负责端侧运行数据的结构化采集，包括日志、指标、事件、算法中间结果、传感器数据、控制指令等； 7、与算法、系统、中间件、运维团队协作，建立从现场问题发现、数据采集、离线回放、问题复现到修复验证的数据闭环； 8、负责量产阶段产测工具开发。
1. 根据公司发展战略和分解目标，面向快消日化行业进行业务拓展，承担并完成公司业绩指标； 2. 以商业产品和解决售卖为核心，具有产品型商务的综合能力，能够独立开发新客户，以客户交付和销售业绩为目标导向，制定完善的商务策略；深入理解行业需求并持续挖掘不同KA客户的诉求，结合高德的平台特性、场景和产品优势，输出有效的整合营销方案，并推动商业落地。 3. 开拓并维系业内TOP的客户和合作伙伴，能够与客户中高层对话，独立完成商务谈判、合同签订工作。 4. 与公司内部各部门配合，做好客户的售中售后维护，及时处理客户反馈和结案支持，协同产品、运营、BI等内部团队，确保客户满意度。 5. 建立并维护良好的客情，促进客户与代理公司在高德侧的深度合作，持续共创生态价值，并获得商业化成果。 6. 挖掘自身潜力，收集市场信息，从行业和一线视角出发，对现有商业产品提出改进建议。
1、供应商开发与维护：根据公司货品规划，负责目标货品寻源，负责供应商开发、评估、考核和分级，建立长期稳定的供应链合作网络。 2、库存管理：根据销售预期制定采购计划，优化库存结构，提升库存周转。 3、成本控制：监控日常采购成本波动，通过议价、供应商汰换等降低采购成本。 4、采购流程管理：参与制定平台业务采购销售全流程设计、规则管理、及相关系统设计。 5、项目跟进：与产品、财务、法务等多部门合作，完成项目落地。
市场洞察和竞争分析 •基于细分领域市场发展趋势、市场空间、核心场景及痛点等需求信息，结合所在区域/行业的特点，输出细分领域的机会点及市场洞察分析报告； •通过竞争项目中竞对的策略和方案分析，给出差异化竞争方案，并定期输出高质量的竞争情报。 商机识别和售前引导 •基于对客户业务策略的理解，准确识别和理解客户语言背后的真实意图和本质，与客户关键决策人建立信任关系，并制定针对性的产品/解决方案引导策略，引导产品和解决方案销售。 •制作高质量解决方案和项目建议书等相关文档，并就具体业务或技术场景，对客户关键决策人进行引导。 •能高质量完成面向客户中高层的方案汇报。 解决方案设计和推广 •根据客户需求制作针对性的解决方案，项目中制定正确的产品选型策略、POC测试打击策略、招投标策略、产品配置策略等，达成合同签约，持续保障阿里云在该客户的份额提升。 •推动行业解决方案在细分领域的孵化和规模化复制。 •在方案落地过程中及时发现并处理技术和项目风险，协同产研及交付团队正常履约，实现合同转化。 生态合作 •通过联合解决方案，推动与行业生态伙伴的合作，推动阿里云产品“被集成”。 能力沉淀和赋能 •沉淀面向细分领域/场景的行业解决方案、联合解决方案、最佳实践等知识文档。 •对销售团队和生态伙伴宣讲、布道和赋能培训。 产品需求和缺陷反馈 •代表客户持续向产品反馈需求，抽象和归纳细分领域的产品需求和缺陷，推动产品改进、新产品立项和重大功能上线，打磨产品和解决方案，提升产品竞争力。
1. 面向MaaS伙伴、客户提供创新的大模型AI应用方案并进行落地验证，为客户提供云和AI产品的综合技术支持。 2. 面向MaaS伙伴提供AI技术赋能 3. 主导或参与AI Agent技术栈设计，并基于机器学习平台、低代码Agent平台、知识向量库的工程搭建和实施 4. 深入理解客户场景需求，结合AI和云产品能力，提供方案评估、部署实施、测试与迭代，解决实际业务中遇到的模型交互、输出优化等问题。 5. 基于实际问题提供技术支撑和优化，包含不限于模型效果优化、应用指令和工程优化，并进行必要的AI应用落地开发，包括逻辑推理、生成创作、代码生成等 6. 针对客户日常大模型工具链提供技术支持，参与客户AI相关产品使用及模型调优 7. 负责客户AI调用的稳定性、服务保障响应
1、与业产研一起推进核心项目的整体目标战略规划、协调与执行，确保项目按时、按质完成 2、制定项目管理流程和需求管理流程，优化相应的管理工具和办法，提升组织协调效率和研发效能 3、与技术团队、业务部门紧密合作，确保项目需求清晰，风险得到妥善管理 4、监控项目进度，定期汇报项目状态，及时识别并解决项目中出现的问题 5、推动跨部门沟通与协作，确保项目目标与公司战略一致 1、Responsible for overall product&tech planning, coordination, and execution of key projects, ensuring timely and quality completion. 2、Develop project management processes, optimize project management tools to enhance tech efficiency. 3、Collaborate closely with technical teams and business departments to ensure clear project requirements and effective risk management. 4、Monitor project progress, regularly report project status, and promptly address issues that arise. 5、Facilitate cross-departmental communication and collaboration to align project goals with company strategy.
1、负责 PPC 渠道的商业化机制设计与运营，熟悉 Google、Meta 等主流媒体的投放模式与竞价逻辑，结合不同出资方（平台/商家/品牌）的差异化诉求，设计并落地匹配的商业解决方案；核心目标为持续提升 PPC 渠道商业化 Take Rate及商业化收入。 2、品牌资源包产品建设：深入挖掘 PPC 渠道特色与商家品牌营销诉求，打造差异化的资源包产品矩阵；负责品牌资源包的产品设计与持续迭代，搭建"资源内容组合—定价—售卖—投放—归因—结算—结案"全链路商业化闭环，提升品牌商家付费意愿与平台商业化收入规模。 3、一站推等商业供给联动：围绕一站推等商业化供给，主导 PPC 渠道 Take Rate 提升策略的设计与落地，重点推进 PPC 与一站推的商业化联动机制——包括归因口径的协同设定、商业化供给覆盖率提升、PPC 定向投放能力建设等；通过国家×商品模式×渠道的精细化分层运营，挖掘 TR 提升空间，驱动整体商业化效率增长。 4、商业化度量体系建设与数据运营：建立商业化核心度量体系，监控 TR 水位、资源包渗透率、商家 ROI 等关键指标；通过数据分析持续挖掘新增长机会，联动产品、技术、算法团队等迭代优化。
Accio Work是阿里巴巴国际数字商业集团阿里国际站内部孵化的一款战略级AI原生应用产品，也是阿里在海外落地的首个企业级AI Agent，通过持续探索Agent、Agent HarnessRL、Memory、Reasoning等前沿技术，自研Agent模型、Agent系统，实现B2B AI Agent跨越式发展。 1、参与Accio Work模型训练与研发，包含而不限于Agent设计、Post-Training、RL等全链路建设； 2、负责AI Native专项能力建设，包括而不限于RAG System、Agent System、Agent Training-Function Call/Reasoning/Agentic RL/Proactive Agent/Tool-Use； 3、探索大模型前沿技术，持续迭代模型能力，落地Agent，推动Accio Work，持续迭代。
1. 线下零售渠道运营 ● 负责日本主要线下零售渠道的日常对接和运营； ● 推动 A1 在家电量贩店、生活方式零售店等渠道进场； ● 维护零售总部、区域负责人及门店关系。 2. 门店铺货与陈列 ● 推动门店上架、展示台、POP、Demo 机等落地； ● 定期巡店，检查产品陈列、库存、价格及展示效果； ● 协调渠道商、卖场和供应商解决门店执行问题。 3. 销售与动销管理 ● 跟踪各渠道、各门店 Sell-in / Sell-out 数据； ● 分析门店动销情况，识别重点门店和低效门店； ● 制定促销、陈列优化、人员培训等提升销售的方案。 4. 渠道促销与市场活动 ● 协调零售商开展店内推广、促销活动及新品活动； ● 配合品牌团队完成线下营销资源落地； ● 推动门店导购培训，提高产品理解和推荐率。 5. 库存与供应链协同 ● 跟踪渠道库存、补货和缺货情况； ● 与一级代理商、二级渠道及公司内部供应链团队协同； ● 避免压货、断货以及跨渠道价格冲突。 6. 日本市场反馈 ● 收集消费者、导购和渠道对产品的反馈； ● 定期输出竞品、价格、用户需求和门店销售分析； ● 将一线信息反馈给产品、市场和日本业务团队。
岗位职责 1. MaaS 平台建设 ● 负责 MaaS 平台整体架构设计与核心模块开发； ● 建设统一模型 API Gateway，支持不同模型供应商和不同模型的统一接入； ● 支持 LLM、ASR、翻译、多模态等模型能力的统一服务化。 2. 模型供给与调度 ● 接入国内外主流模型及第三方模型服务； ● 建设模型路由、负载均衡、故障切换、限流和熔断能力； ● 根据价格、性能、稳定性动态选择模型供给。 3. 稳定性与高并发 ● 保障平台高并发、高可用和低延迟； ● 建设模型调用监控、告警、日志和 SLA 体系； ● 解决模型调用中的超时、限流、账号异常、供应商故障等问题。 4. 成本优化 ● 建立模型调用成本分析和核算体系； ● 持续优化 Token、GPU、API 调用等成本； ● 通过多供应商调度、缓存、模型分级等方式降低整体模型成本。 5. 平台产品化 ● 建设计费、配额、API Key、用户权限等平台能力； ● 支持内部业务和外部客户快速接入； ● 推动 MaaS 平台从内部基础设施逐步演进为可商业化的平台产品。
1，团队管理：带领文旅运维团队，负责团队目标拆解、任务分配、绩效管理与人才梯队建设，保障团队高效运转。 2，业务策略制定：主导文旅业务模块的运营策略规划，制定年度/季度运营目标、销售策略与付费标准，推动文旅产品形态的统一化和标准化。 3，客户与项目统筹：统筹文旅政府客户（toG）项目的售前方案、售中配置、售后回收全链路交付，对重大客户项目亲自把控关键节点，确保交付质量与客户满意度。 4，跨部门协同与资源整合：拉通销售、产品、设计、市场、技术等跨部门资源，建立高效协作机制，推动运营策略落地和产品快速迭代。 5，数据体系与业务洞察：搭建并完善文旅业务核心数据体系（售前分析、售中监控、售后复盘），基于数据驱动运营决策，识别增长机会与风险，定期输出业务洞察报告。 6，行业研究与生态拓展：关注文旅行业动态与政策趋势，挖掘新城市、新场景的合作机会，推动与文旅政府/文旅投的战略合作落地。