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● 从系统与产品层面,参与并牵引计算芯片的封装整体技术方向与方案选择,支撑计算芯片的性能、功耗与可靠性目标。 ● 站在全局视角评估不同封装技术路线(如异构集成技术、多芯片互联方案等)的技术可行性、风险与演进空间,为芯片项目提供关键封装决策依据 ● 针对高功耗密度场景下的封装散热与供电设计等关键挑战,主导或参与技术评估、方案取舍与路径规划 ● 驱动从芯片、封装到系统的全链路协同设计,定义并优化SIPI(信号与电源完整性)设计策略,识别关键技术瓶颈并推动针对性方案落地 ● 统筹整个封装物理设计与验证流程,包括基板设计、热力学与结构应力等多物理场仿真,确保产品的性能与长期可靠性 ● 在芯片架构、前后端设计、系统与封装工程之间发挥桥梁作用,推动封装相关约束在系统与芯片层面的合理落地 ● 沉淀封装相关的设计原则、技术规范与工程经验,提升团队在多代产品中的整体封装能力
1. 根据确定的运营策略及招商方案完成项目进展的跟进; 2. 分析处理数据并完成相关业务数据报表的制作; 3. 协助整理项目业务流程,支持处理问题和反馈,对现状进行改进优化;
1、熟悉家电渠道,了解门店经营模式,指导门店经营和拓展渠道,提升品牌品类运营,拿到业务结果; 2、分析市场趋势及行业前瞻、了解本地客户及消费者属性,挖掘市场机会; 3、结合O2O运作模式,协同门店开展营销引流落地、品牌共建; 4、知经营、懂零售、懂产品、会营销,实现区域市场稳步突破发展。
1. 负责集团业务(注册登录、营销活动、爬虫等)的风控攻防演练,以攻击者视角对风控规则、策略模型及设备指纹等防御系统进行黑/白盒测试,挖掘防御短板。 2. 针对API接口进行深入的安全测试,挖掘越权、数据泄露等业务逻辑漏洞,重点评估抗爬虫、抗撞库、抗自动化攻击的能力。 3. 监控并分析黑灰产最新的攻击手法、工具(如改机、群控、自动化脚本等),还原攻击链路,并转化为内部防御方案。 4. 对Web端、移动端进行逆向分析,挖掘端侧风控SDK的绕过风险或协议漏洞。 5. 协同策略与研发团队推动漏洞修复,协助建设更完善的风控感知与防御体系。
1. 主导移动端安全 SDK 架构演进及终端安全产品研发,深度融合 AICoding 与大模型技术,构建跨平台智能化代码生成与自动化攻防迭代体系,驱动安全组件的快速交付与工程效能提升,打造高可用的安全基础设施。 2. 负责核心安全架构设计与全链路风控方案落地,建设基于 AI 大模型的环境及行为分析框架,强化关键链路防护、反逆向及破解对抗能力,深度支撑阿里系 APP 数据防爬、防刷及活动反作弊等业务的实战攻防,持续提升安全水位。
职位描述: 1. 深度参与企业级Agent的定制化开发与集成,支撑客户在数据采集、用户画像、实时营销等场景的AIAgent落地需求。 2. 负责大模型优化、调参和Prompt优化,与产品、Agent平台及客户团队紧密协作,持续提升准确率与响应速度。 3. 对业务场景保持敏锐,能够快速熟悉业务流程,对业务需求进行沟通、分析,完成技术方案的制定,与客户保持高效沟通与快速反馈。 4. 主导复杂客户环境下的系统调优、故障排查与性能优化,保障生产环境稳定运行。 5. 沉淀敏捷开发与部署最佳实践,输出标准化交付工具链与自动化脚本,提升整体交付效率与质量。
1. 基于流量大数据结合终端采集,分析流量行为,挖掘机器攻击风险流量 2. 深入分析流量风险,挖掘风险背后的形态(如手法、团伙、意图等)并持续跟踪。
1. 负责前端(PC-WEB / H5 / 小程序)安全SDK的研发,支持淘天、高德、闪购等业务的流量风险识别与对抗,结合 LLM / Agent 能力提升威胁检测精度与自动化响应效率。 2. 负责线上安全对抗技术研究,保障反破解、反HOOK等安全水位,探索利用大模型进行攻击行为智能研判与异常流量识别。
1. 负责深度融合前沿 AI 大模型技术,主导移动端安全 SDK 架构演进及终端安全产品研发,驱动跨平台安全组件的快速交付与工程效能提升,打造高可用的安全基础设施。 2. 拓展 AI 大模型在安全垂域的应用,推动智能化在环境检测、风险感知、行为分析、链路防护、破解对抗等攻防场景落地,通过技术革新持续快速的提升终端安全水位。
1、深入直播与短视频风控业务,理解感知识别、内容审核、治理策略等核心链路,识别可用 AI 的价值洼地场景; 2、主导解决方案的设计与落地:结合业务痛点,进行工具选型、流程编排设计(Agent 工作流/自动化)、配置部署与效果验证,形成可执行的方案; 3、对交付结果负责:跟踪违规召回率、准确率、治理成本等指标,基于数据持续调优策略与方案,支撑业务目标达成; 4、沉淀可复用的策略模式与方案组合,提升风控方案交付效率。
负责以大模型为核心驱动力,设计并落地 AI-Native 反爬算法体系,防御平台面临的各类爬虫威胁(传统爬虫、AI 爬虫、众包爬虫等),系统性提升反爬防控效果与自动化效率。 岗位职责 1. AI-Native 反爬算法体系设计 以大模型为基础,重构反爬防控的技术范式,从AI enhance转向 AI native的防控范式。设计覆盖爬虫感知、识别、审核、行为分析、策略决策、自动处置的全链路算法架构,探索 LLM 在爬虫行为识别、异常模式发现、对抗策略生成等环节的深度应用。 2. 对抗博弈与策略演进 跟踪爬虫技术演进趋势(包括 AI 爬虫的最新进展),持续迭代防御策略。设计攻防演练机制,验证反爬体系的有效性与鲁棒性。
1. 各种移动端攻击手法的分析与识别,持续对抗外界各种攻击手段,跟进前沿技术。 2. 分析端上的各种采集数据,挖掘风险特征,发现潜在业务风险。 3. 移动端跨平台安全能力研究,应对不同操作系统的风险,跟进新系统能力迭代。 4. 提供活动反作弊,垃圾注册,流量防爬等各类风险域在设备侧的防控识别能力。 5. 大数据分析,AI驱动攻防能力提升。
负责直播及视频场景下的内容安全算法研发与前沿技术落地,聚焦实时互动流中的风险识别、圈流决策、攻防对抗与LLM/VLLM/Omni大模型审核定性。 核心工作包括: 围绕直播间多主体行为序列(主播口播、观众互动、水军协同等),设计并优化风险识别模型与策略体系,实现从"单条内容审核"到"整场行为理解"的能力跃迁; 构建圈流-识别-审核三阶段决策引擎,在召回率≥95%的约束下持续降低误报率,实现审核链路的大模型自动化完结,平衡审核成本与安全效果; 设计自进化闭环系统,通过agentic/skill技术链路实现规则挖掘、识别点自动迭代与OOD鲁棒策略,应对攻击者持续变换话术/脚本的对抗环境; 参与内容安全大模型在直播/视频场景的落地,探索大小模型协同(线上小模型推理+大规模LLM训练/蒸馏/RL)的工业化路径。
1. 集团多种业务场景下,对千亿级流量进行攻击流量识别、人机识别相关算法研究; 2. 通过 LLM 对海量流量及各端审计数据进行分析,不断提升大模型在流量识别场景下的分析及归因能力; 3. 搭建端云协同的风控模型系统,不断提升各类异常流量的防控能力; 4. 跟踪风控领域前沿技术,结合多模态数据,进行原型系统的研发和验证
1、设计AI产品评测体系 · 深入理解业务需求和AI应用场景,针对性的设计评测方法、指标和数据集; · 沉淀各类AI软硬件产品的标准化和个性化评测体系 2、产品能力分析 · 与评测团队紧密协作,根据产品能力和实际需求设计和迭代优化评测体系,并实际执行产品评测 · 结合评测结果对产品能力进行分析诊断,为产品迭代提供有价值信息 3、关注业界产品形态发展,持续迭代评测体系 · 持续跟踪全球AI大模型、Agent和应用产品的技术发展,关注评测体系变化 · 整合业界和头部厂商先进评测体系经验,转化为内部评测实践,持续迭代评测体系
1. 基于对各业务单元商业模式的理解,沉淀分析体系与指标框架,有效进行业务现状还原、问题定位与成因分析; 2. 与数据技术部门配合,建设并持续迭代集团层面看板与数据可视化,保障可用性、准确性与一致性; 3. 参与集团级核心目标体系的建设与重构,建立自动化监控、异常检测与告警机制; 4. 对业务战略及策略进行周期追踪,通过多种手段评估策略其有效性,为策略制定与演进提供量化证据; 5. 与集团CFO线、安全线等其他团队充分协作,参与集团核心场景的数据建设与披露工作。
1、协同团队构建科学高效的AI大模型评测体系 · 协同推进大模型各主要方向(文本、多模态、Coding、智能体等)的评测框架设计,持续优化评测指标、数据集和评测方法; · 识别现有公开评测体系的局限性,探索并建设更真实有效的私有评测指标和数据集; 2、模型能力分析 · 与评测团队紧密协作,根据模型能力和实际需求设计、验证、持续迭代优化评测体系; · 结合评测结果对模型能力进行分析诊断,为管理团队和业务团队提供有价值信息; 3、关注业界前沿发展,持续迭代评测体系 · 持续跟踪全球大模型、Agent领域的技术发展和评测体系变化 · 整合业界和头部厂商先进评测体系经验,转化为内部评测实践,持续迭代评测体系
1. 行业追踪:持续追踪AI产品(2C、2B)行业动态,输出“场景-客群-产品形态-商业模式”的趋势洞察;结合对内部业务的思考与判断,识别业务机会点与关键风险 2. 专题研究:围绕AI应用创新与支撑的Agentic技术开展专题研究,形成发展路线判断,为集团的重大战略事项提供决策支持 3. 业务规划支持:对集团内AI产品进行深入分析,参与相关业务年度规划的制定、实施、追踪,推进战略目标实现 4. AI应用战略BP:针对内部孵化产品,深度参与业务重点专项的战略研判和体系建设,端到端推动战略落地
1. 负责内容安全领域的大模型算法研发与落地,构建面向国际及国内多场景(如商品审核、社区内容、广告等)的智能识别与风险防控体系; 2. 设计并实现基于大模型的自动化审核系统,提升审核效率与准确率,支持高并发、低延迟的在线服务; 3. 负责商品治理领域的风险防控算法研发与落地,面向数十亿级商品库,构建覆盖假货、侵权、山寨、劣质、滥发等核心场景的智能识别体系,通过大模型驱动的内容理解、行为建模与知识推理技术,提升风险识别准确率与自动化处置能力,保障消费者购物体验与权利人平台权益,支撑电商生态健康可持续发展; 4. 探索大模型在内容理解、行为建模、团伙识别、跨语言语义分析等方向的应用,推动从传统规则/小模型向知识驱动AGI范式的演进; 5. 构建可解释、可迭代的知识生产闭环,支撑风险感知、策略生成与防控标准动态更新; 6. 参与大模型训练、微调、推理优化及部署全流程,提升模型在真实业务中的泛化能力与稳定性。
1. 深度参研发范式升级,负责AI研发,智能运维,智能答疑等工作模式升级 2. 深度参与业务AI Native化升级,负责AI在业务域落地