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负责和参与业界一流安全芯片的架构和微架构的设计, 岗位职责将包括以下领域： 1. 安全芯片SoC的架构spec定义、性能评估, 系统和各模块微架构设计； 2. 片上/片间互连，内存管理，高速缓存等系统架构设计； 3. 全局产品化的关键技术 (RAS， QoS，安全，虚拟化等) ； 4. 与后端紧密合作，确保时序、功能、面积、可测性等各方面的高质量合规； 5. 安全芯片业务特点和竞争性分析，推动软硬件协同设计 ；
1. 统筹Pre-Silicon验证整体规划，制定验证策略、流程与标准。 2. 统筹GPU、CPU、高速IP及各类接口等子系统的硅前验证计划制定。 3. 负责和参与芯片架构方案讨论，进行可验证性分析与验证方案相关评审。 4. 负责总体方案设计与详细设计方案分解，包括系统方案设计、成本评估、系统建模和性能仿真等。 5. 搭建完善的模块级、系统级验证及后仿真体系框架。 6. 与相关团队合作，把控验证进度与质量，并输出验证总结报告。
1. 负责大模型在端侧/边缘设备的高效部署，优化多模型部署、多任务调度、多线程/多进程加速，提升推理性能与资源利用率。 2. 基于主流Agent框架，设计端侧Agent运行时架构与产品方案；优化Agent上下文管理（包括上下文窗口、缓存策略、压缩算法），提升长对话和复杂任务的执行效率等。 3. 深入分析端侧AI软件栈和芯片微架构性能瓶颈（如核心利用率、内存带宽、指令流水线等），持续输出优化建议，推动芯片架构和SDK持续优化。
1. 负责外围设备接口（I2C、SPI、UART、GPIO、PWM等）及存储相关模块的原型验证环境搭建和维护。 2. 从子系统层级设计并实现外围设备功能验证、兼容性验证和压力测试方案。 3. 开发外围设备、存储原型验证测试用例，覆盖各种外设协议和接口标准。 4. 分析原型验证结果，定位和协助修复外围设备设计问题。 5. 开发相关组件驱动，完成与SDK的集成。
1. 负责高速接口（PCIe、Ethernet等）的原型验证环境搭建和维护。 2. 从系统层面设计并实现高速接口功能验证、性能验证和协议一致性测试方案。 3. 开发高速接口原型验证测试用例，覆盖协议状态机、时序、带宽等关键功能。 4. 分析原型验证结果，定位和协助修复高速接口设计问题。 5. 开发相关组件驱动，完成与SDK的集成。
具体职责包括但不限于： 1.负责边缘 AI 芯片 SDK 的测试开发与持续集成建设，覆盖推理框架、模型转换/量化工具、算子库、运行时调度器等模块； 2.设计并落地系统测试、集成测试、回归测试方案，提升 SDK 在不同硬件/模型场景下的稳定性与可用性； 3.搭建和维护 CI/CD 流水线，基于 Jenkins、Gerrit 等工具实现代码提交、构建、测试、回归、发布的自动化闭环； 4.开发自动化测试工具和质量保障能力，包括单元测试、接口测试、静态分析、日志分析、问题复现与缺陷闭环跟踪； 5.负责 CI 失败日志分析、根因定位与自动化修复能力建设，提升构建成功率和研发交付效率； 6.优化 Linux 编译环境、RootFS 构建、为大规模并发构建和芯片 SDK 验证提供底层支撑； 7.与研发团队协同，在需求和设计阶段介入，推动可测性设计与质量左移； 8.探索 AI 辅助编程/测试生成能力，提升测试代码与集成测试开发效率。
1. 负责淘宝闪购导购主链路，生成式搜索推荐系统的研发工作，包括但不局限于OneRec/OneSearch类的生成式架构的设计与实现，覆盖千万级DAU的个性化搜索推荐场景。 2. 主导生成式推荐全链路算法开发，包括端到端内容生成、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升计算效率与推荐质量。 3. 构建多模态用户行为建模系统，将短期搜索点击行为与长期购买偏好融合，打造具备语义理解能力的用户标识(UID)体系。 4. 探索生成式技术在搜索排序中的应用，开发层次量化编码技术，解决商品信息结构化难题，提升CTR和订单转化率。
目标管理及业务激励：拆解核心业务目标（新签、商业收入、专项任务等），制定分区域作战地图及销售激励政策，驱动业务增长。 业务绩效管理：制定业务绩效考核方案，负责全过程目标管理与达成核算，确保绩效执行的准确性与及时性。 流程优化与赋能：梳理“线索-签约-上线”全链路 SOP，精准识别转化瓶颈；搭建标准化话术库与培训体系，并引入 AI 能力助力销售提效。 数据诊断与分析：监控核心业务指标，通过数据分析敏锐发现异常，输出深度诊断报告并推动业务改进落地。 协同与资源调度：联动绩效、产品、行业策略等团队，高效解决前线业务卡点，保障销售顺畅运行。 合规风控管理：针对医疗/教培行业的强监管特性，建立业务内部的资质审核与销售合规审查机制，有效规避法律与舆情风险。
1.对互联网商业化模式了解，独立对商业化收入by流量场景→填充→ctcvr提升→出价和LTV实现有清晰路径并能定位问题 2. 深入理解本地生活平台业务收入模式（CPT、CPC、CPA、OCPC等)，以及运维管理（充值、投放、留存、复投、arpu等），对独立负责核心业务板块的数据分析工作； 3.通过深度商家商业分析、异动数据排查、专题分析等手段，定位业务问题、发现增长机会，并形成数据驱动的运营策略和落地计划； 4.数据搭建＆呈现。构建业务核心指标体系，设计并监控关键数据看板，及时洞察业务趋势和异常，为团队提供清晰、准确的数据洞察。并能够清晰呈现数据，通过可视化方式数据异常和关注点
1. 参与集团级AI数据引擎：负责文本和多模态数据（音频、图像、视频）的采集、清洗、处理、治理与资产化管理，打造可复用、可观测、可解释的 EB 级数据体系，支撑大模型训练与推理的高质量数据供给； 2. 不同模态数据智能化处理：主导文本/音频/视频/图像等模态的自动理解、标签体系构建、语义特征抽取、质量建模与自动化治理；设计并训练分类、识别、预测等多模态模型； 3. AI Native数据Pipeline建设：使用LLM+Agent框架构建智能数据Pipeline，实现数据分渠道过滤、去重、质量诊断、调度编排和异常告警等环节的自动化，显著降低人力成本； 4. 数据&模型闭环迭代：能够配合数据策略团队基于评测反馈的短板，设计对应的专项数据集，并在训练过程中构建可观测指标，量化数据对模型能力提升的贡献，动态更新数据集，实现数据 → 模型 → 评测 → 数据的循环优化； 5. 数据资产治理：负责元数据、数据血缘、分类分级、质量评分、数据标准、价值评估等治理框架的设计与落地，推动数据资产的可视化与可运营化，让数据可管理、可复用、可增长。
搭建整体美食销售团队的作业体系，为销售的效率和效能负责。 1、基于业务不同的阶段，做销售整体作业策略设计，如网格化规则，商机流转规则等。 2、销售作业动线的各环节卡点梳理，形成重点专项突破，提升销售的作业效率。 3、联动销售、产品、数据团队，推动AI提效等专项策略落地。 4、搭建销售的数据化过程质量追踪体系，追踪关键过程指标的落地，输出策略洞察与优化建议。
1、交易增长（核心）：围绕GMV、订单量核心指标，基于交易漏斗逐层分析转化数据，定位增长卡点，制定并落地运营策略（流量运营、补贴设计、选品组货、活动排期等），定期复盘迭代，为最终交易结果负责 2、头部客户运维：与GSKA品牌商家（3C、家电、二轮车、美食等行业头部客户）建立深度合作关系，定期经营诊断与数据复盘，输出定制化增长方案；协调解决客户日常经营问题，提升商家满意度与合作深度 3、体系搭建与标准化：完善不同行业的交易运营打法，形成标准化SOP；对商家有效分层，头部客户打造标杆案例，中尾部商家沉淀可复制策略，用数据驱动平台交易产品能力升级 4、跨团队协同与资源整合：对内推动产研解决交易链路产品问题、提出产品优化需求；整合平台营销活动资源，跟进招商与大促节奏；管理外包团队，确保日常执行落地
1. AI 客户开拓与商机挖掘： ● 新客户开拓及覆盖：负责AI赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的AI和MaaS产品和技术需求，形成有效商机。 ● 客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 ● 驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 ● 建立组织客情：能与客户CXO对话，维护好关键决策点的客情关系，与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任。 2. AI 价值传递与场景共创 ● 理解阿里云AI和MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云AI和MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求制定模型、应用及方案的匹配。 ● 独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 3. 持续做好客户服务与市场洞察 ● 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，形成长期稳定的客户合作。 ● 竞对与趋势研究：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，推动内部产品解决方案持续迭代。
1.基于对生意和链路的深刻理解，以及对用户消费习惯和周边竞对市场变化的洞察，数据分析的诊断，找到生意机会点，绘制门店经营大图，拆分线上线下生意目标以及落地； 2.懂商品特性，能够结合经营策略进行商品匹配找到售卖机会，知道不同场景不同用户卖什么，怎么卖，在门店做好场景打造-人货场匹配； 3.以“客户第一”思维执行做好公司营运标准，确保线下卖场顾客良好的体验； 4.熟悉仓配履约链路，做好卖场线上线下确保优质的履约服务和成本的管理； 5.针对门店问题，能够与区域中台做到协同沟通，并反推中台帮助门店解决问题； 6.通过门店精细化管理，做好费率、营运成本、损耗等管控，为门店经营结果负责； 7.掌握识人用人的基本方法，搭建良性人才梯队，激发团队积极正向拿结果；
1、负责新建数据中心消防图纸审核工作，确保消防图纸满足法律法规要求； 2、负责新建数据中心消防系统建设全过程管理工作，严格监督施工单位依照规范及设计要求开展施工，在施工期间主动排查潜在问题，及时督促施工单位落实整改； 3、组织开展新建数据中心消防系统的测试和验证工作，确保系统在紧急情况下可精准启动、稳定运行并充分发挥灭火与防护作用； 4、负责数据中心消防系统的日常运维管理，对各消防系统进行巡检、维护、故障排查与维修，确保消防设备处于正常工作状态； 5、制定和完善消防管理制度、应急预案和消防3P文档，定期组织消防演练和消防培训，提高全体员工的消防安全意识和应急处置能力； 6、对接合作单位、行政物业，确保合作单位、行政物业的消防相关工作按照既定计划和标准落实到位，定期检查合作单位、行政物业的工作进度和质量，及时协调消防相关问题。
1. 维护高校区域现有加盟餐饮商户，并通过各种途径开发新餐饮商户； 2. 协助新餐饮商户完成加盟以及后期销售工作； 3. 通过现场销售，社群运营，提升餐厅的信息化、数据化管理水平； 4. 优秀的谈判能力，配合Marketing团队完成营销项目跟进，并能够独自完成营销项目； 5. 完成公司布局全国的战略任务；
1. 负责盒马各类决策数据体系的质量治理，通过标准化、规则化、创新应用大模型等方式，提升盒马整体数据的交付质量 2. 通过深度分析数据架构，从成本的视角联合数据、算法、工程等团队，挖掘数据成本节降的空间 3. 参与建设盒马生产作业链路相关的实时化计算流，并保障稳定性 4. 引入大模型能力，从异常检测、预测性维护、数据抽检、数据提纯等多角度探索前沿实践；
1、客情建设和商机拓展 * 熟悉运营商体系，有中国联通/电信中高层客情资源。 * 熟悉运营商行业特点，了解运营商行业的决策路径。 * 能够布局与运营商尤其是中国联通/电信集团公司、专业公司、省公司的合作，建立新的合作模式和路径。 2、产品和技术价值传递 * 深入理解混合云方案，包括软件、硬件、网络、安全等各方面的整合，并深刻洞察客户业务需求。 * 基于行业和客户需求洞察，帮助客户理解飞天云计算操作系统、七大件、AI/智算等阿里云产品的技术价值，以及相对竞企的差异化竞争优势，传递阿里云价值。 * 能够捕捉运营商国产智算算力基础设施建设需求，（如PPU合作） * 理解运营商核心业务AI化带来的AI重构需求 * 掌握运营商在的央企数字化领域自主可控战略带来新的机会 * 掌握运营商在大模型和AI行业应用层面带来的行业模型合作机会 * 参与运营商在政企、商企客户中的AI标品分销能力带来的全国性合作机会 * 运营商在家庭业务中数智化改造过程中带来的业务机会（通义大模型合作等） •协同SA、产研和生态伙伴等资源，形成明确的销售及解决方案策略，设计合作路径并沟通执行。 •结合对客户业务需求的理解，以及阿里云可标准化复制的解决方案，提供能满足客户需求的方案设计，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 通过沟通和影响力、商务报价等一系列销售策略的运用，转化商机，达成业绩。 • 将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。 3、商务运作和业务支持 •基于阿里云和客户商务流程规则，完成客户招投标及商务合同签署等商务工作。 •动态跟踪客户需求变化，推动合同变更。 •协同产研、交付和生态伙伴等资源，及时发现并解决项目交付问题，支撑客户业务目标达成。 •支撑混合云复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协调组织资源。
客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 1、促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 2、客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 1、客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 1、促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 2、客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 1、客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。