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负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
负责搭建并管理面向音乐领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导音乐领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
负责搭建并管理面向LLM领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导LLM领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模文本训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
负责搭建并管理面向VL领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导VL领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据策略、评测、加工、合成。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 数据策略、标注规范与质量体系：参与制定视频生成和视频理解模型所需要的标注落地细则，涵盖镜头运动、光影、主体动作拓扑及物理规律；负责指导和制定标注规范和标准，培训供应商进行高难度的“时间轴-文本”精准对齐，确保视频画面演进与描述文本在帧率级不发生错位；制定并严格执行视频前置质量标准，对产线上的视频清洁度负绝对责任；视频资产打标调度：带领落地团队对千万级PGC/UGC视频切片进行多维标签分类（如动作类、自然风景类、特效类、长尾Bug类），确保训练集数据分布的多样性。 2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 评测体系：多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架。
1.了解业务部门的战略了解业务部门的战略，对业务进行组织诊断对业务进行组织诊断，为业务部门的战略落地提供建议为业务部门的战略落地提供建议，规划并参与实施规划并参与实施 2.为组织发展提供人力资源支持为组织发展提供人力资源支持，定期进行组织盘点定期进行组织盘点，在招聘 培训 绩效考核薪酬、员工关系等方面为业务部门提供有效员工关系等方面为业务部门提供有效的解决方案并实施 3.在业务部门内推动公司层面的变革在业务部门内推动公司层面的变革 ，提升人力资源运作效率提升人力资源运作效率 4.传承公司文化传承公司文化，发扬价值观发扬价值观 ，建设沟通渠道建设沟通渠道，保证组织的持续健康成长保证组织的持续健康成长 5. 主动建立与管理层主动建立与管理层 ，发扬价值观发扬价值观、一线主管及员工之间的多形式有效沟通机制一线主管及员工之间的多形式有效沟通机制，建设沟通渠道建设沟通渠道，保证组织的持续健康成长保证组织的持续健康成长 保证信息在不同层级间的有效传递保证信息在不同层级间的有效传递
1. 从公司业务和组织的经营视角，参与公司薪酬福利激励体系设计或参与薪酬激励项目，并基于方案设计进行执行，或在对应部门内进行运营和落地 2. 结合部门业务及人才方向，基于公司薪酬福利体系，对部门内岗位薪酬方案进行分析和设计，并进行运营和落地。为部门提供相关薪酬福利方面专业的咨询和建议 3. 持续关注市场，了解相关行业和竞争对手在组织，人才和薪酬福利机制上的动态。同时结合行业和竞对分析，结合内部现状给出建议和解决方案 4. 基于公司薪酬激励方案，制定并撰写相关政策制度或手册，并进行运营落地
1.基于淘系全域数据，建立多领域的用户全生命周期数据和用户理解体系，通过主动的数据分析来挖掘和发现电商业务各场景的增长机会 2.数据驱动和结果导向，设计合适的分析和数科解决方案，利用运筹优化，博弈论，因果推断，机器学习建模等方法对手淘内各场景的有效行为提升、用户留存等问题建模分析和策略推动，实现用户规模及用户粘性的增长 3.数据产品建设，负责科学分析能力产品落地，主要包括多维分析、归因分析、智能tips等多种数据科学组件
职位描述：聚焦淘天核心业务与场景，利用大模型、Agent、工具调用、上下文工程、评测等技术，推动 AI 在真实业务与研发工作流中的规模化落地。你将参与淘天核心 AI 平台的建设，从业务意图理解、上下文构建、任务拆解、Agent 执行、产物生成，到效果评测、过程追踪与经验沉淀，完整参与 AI 能力从单点验证到平台化落地的全过程。 1. 需求理解与任务建模：深入业务与研发场景，理解真实业务目标、研发流程和协作痛点，识别高价值 AI 落地问题；将模糊的业务需求、研发诉求或效率问题，转化为明确的、可验证的 Agent 执行目标。 2. Agent 系统架构设计：面向具体业务和研发任务，设计 AI Agent 系统架构；参与 Agent Runtime、Agent 编排、工具调用、权限控制、上下文管理、记忆机制、Trace 体系等核心模块规划，兼顾系统灵活性、可扩展性、稳定性与工程可落地性。 3. 知识、上下文与执行环境构建：搭建 Agent 与现有业务系统、研发工具链和知识体系的交互环境，涵盖 API 接入、代码仓库、文档系统、需求系统、CI/CD、测试平台、设计平台等；构建面向 Agent 执行的上下文组织与注入机制，优化知识召回、上下文压缩、工具选择和任务环境准备，为模型提供准确、及时、可追踪的执行环境。 4. Trace、观测与归因体系建设：构建 Agent 全链路观测与 Trace 体系，记录 Agent 执行过程中的上下文输入、工具调用、文件变更、测试结果、人工干预、失败原因和最终产物；支持对 Agent 行为、任务效果、失败 case、成本和性能进行多维分析与归因，为后续优化和规模化落地提供依据。 5. 评测、回测与持续优化：建立自动化评测、回测和 case 分析机制，围绕真实业务任务构建评测数据集、验证标准和效果指标；通过模型选择、上下文优化、工具链改造、Prompt / Skill 调整、Workflow 编排等方式，持续提升 Agent 的任务成功率、稳定性、可控性和交付质量。 6. 系统性能与稳定性优化：面向真实生产环境和高频场景，优化 Agent 系统在并发、延迟、成本、稳定性和安全性方面的表现，保障系统长期稳定运行。
我们正在寻找对 AI Agent 技术充满热情、具备扎实工程能力的开发工程师，共同构建下一代智能体系统。你将深度参与 AI Agent 核心链路的研发与优化，推动大模型能力在真实业务场景中的高效、稳定落地，把模型能力转化为可交付的业务价值。 主要职责： 1. Agent 架构设计：参与 Agent 系统核心模块的设计与落地，覆盖任务规划、推理执行、上下文增强、记忆管理、工具编排以及运行时稳定性保障；在多 Agent 协作、子任务分发、异常自愈等关键问题上提出可落地的工程方案。 2. 业务核心能力落地：深度对接业务场景，将通用 Agent 框架沉淀为面向业务的可复用能力组件；负责从需求拆解、Prompt/工作流设计、工具与数据接入、灰度上线到效果回流的全链路交付，确保 Agent 在真实流量下满足业务的准确率、时延与成本指标。 3. Agent 评测与持续调优迭代：搭建覆盖离线评测集 + 在线 A/B + 用户反馈回流的 Agent 评测体系，建立 Bad Case 归因与回归机制，持续驱动 Prompt、模型、工具与编排策略的迭代，让 Agent 能力以可度量的方式稳步提升。 4. 性能与成本优化：针对推理时延、Token 消耗、调用链路长度等关键瓶颈进行系统性优化，在保证效果的前提下显著降低单次任务成本与时延，建立成本可观测与预算治理机制。 5. 跟踪大模型与 AI Agent 前沿技术：持续跟踪 LLM、多模态模型、Agent 框架、强化学习与后训练、Agentic RAG、MCP 生态等方向的前沿进展，将有价值的技术快速完成内部预研、原型验证与生产化引入。 我们提供： 1. 参与前沿 AI 技术落地的机会，与顶尖算法和工程团队共事； 2. 顶级的工程研发环境，直接使用最前沿的大模型矩阵，没有算力焦虑，我们来为优秀的创新想法买单； 3. 开放、创新、结果导向的技术文化。
1、负责AI Agent核心引擎研发，主导智能决策引擎、任务规划模块、工具调用框架、记忆管理机制等关键组件的开发，支撑用户画像分析、智能人群圈选等核心业务场景的自动化执行； 2、构建Agent实时数据感知与反馈闭环，基于Flink/Spark等框架优化数据处理链路，实现毫秒级用户行为响应与策略动态调整，强化Agent对实时业务环境的感知与适应能力； 3、复杂大规模人群服务系统的性能优化与稳定性保障，解决高并发场景下的请求调度、容错机制、状态一致性等技术挑战，确保系统在千万级QPS下的稳定运行与弹性扩展； 4、深入探索大模型与Agent的深度融合，参与用户运营领域大模型微调与持续优化Agent的推理能力、决策效率与交互体验，推动强化学习、多智能体协作等技术在用户增长场景的创新落地。
1，负责淘宝天猫鲜花园艺行业相关类目运营，结合站内外品类发展趋势，能快速洞察品类机会，明确品类发展方向，推动行业健康发展。 2，了解各类型商家特征，通过对商家分层运营，推动规模化运营提效；整合淘系资源及直播端资源，帮助商家提升货架&店播运营能力，组织落地商家全盘生意计划。 3，对所负责商家的运营机制不断优化，提升消费者体验，分析消费者在购买相关商品的需求，并制定相应用户解决方案和落地计划。 4，定向BD全网有价值或趋势的头部，新兴商家。
1，负责淘宝天猫鲜花园艺行业相关类目运营，结合站内外品类发展趋势，能快速洞察品类机会，明确品类发展方向，推动行业健康发展。 2，了解各类型商家特征，通过对商家分层运营，推动规模化运营提效；整合淘系资源及直播端资源，帮助商家提升货架&店播运营能力，组织落地商家全盘生意计划。 3，对所负责商家的运营机制不断优化，提升消费者体验，分析消费者在购买相关商品的需求，并制定相应用户解决方案和落地计划。 4，定向BD全网有价值或趋势的头部，新兴商家。
1. 全面负责IDC数据中心物理安全体系的建设、运营与优化，包括门禁、监控、周界防护、访客管理等； 2. 管理安保团队，处理日常安全事件及重大突发事件，提供7×24小时应急支持； 3. 参与新建/改造项目安防设计与验收，确保安全标准落地； 4. 定期开展安全审计、风险评估与合规检查； 5. 协同设施、运维及运营商团队，保障人员、资产与业务安全； 6. 落实基础EHS要求（如作业安全、环保安全等）和消防协同管理； 7. 定期向管理层汇报物理安全运行状况、风险趋势及改进建议，输出高质量安全分析报告。
In this role, you will work with hardware and software engineering groups to define the next-generation inter-chip network architecture for high-performance AI chip and AI network. * Identifies the challenging problems, and evaluate various architectural solutions for the next-generation of network for AI chip and AI Super Pod. * Gets strong influences on future AI products by advanced architecture design as the excellent interface between software and hardware. * Leads architecture design of AI chip to chip interconnect subsystem, Scale-up Switch chip, C2C link, and etc. * Documents the high-level architecture specification. * Participation in defining the micro-architecture of key subsystem. * Strong technical leadership to achieve successful delivery of final silicon product. * Works closely with design, software, system, and verification team.
1，负责了解区域运营计划与预估单量，跟进区域内店仓评估落实物流能力； 2，负责监控区域店仓日常指标达成，通过数据发现问题并不断提升； 3，负责店仓生产，非生产，等运营流程梳理及优化； 4，负责协助店仓日常运作和协调管理，对接配送、IT、采购、上游DC等部门； 5，负责店仓物流管理人员的考核，异动等职位要求。
1. Serve as the primary point of contact for risk management issues, ensuring effective communication and coordination across departments. 2. Identify, assess, and prioritize potential risks to the organization, providing recommendations for mitigation strategies. 3. Develop and maintain risk management frameworks, policies, and procedures in alignment with Alibaba International's standards. 4. Collaborate with stakeholders to conduct risk assessments, analyze trends, and report findings to senior management. 5. Monitor and review existing controls to ensure their effectiveness in managing identified risks. 6. Stay updated on regulatory changes and industry best practices, incorporating relevant updates into risk management processes.
1、熟悉企业购市场及业务特性，能独立制定所负责客户&渠道的业务发展策略，具备基于发展策略，优化存量客户结构、独立拓展新客户的能力； 2、对各种类型的企业大客户都有一定了解和服务经验，能快速通过数据分析、商务沟通等方式，精准识别客户的集采/福利等不同需求，并设计相应的商业合作方案； 3、具备良好的渠道服务商管理能力，能通过建立合理有效的合作机制，管理和运营好渠道服务商； 4、有良好的客户服务意识和技巧，能独立管理和服务客户、建立长期稳定合作；
1、具备运动品类的全局意识，对运动户外行业趋势和消费者需求的洞察敏锐，建立类目整体的规划与策略，为对应行业gmv指标负责； 2、根据周期内的目标品牌及供给清单，制定对应的招商目标和规划，并完成供应商引入，及推动有效落地，对相应招商指标负责； 3、负责制定供给规划与打爆策略，结合供给生命周期，推进分阶段策略落地，并积极与各渠道合作推进供给、流量、补贴等合作策略，确保供给的稳定流速； 4、负责制定分层的商家商业策略，结合商家画像、商家需求及痛点，以托管模式、商业机制为核心抓手，制定不同商家的合作模式及商业设计，驱动商家共赢合作，保障核心商家留存，对相应的收入指标负责。
1、负责百亿补贴营销招商的商业化产品的产品模式及策略设计，包括渠道推广能力、价格营销工具、智能广告策略、商业化策略等； 2、了解商家在淘系经营诉求，基于平台激励设计对赌、博弈等机制，撬动商家持续商业化投入； 3、洞察在运营、营销、服务等场景的 需求，打造共赢的商业化产品方案； 4、与行业合作，理解不同行业商家的经营方式，能根据行业特性及目标进行有效的策略设计和产品落地。