招聘信息分享
JOBHUNTER
聚合各大厂 / 国企官网招聘信息，实时同步官方数据
招聘信息分享
JOBHUNTER
聚合各大厂 / 国企官网招聘信息，实时同步官方数据
1、深入理解块存储、分布式存储的原理、技术架构，负责从业务视角深刻理解并抽象业务及数据I/O特征，并结合高性能硬件能力，设计&开发软硬件协同的加速方案； 2、负责服务器产品测试策略、测试方案，测试用例，测试工具的定义、开发以及优化，支撑项目产品高效交付； 3、与各团队密切配合，推进服务器整机产品在块存储/数据库等场景的落地； 4、跟踪行业趋势，分析业内先进的存储部件、加速方案，制定产品交付规格，给业务交付更具竞争力的产品。
1、负责AI异构服务器（搭载NVIDIA/AMD/国产AI芯片）的端到端交付质量保障和线上运维，负责搭建异构服务器的可靠性评估以及预测体系，风险应急以及恢复体系； 2、对标业界标杆，引入先进质量运维管理方法，并制定相关产品的全流程质量运维管控方案并主导实施，开展供应商质量审核、质量体系评估、运维能力管理，确保改善措施的有效实施； 3、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题，主导产品质量问题分析、定位及质量问题的处理与预防； 4、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势，结合对阿里业务应用场景的深入分析，并推动相关技术的产品化实现。
1、核心液冷部件结构设计 负责液冷系统核心部件（如冷板 Cold Plate、冷量分配单元 、分液管 Manifold、快速接头等）的详细结构设计、材料选型及工艺制定。在研发过程中兼顾可制造性设计（DFM），确保部件在散热性能、密封防漏、成本控制及量产可行性上达到综合最优。 2、液冷部件厂商和ODM协同 与服务器ODM厂家及内部跨职能团队（结构、硬件、生产等）紧密合作，主导液冷部件结构规格的定义。负责液冷部件设计过程中的交付质量管控，协调解决从设计到试产阶段出现的各类液冷部件结构相关技术难题，确保产品按时、高质量交付。 3、测试验证与过程管理 主导液冷部件全生命周期的测试与验证工作。制定详细的测试大纲，管理测试过程并深入分析实验数据，针对测试中暴露的问题提出有效的整改闭环方案，切实保障产品的可靠性与稳定性。 4、技术文档与规范体系建设 负责液冷部件相关技术文档的编写与维护，包括结构设计规范、测试报告、用户手册等。同时，致力于公司内部液冷领域的规范体系建设与流程优化，沉淀技术资产，提升研发效率。 5、前沿技术预研与生态合作 积极与业界顶尖供应商、研究机构开展技术合作，紧密跟踪液冷部件行业的前沿加工工艺等趋势。推动新技术的预研、导入与实际应用，持续构建公司的技术壁垒。
1. 深入理解高密存储介质部件软硬件技术，熟悉存储介质（如CMR HDD，SMR HDD，TAPE等）、存储互联技术（如Ethernet，RDMA等）架构以及产品，文件系统和设备驱动的架构和实现, 开发软硬件一体化的高性能存储产品满足阿里巴巴云数据中心的业务挑战和需要。 2. 深入理解存储业务应用，对分布式文件系统，块存储，对象存储，文件存储，以及大数据平台进行深入分析，了解阿里业务情况与用户需求，制高性能，低成本存储软硬件技术和产品的发展路线。 3. 与阿里云各软硬件团队合作，开发针对大容量，高性能存储的存储引擎、文件系统等。
1. 负责物流与供应链核心业务域的数据体系建设，主导仓储、配送、履约等核心场景的数据模型设计与ETL开发； 2. 深入理解物流供应链业务，负责仓内作业、干线运输、末端配送等环节的数据维护和治理，保障数据的准确性、一致性和时效性； 3. 负责离线及实时数据架构的设计与建设，满足供应链多场景下对数据快速迭代的需求，建设端到端的数据质量保障体系； 4. 与业务团队（运营、产品等）紧密协作，通过对业务策略和痛点的分析，提供系统性的数据解决方案，赋能业务降本增效； 5. 参与数据资产沉淀与规范化建设，推动数据标准落地，提升数据获取效率与可视化水平。
1、在内容营销方面有系统性的认知，对品牌如何与内容做更好的营销结合有创意有想法； 2、深入了解品牌营销需求，输出营销策略，推进头部综艺/剧集、硬广产品及创新项目的售卖，打造标杆案例； 3、对品牌行业有深入了解，理解客户业务痛点，基于平台业务可输出行业解决方案。
1.主动利用多渠道寻找并拜访工厂型企业，根据客户需求完成产品方案的售卖； 2. 定期复盘商家在1688平台上的综合投放效果，给予客户专业建议反馈，提升客户满意度； 3.建立良好的客情关系，通过多种方式，促进客户之问的相互分享和共成长，推进市场繁荣发展：
1. 负责开发和维护1688平台客户资源，制定并执行销售策略，推动业务目标达成； 2. 分析客户需求及市场动态，设计定制化商务合作方案，提升客户满意度与长期合作价值； 3. 协同跨部门团队（市场、运营等）完成资源对接与项目落地，确保业务流程高效运转。
1. 通过对行业用增策略的研究，结合内部公司视角的数据监测和分析，发掘增长漏损点，提高增长效率，包含但不限于流量管理、补贴增长、私域运营、cross、体验监测等用户增长策略 2. 不断跟进市场变化和用户需求，提出创新的流量管理策略通过案例复盘、数据分析、用户调研等方式，洞察问题，识别效率（流量效率/钱效/人效）可提升空间，提出建议 3. 结合行业不同的补贴策略，分不同消费场景，深度挖掘用户外卖需求，探索用户在不同时空场景下的补贴增长策略，并推动策略落地 4. 结合市场私域运营策略研究及用户需求，制定私域生态的增长及运营策略，包括能力搭建，流量引入，权益设计，营销玩法，含盖企微群、企微个人号、公众号增长等 5. 通过用户体验洞察，对问题根源识别、用户体验链路、服务品质结果的多维度关联分析，找出影响客户体验的关键问题和输出优化策略
负责百亿补贴家装/家居行业商家商品运营 1、对所负责品类的供给引入、商品价格力、动销、活动运营、内外部协调的运营负责,最终达成组织各项阶段性目标. 2、基于行业用户需求，匹配不同的货品运营和价格运营策略；对行业生态、商业模式有深度理解，对行业中短期的发展趋势有业务判断，针对所负责行业特性和商家特征，能够根据竞争态势制定有效的品类的招商策略，实现有竞争力的商品供给； 3、有较高的行业货品敏感度和热点洞察能力，能通过营销活动有效组织供给来满足目标消费人群，不断强化百亿补贴的优惠购买心智； 4、通过品牌的全面合作建立以品牌为核心的全渠道生意体系，包含但不限于品牌的品宣、商品运营、消费者运营、商业化投资等。
1.负责1688广告营销大客户的开拓，客情维护，以及推广营销； 2.根据客户需求，整合平台资源及方案制定个性化的营销方案，围绕商家生意线上增长方向，定制化方案服务交付，推动商家线上生意增长； 3.通过行业方案梳理客户爆品、分销、品牌成长方案，并能够根据平台的规划及商户的需求为商户制定全年的服务及成长规划。
数据洞察/市场分析：通过过程数据、结果数据与历史数据搭建数据分析体系，并基于一线业务合作收集业务线意见，形成内部信息库；通过获取行业信息，政策信息，行业数据，掌握外部信息，形成市场洞察。 指标定义/目标拆解 • 指标定义：基于公司及事业部下发的业务目标，结合本团队经营特点，进行指标的进一步细化定义，自上而下形成管理共识和指标理解的一致性，构建从战略到落地的可行性方案。 • 目标拆解：拆解年度/季度目标，形成可落地的执行方案、明确责任人，并定期输出分析报告、跟踪业绩达成情况，及时发现和定位业务问题，预警风险，并提供解决方案建议，提升各环节转化率和人效，促进业务目标达成。 战役运营： • 战役运营：协助一号位策划并发起相关专项战役，制定战役目标、策略和作战地图等，跟进战役过程，调动产品、财务、销运等相关资源，保障战役的有效落地。设计部门级激励机制，包括销售奖金方案、销售竞赛方案、销售激励方案等，牵引战役目标实现。 商务运营/协同提效 • 商务流程支持：为一线销售/SA等角色在业务过程中的招投标、代金券、合同商务、信控、验收计收等流程提供销管及财税法拉通支持，做好流程保障，提升业务流程效率。 • 流程效率提升：参与流程设计，就流程效率等问题及痛点，定期与各协同部门拉通并推进闭环。 • 人才培养和赋能：横向经验拉通，推动业务经验沉淀、能力复制，跨团队拉通和分享。 全链路过程管理 • 销售预测：通过数据分析，项目管理，日常review等关键运营动作，确保销售预测准确率； • 管理制度落地：与财务BP、销售运营部、CB团队紧密协同运营并推进经营责任制，协助一号位做好经营管理的决策及管理制度落地执行。 • 强化经营意识：通过经营分析会议和目标设置管理，强化管理团队经营意识，宣贯经营风险，优化并落地销售动作闭环管理规则和机制，包括规范PPL过程管理、提升合同质量管理、盈利性分析、应收回款治理等。
1、负责百亿补贴内容媒体口碑营销，包括但不限于小红书/B站/微博/抖音媒体的内容与投流； 2、对内容质量和效率负责，推动优质内容的生产、挖掘与分发，能贯穿内容种草到电商转化的全链路，提升内容消费效率和种草转化等核心指标； 3、对场域口碑声量负责，针对重点搜索词进行SEO优化，守正用户正向口碑； 4、从平台视角出发，能结合平台促销/日销节奏与媒体种草传播形成有效的运营策略，带动用户入淘，提升百补用户规模。
1.设计和完善战斗能力数值框架，达成不同剧本的战斗体验目标 2.负责各类战斗能力设计与数值体验设计 3.负责游戏内战斗数值策略、环境应对策略设计，能持续更新战斗构筑体验 4.调整各类战斗能力的数值平衡性和体验深度，优化玩法数值体验 5.完善游戏数值系统的合理性、易用性、拓展性
打造稳定、安全、高效的阿里云网络安全防护系统，直接参与核心代码开发与高性能，高可靠性系统架构演进。 1、技术方案设计 • 收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果 • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等 2、技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现 • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等 • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署 • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括Bug排查、问题诊断、体验改善、性能和成本优化等 3、稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠 • 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能 4、技术预研 • 跟踪和了解最新的产品技术和趋势，根据业务需要提供最新的技术支持和建议。 5、技术规划 • 理解业务战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。 6、该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验
1、负责猪肉品类的供货商资源开发及供应商管理，能够分析猪肉市场品类趋势和行情，并制定相应的商品结构和营销计划，对于供应商实施品类管理，打造优质的供应链体系； 2、可以优化采购流程，并有效运作，组织并完善采购管理，销售管理和利润管理，降低采购成本和库存周转天数； 3、可以独立的管理供应商，有整套的供应商考核能力，能促进供应商良性竞争，保证商品供给的安全性。
1. 负责数据库的管控平面的功能开发、平台运维和稳定性保障，为指定领域的管控平面兜底； 2. 参与包括RDS数据库的智能化管控平台研发及管理，包括数据库生产、释放、变配、账户管理、高可用、容灾、备份、审计、优化等一整套数据库生命周期管控及服务相关系统的研发工作； 3. 参与从用户侧到到后端资源侧，数据链路，控制链路，性能日志采集，审计，检索，分析等一整套分布式系统的研发，提供先进的数据库服务； 4. 利用云原生技术，基于K8S、Docker、云上ECS神龙、云盘、VPC等云原生技术与数据库技术结合，给用户提供优质体验、高性价比、安全可靠、易用、高性能的云数据库服务。 5.通过产品化、智能化方式管控阿里云和阿里巴巴经济体的大规模分布式实例集群，并支撑集团业务需求，为双十一等大促场景提供稳定，顺滑的体验。
1. 岗位背景 为响应国产化的整体政策，更需要在全栈国产化环境中提供全面自研的数据库产品，PolarDB 分布式版（简称 PolarDB-X），于 2024 年通过中国信息安全测评中心"安全可靠测评"， PolarDB-X 正在面向党政、金融、能源、运营商等行业，围绕分布式数据库内核与 DBaaS 生态构建完整的 2B 大客户能力。 在 AI 与 Agent 浪潮下，团队也在沿 AgenticDB 路线推进 PolarDB-X 的下一代形态——既能服务 Agent，又能内嵌 AI，并向"数据库即 Agent"的方向演进。 本次招聘的目标，后续会深入参与 PolarDB-X 的内核演进与管控平台 / DBaaS 生态建设，把信创场景的客户需求沉淀到产品主干。 2. 岗位职责 岗位围绕两个方向展开，候选人可结合自身经验有所侧重，至少在其一上具备端到端交付能力。 方向一：数据库内核（面向 AgenticDB研发） 1. 参与 PolarDB-X 数据库内核引擎的研发，参与数据库传统SQL引擎（优化器、执行器）、以及HTAP列存索引、向量索引(HNSW等)核心模块的特性开发与性能优化。 2. 推进 AgenticDB 方向上的能力建设：参与面向 Agent的上下文服务、内置AI Function、数据库branching、多租户等核心特性开发工作 3. 推动内核版本的合并与演进，做好工程权衡的同时，把客户场景的反馈转化为可持续的内核能力 方向二：数据库管控平台（面向DBaaS 平台研发） 围绕 PolarDB-X DBaaS 生态，构建完整的、面向 2B 大客户的产品能力，覆盖从交付、运行到迁移的全链路。 1. 管控平台研发：参与 PolarDB-X 管控和运维平台的研发，基于 K8s 生态实现数据库生命周期管理（部署、升级、备份恢复、容灾切换、巡检自愈） 2. 数据库智能诊断，围绕 AI 助手，基于 RAG 服务构建数据库智能问答，以及结合监控、审计、事件等多维度的智能诊断系统，以及提供定期数据库巡检服务（死锁分析、慢 SQL 分析、突发流量诊断等） 3. Serverless 能力：研发 PolarDB-X 的 Serverless 形态，覆盖弹性扩缩容、Scale-to-Zero、冷启动加速、按用量计费、连接迁移、共享日志 / 共享存储等关键能力，匹配 2B 大客户在波峰波谷与多租户成本上的诉求。 4. 迁移与兼容性：打磨数据库迁移工具链与兼容层建设，提供面向客户的全流程的数据库割接迁移能力。
1.数据库生态工具质量体系建设：参与云数据库生态工具的质量保障体系构建。深入理解业务核心流程与数据流转，设计可复用的测试模型与配置化框架，确保生态工具产品在复杂云环境下的功能正确性与数据一致性。 2.自动化测试平台与工具研发：主导自动化测试工具链的开发与维护，将人工测试动作封装为安全、可追溯、带权限控制的平台化操作。提升测试工具的稳定性、易用性和扩展性，支持研发自助使用或 AI 自动调用，减少重复劳动，提升发布验收效率。 3.跨团队协同与项目跟进：作为质量接口人，负责与研发、产品、基础架构等多团队的横向沟通与协调。跟进重点项目的测试进度，识别并推动解决跨组件集成中的阻塞性问题，确保项目关键节点按时高质量交付。 4.合规性与稳定性保障：围绕金融/政务级高可用部署、权限隔离和操作留痕等合规要求，开展专项测试与加固工作。参与系统架构设计评审，从可测性、稳定性维度识别风险，推动质量左移。 5.性能与兼容性测试实践：设计并执行大规模性能压测及多环境兼容性测试，建立核心场景的性能 Benchmark。通过混沌工程等手段验证系统容错能力，为产品 SLA 达标提供数据支撑。
1.参与阿里云多模数据库 Lindorm 云原生管控平台建设，负责元数据、任务流、调度引擎、资源编排、变更审计、可观测、高可用、备份恢复与容灾等核心子系统的架构设计和编码落地 2.结合云原生技术，基于Kubernetes、ECS、EBS等云基础设施，构建实例一键交付、智能弹性、跨地域容灾等能力，实现数据库服务的标准化与自动化 3.深度使用 AI Coding 工具参与需求分析、方案设计、代码生成、Code Review、问题分析和文档沉淀，并参与构建面向客户和研发的 Lindorm Agent、MCP/CLI、Skill体系 4.持续优化工程质量体系，完善测试、发布、变更、回滚、CI/CD 和代码审查机制，保障管控系统在高复杂度、高变更频率下持续稳定演进 5.通过产品化、自动化和智能化方式管理大规模分布式集群，从工单、值班、客户反馈和线上故障中提炼共性问题，建设智能诊断、巡检、根因定位和自助修复能力，提升客户问题定位效率并降低运维成本