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1. 技术方案设计 • 参与云产品管控系统的架构升级和优化工作，根据管控系统的稳定性、性能、安全等目标设计相应的技术方案，并明确方案目标、范围和交付成果； • 基于需求进行技术可行性分析和方案评审，结合当前的技术架构进行合适的技术选型和功能设计。完成技术架构和数据架构设计，并推进开发流程； • 参与 AI 能力体系建设，包括管控中台 MCP Server 架构设计、运维 Skill 沉淀、自然语言镜像构建等 AI 场景的技术方案设计。 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，开发与维护管控系统核心业务模块，优化程序性能等； • 负责 AI 相关技术栈的开发：包括 MCP Server 实现、AI Agent 基础设施开发、智能体运维能力（运维 Skill）沉淀、自然语言驱动的系统交互功能等； • 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，包括值班 oncall、bug 排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等； • 编写技术文档，如操作手册、故障排除指南、API 文档等，以支持日常答疑运维工作和 AI 能力复用。 3. 安全、稳定、效率和性能优化 • 通过数据分析，稳定性研究和性能测试，持续推动升级和优化云产品管控架构，实现高可用、高性能的管控系统； • 运用产品优化技术和方法，实现安全保障和优化系统性能，提高阿里云产品管控安全性，同时帮助客户提效，给客户更好的体验。 4. 技术预研 • 跟踪和了解国内外云计算技术、分布式计算技术以及 AI Infra 技术的发展和趋势，结合业务实际需要提供有效的技术支持和架构建议； • 推进 AI 基础设施建设，主导镜像构建 MCP Server、运维 Skill 体系、自然语言镜像构建等 AI 场景落地； • 支撑 AI Agent Infra 等关键项目推进。 5. 技术规划 • 理解业务重点，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； • 主导 AI 驱动的技术预研，包括智能体运维体系、自然语言交互式系统架构等前沿技术的探索和落地。
1、技术方案设计 • 参与云产品管控系统的架构升级和优化工作，根据管控系统的稳定性、性能、安全等目标设计相应的技术方案，并明确方案目标、范围和交付成果； • 基于需求进行技术可行性分析和方案评审，结合当前的技术架构进行合适的技术选型和功能设计。完成技术架构和数据架构设计，并推进开发流程。 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，开发与维护管控系统核心业务模块，优化程序性能等； • 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，包括值班oncall、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等； • 编写技术文档，如操作手册、故障排除指南、API文档等，以支持日常答疑运维工作； • 使用AI Engineering技术驱动方案设计、编码开发、测试和运维的整体流程，提升效率和交付质量。 3、安全、稳定、效率和性能优化 • 通过数据分析，稳定性研究和性能测试，持续推动升级和优化云产品管控架构，实现高可用、高性能的管控系统； • 运用产品优化技术和方法，实现安全保障和优化系统性能，提高阿里云产品管控安全性，同时帮助客户提效，给客户更好的体验。 4、技术预研 • 跟踪和了解国内外云计算技术和分布式计算技术的发展和趋势，结合业务实际需要提供有效的技术支持和架构建议。 5、技术规划 • 理解业务重点，基于业务需求做出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。
1、技术方案设计 ● 负责阿里云ECS从镜像制作优化到线上实例运行操作系统全过程产品化设计和实现； ● 负责阿里云ECS实例的监控、智能运维和优化，保障线上所有实例的稳定高效运行； ● 负责AI相关应用场景下OS用户体验，包括大模型场景下OS性能分析和优化，以及端到端产品化落地； ● 基于需求进行技术可行性分析和方案评审，结合当前的技术架构进行合适的技术选型和功能设计，完成技术架构和数据架构设计，并推进开发流程。 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GuestOS核心业务模块，保证程序性能、稳定性和用户体验； ● 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，包括值班oncall、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能优化等； ● 编写技术文档，如操作手册、故障排除指南、API文档等，以支持日常答疑运维工作。 3、安全、稳定、效率和性能优化 ● 实时监控线上指标，通过数据分析和稳定性研究，持续推动升级和优化GuestOS系统、实例和相关产品的稳定性； ● 对全网用户实例的稳定性和安全性负责，通过优化产品逻辑，和客户共同提升业务稳定性； ● 通过对内核技术的优化，不断提升用户业务、特别是当前AI场景下业务的性能表现，为用户创造高于友商的业务性能指标； ● 通过将AI agent、大模型等技术应用在操作系统层面，降低用户业务使用OS门槛，提升用户业务部署/运维便利性，提升用户用云体验。 4、技术预研 ● 跟踪和了解Linux内核发展、国内外操作系统社区的技术发展，以及Windows、Redhat等操作系统厂商的新产品，及时评估和引入新技术，使阿里云GuestOS产品更具先进性； ● 跟踪和了解国内外云计算技术的发展和趋势，结合业务实际需要提供有效的技术支持和架构建议； ● 跟踪和了解国内外AI相关技术的发展，针对当前趋势引入有效的产品及技术建议。 5、技术规划 ● 理解业务重点，基于业务需求做出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。
1. 负责AaaS（Agent as s Service）管控平台的架构设计与功能研发工作； 2. 深入调研Agentic AI时代对Infra（基础设施层）的需求，凝练核心能力并提供专业的解决方案，助力内外部AI业务实现快速规模增长，并不断提高用户粘性； 3. 设计并落地高性能、高可用、可伸缩的管控系统架构，应对AI时代下CPU、GPU资源海量的弹性需求，并不断提升系统的容量和稳定性，保障客户业务持续稳定地运行； 4. 利用Agent、Harness框架提升内部系统的研发、运维、诊断效率。
1、核心功能研发：负责Intel/AMD/ARM等硬件平台上的Hypervisor关键特性开发，构建高可靠的运维技术栈与自动化运维平台，夯实虚拟化底座核心能力。 2、架构优化与可观测性：负责Hypervisor版本的持续迭代与关键技术攻坚，建设全链路可观测性体系；通过提升风险识别与异常探测能力，保障系统的高可用、高性能及极致可扩展性。 3、性能调优与稳定性保障：深度参与虚拟化及Linux内核层面的疑难问题分析定位，解决大规模实例运行中的性能瓶颈与稳定性挑战。 4、跨团队协同与标准化：协同管控、网络、存储、镜像及安全团队，共同推进Hypervisor层的安全加固与合规改造，建立并落地运维与质量的标准化体系。
1、负责演唱会、剧院、音乐节、体育比赛类等演出的商务拓展工作，对项目覆盖、销售市占等关键考核指标负责并达成公司的下达的其他任务指标； 2、分析当地国家地区演出市场趋势、观众需求以及体演行业动态，为演出项目提供商业洞察和决策建议； 3、根据公司演出业务布局，不断拓展新客户、新业务等商务合作机会； 4、把控区域重点商家客户决策链并建立紧密合作关系，洞察客户的痛点及需求，合理分析并推动方案的落地执行； 5、大型演出现场维护工作，保障现场观众检票顺利入场。
RISC-V IP 产品经理 职位概述 我们正在寻找一位兼具深厚技术功底与敏锐商业嗅觉的 RISC-V IP 产品经理，负责定义面向嵌入式、AIoT、边缘计算及数据中心等场景的 RISC-V CPU IP 产品。理想的候选人应深入理解 RISC-V 指令集架构与生态，具备嵌入式软硬件系统的全栈视野，能够将客户需求与市场趋势转化为有竞争力的产品定义，并推动 IP 产品从概念到规模化授权的全生命周期管理。 主要职责 1. CPU IP 产品路线图与规格定义 • 洞察嵌入式、AIoT、边缘计算、数据中心等目标市场的技术趋势与客户需求，制定 RISC-V CPU IP 产品中长期路线图； • 主导 IP 产品的规格定义，包括微架构选型（顺序/乱序）、管线深度、核数配置、缓存层级与一致性方案、总线与互联架构、中断控制器、调试与 trace 模块、功耗管理单元等关键指标； • 结合 RISC-V 标准扩展（向量扩展 、矩阵扩展）及自定义扩展，定义差异化 IP 特性。 2. 产品市场需求与产品需求定义 • 深入调研目标客户（芯片设计公司、SoC 集成商、系统厂商、云服务商等）的技术需求与痛点，输出系统化的产品市场需求文档（MRD）与产品需求文档（PRD）； • 跟踪竞品动态（ARM Cortex 系列、Andes Technology、SiFive ，Nuclei等主流 RISC-V IP 供应商），综合运用竞争分析方法，提炼产品的差异化竞争优势与定位； • 定义 IP 产品的交付标准，包括 RTL 代码质量、验证覆盖率、文档体系、软件支持包、性能模型等交付物要求。 3. 新市场应用的发掘 • 持续扫描 RISC-V 生态的新兴应用场景，包括但不限于 AI 推理加速、安全/可信执行环境、端侧大模型推理、实时控制、车规芯片、存储控制器、网络处理器等； • 与生态伙伴、开源社区（RISC-V International 等）及学术机构保持紧密互动，识别前沿技术方向并评估其商业化潜力； • 发掘 RISC-V 在碎片化垂直市场中的定制化机会，推动面向特定领域的 Domain-Specific IP 定义。 4. 新产品与新商业模式落地 • 与架构、设计、验证、软件、FAE 及市场团队紧密协作，确保 IP 产品按计划交付，满足性能、功耗、面积（PPA）及上市时间目标； • 探索并推动 IP 授权商业模式创新，包括软核/硬核授权、平台化授权、royalty 分层定价、开源与商业双轨制等； • 支持销售与市场团队完成客户导入、技术宣讲、POC 验证及商务谈判，推动 IP 产品在客户 SoC 中的成功集成与量产。 5. 生态建设与标准参与 • 参与 RISC-V International 相关 SIG/Task Group 的标准制定工作，推动产品特性在 RISC-V 标准规范中的落地； • 推动自研工具链（编译器、调试器、模拟器）、嵌入式操作系统适配（RT-Thread、FreeRTOS、Linux 等）及平台安全方案（TEE方案、物理内存保护 PMP 等）的持续完善； • 与开源社区协作，提升公司 RISC-V IP 产品的开发者影响力与生态粘性。
1、直播统筹：负责飞猪直播矩阵的运营和管理，根据目标制定直播运营计划，对直播间成交等目标负责。 2、直播运营：熟悉直播环节中的各项关键指标，优化直播效果，梳理和制定直播流程，完善直播培训，制定供应商管理和激励政策，优化直播运营成本。 3、直播管理及执行：对内协调直播的落地和执行，对外管理供应商，落地直播策划、执行、场景搭建等，独立完成直播落地。
阿里云智能体沙箱团队致力于打造 AI 时代全球优秀的无服务器计算与 Agent Native 基础设施。国内连续三次入选 Forrester/Gartner 容器 & Serverless & FaaS 全球领导者象限的云厂商，我们以智能体沙箱、容器、函数计算为核心底座，面向 AGI 浪潮，我们将 Sandbox、Model 与 Agent 开发的『硬核工程语言』翻译成开发者与企业用户的『业务使用语言』。通过极简体验、极致弹性、AI 原生的产品体验，帮助客户在 AI 时代获得长期竞争优势。加入我们，你将获得： ● 参与 Agent、Sandbox、Model 深度融合的高增速历史机遇； ● 一个允许你用“产品思维”重新定义“AI 基础设施与服务模式”的自由空间； ● 一份让全球开发者因体验而选择阿里云、推动 AI 落地千行百业的成就感。 1. 制定阿里云智能体沙箱的体验策略与演进路线图，面向 Agentic AI 开发者主导 Agent Runtime、Agent Sandbox 等核心竞争力构建，将复杂底层技术抽象为卓越而简单的产品界面，释放技术红利； 2. 负责阿里云智能体沙箱产品体验的设计与持续优化，配合市场推广与商业化落地。深入理解 AI 开发者与企业客户需求及技术趋势，通过竞品分析、用户调研与数据洞察，完成核心场景的产品行为定义与体验设计； 3. 负责控制台、售卖链路、计费与经营链路的体验升级：端到端参与功能定义、原型设计、交互文案与 MVP 落地；通过 A/B 实验、埋点分析与数据驱动持续迭代，提升资源利用率与开发者转化率； 4. 联动产品 PDSA、运营、研发、运维及 SA 架构师团队，负责设计具有竞争力的商业模式，对市场成功负责，对种子客户、行业进行深入挖掘，形成规模化的复制。
1. 业务战略：制定零售行业3-5年业务发展战略，为业务线经营目标负责，加速推动业务转型，实现持续增长； 2. 大客户管理与高层对话：负责零售行业CXO级别直接对话，落地商务合作，有零售行业top100客户资源者（雀巢、玛氏、伊利、蒙牛、中粮等）优先； 3、数据产品与服务交付，及销售通路优化、渠道精耕； 4、战略合作与生态构建：推动与头部生态伙伴及政府部门的战略合作。
职位描述 1. 服务器系统开发; 2. 负责部分服务器系统设计、分解与设计review; 3. 对策划需求进行泛化抽象兼顾可能但未提出的需求; 4. 带领新人开发稳定的，性能符合要求的服务器系统。
职位描述 1. 服务器系统开发; 2. 负责部分服务器系统设计、分解与设计review; 3. 对策划需求进行泛化抽象兼顾可能但未提出的需求;
● 负责国际票务平台 C端产品的整体规划与落地，制定清晰的产品路线图，驱动平台在全球市场的快速增长 ● 深刻洞察海外用户在现场娱乐消费中的行为特征与痛点，定义差异化的产品价值主张，构建竞争壁垒 ● 主导购票核心链路（搜索发现 → 赛事/演出详情 → 选座 → 下单支付 → 电子票/入场）的体验优化与创新，提升转化率与复购率 ● 搭建用户增长体系，设计拉新、促活、留存策略，结合文娱赛事行业的用户痛点和需求打造用户粘性 ● 负责多语言、多币种、多时区场景下的用户体验一致性，确保全球用户获得本地化的流畅体验 ● 探索 AI 驱动的智能推荐、动态定价、个性化内容分发等前沿方向，用技术创新重新定义 AI 购票体验 ● 与技术、设计、运营、市场、商务等团队紧密协作，推动跨团队目标对齐与高效执行 ● 建立数据驱动的产品决策体系，通过 A/B 测试、用户调研、数据分析持续迭代优化
1. 深度参与千万级 DAU 客户端产品的核心功能研发，负责高性能、高可用性的业务逻辑实现，支撑亿万级用户在复杂网络与设备环境下的稳定流畅使用； 2. 参与客户端基础架构的构建与升级，设计具备高可靠性、高扩展性的端到端技术方案，探索并实践 SwiftUI、Jetpack Compose、ArkTS 等业界前沿开发范式，打造极致的交互体验； 3. 面向 windows、Mac、Linux、鸿蒙PC、信创进行多端跨平台架构的演进研究，负责多终端自适应布局与复杂动效的实现，持续提升多屏协同场景下的用户体验； 4. 深入理解业务需求，参与从需求分析、方案设计、编码实现、性能调优到灰度上线的产品全生命周期管理，确保产品交付的质量与用户价值； 5. 针对内存、功耗、启动速度及渲染流畅度等关键指标进行深度优化，解决疑难技术痛点，不断挑战移动端性能极限。
一、线下活动策划与导演 ● 负责钉钉发布会、行业峰会等市场活动策划，统筹舞台设计、主持人管理、掌控现场整体呈现节奏与氛围； ● 建立钉钉线下活动视觉规范体系（VI应用、展陈标准、物料规范），确保品牌一致性； 二、展陈与空间视觉设计把关 ● 主导钉钉品牌展台、客户体验中心、展览展陈的创意概念与视觉方案审定； ● 管理外部设计公司、施工团队及供应商，对空间设计、物料制作和现场还原度全程把关； 三、AI工具赋能与创新应用 ● 主动探索AI工具在活动策划、视觉创作、内容生产、现场互动中的落地应用（如生成式设计、AI驱动的互动装置、内容自动化生产等） ● 推动团队AI化工作方式转型，将AI能力嵌入活动策划全链路，提升效率与创意质量； 四、项目管理与资源协调 ● 统筹管理活动预算，对ROI负责，建立供应商评估体系； ● 跨职能协调产品市场、公关、销售、设计团队，保障大型活动零失误落地； ● 复盘每场活动，建立数据驱动的活动质量评估体系；
1. 深度参与探索AI Agent在数字生活（虚拟）行业的创新与落地，聚焦核心业务场景，定义并构建具备自主规划与执行能力的下一代智能化工作流； 2. 利用AI技术进行业务方案的快速发散与收敛，开展Prompt工程、RAG架构及Agent工作流设计，通过代码能力快速搭建MVP进行前置可用性与效果评估； 3. 与算法团队紧密协作，深度参与AI模型的效果调优与迭代，从用户与业务双视角定义模型输出的评估标准，持续打磨确保Agent在复杂场景下的稳定性与准确性； 4. 持续进行用户研究与市场行业分析，跟踪AI Agent与电商垂直领域的行业和技术趋势，识别和挖掘在具体业务痛点下的应用机会。
1、外投流量效率与转化提升。负责效果广告站外投放的流量效率与转化效率优化，打通流量与供给联动，通过广告投放驱动商家的经营规模增长，对投放带来的成交结果负责。 2、投流中结合经营策略，提升钱效。在投放链路中设计并落地补贴做功机制，优化供给侧价格力，提升流量到成交的转化，放大投放ROI。 3、核心资源位管理，含内外部对应流量资源整体运营管理，实现流量资源价值。
1. 独立负责事业部业绩核算口径、业绩归属规则、业绩判定标准的制定、发布、执行跟进与持续迭代；确保规则清晰、严谨、可落地，贴合云计算ToB业务场景与前线作业模式； 2. 解决一线销售在业绩判定、归属、核算、异常场景中的各类问题，主动发现风险点、独立研判、自主推动解决、全程闭环； 3. 对接公司层面业绩管理要求，从事业部业务特性出发，参与公司层面业绩规则讨论与优化，平衡公司统一规则与事业部业务实际，确保规则公平、合理、可执行； 4. 主动识别业绩规则漏洞、判定风险、核算偏差、特殊场景风险等，建立风险识别与前置管控机制，保障业绩管理全过程合规、公平、可追溯、无管理漏洞； 5. 深度理解ToBLTC全流程与前线作业模式，从业务实战角度持续优化业绩规则逻辑。
负责设计与构建下一代分布式 AI 推理 Runtime，让大模型服务启动更快、运行更稳、资源效率更高。你将参与解决大规模推理系统中的核心工程问题，包括： 1.推理实例极速弹性：通过容器镜像加速、模型与数据缓存、P2P 分发、预加载及 Checkpoint／Restore 等技术，持续降低模型加载与实例启动时间，提升大规模集群的弹性伸缩效率； 2.异构集群与分布式推理：支持不同模型和推理引擎运行在 GPU、NPU 等多种计算设备上，优化多节点之间的计算、通信与状态协同，探索更高效的并行与分布式推理架构； 3.模型 Day 0 上线：与模型、引擎及硬件团队紧密协作，理解新模型架构带来的系统需求，完成从 Runtime 适配、性能调优到规模化部署的完整链路，支持新模型快速稳定上线； 4.性能、稳定性与成本优化：通过系统架构优化、性能分析和工程创新，持续改善吞吐、延迟、可用性与资源利用率，支撑大规模 AI 应用稳定运行。 在这里，你面对的不只是单机推理，而是模型、引擎、硬件、网络、存储和调度共同组成的分布式系统。
我们是 Accio Work，一个行动式 AI 产品，一个可以执行任务、调用工具、操作工作空间的生产力伙伴。我们致力于突破 Agent 技术的边界，让每个人都能拥有属于自己的 Agent Team。目前产品已覆盖 Desktop、App、Web 三个版本，Agent 架构还支撑国际站多种业务场景。加入我们，共同打造真正"动手"的 AI。 岗位职责： 1. 负责 Accio Work 核心功能测试，覆盖会话交互、任务执行引擎、工具调用、Skill/Plugin、记忆系统、工作空间与虚拟机（VM）控制、多 Agent 协同及多端（Desktop/App/Web）等模块。 2. 主导 Agent 自动化测试框架从 0 到 1 的设计与落地，构建 UI/API/端到端（E2E）三层自动化能力，并嵌入 CI/CD，提供快速、低误报、可信的发布信号。 3. 构建 Agent 性能与 AI 能力评测体系，建设 Golden Dataset、LLM-as-a-Judge 等手段，检测提示词漂移、幻觉、工具调用失败等问题，量化模型/Prompt/Skill 变更的质量影响。 4. 推进执行策略优化与容错降级机制的测试验证，覆盖并发、断流、权限越界、沙箱隔离等边界与对抗场景，并测试提示注入、越狱等 AI 特有安全风险，保障系统可靠性。 5. 建立缺陷分级与质量度量机制，推动测试左移；协同产品、算法及业务团队，推动 Agent 技术高质量落地。