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1. 参与前期项目评审在装配及新工艺方面给出合理的方案，使设计符合可装配可修等要求； 2. 了解智能眼镜整机组装、测试、包装流程并编写相应的指导文件； 3. 项目在试制阶段及量产爬坡阶段需要跟线处理问题，主导直通率和效率的提升工作； 4. 分析问题要及时的给出根本原因、短期对策、长期对策，同时了解品质分析工具CPK、SPC等； 5. 良好的书面表达、沟通能力、资源协调能力，善于跨部门沟通协作。
1.参与新产品试制验证工作，编写作业指导书，试制流程的完善，试制问题点收集与总结，前期能够对DFM(可制造性)设计提出合理建议与需求； 2.熟悉装备工具的测试原理，能够及时针对测试过程遇到的问题进行分析、定位和反馈； 3.测试环境搭建与测试流程的优化，协助开发工程师完成改善验证，对装备工具、生产软件提出合理改善与需求，了解一般MES系统相关的使用，能独立结合工厂MES系统优化测试流程，提高测试效率； 4.维护测试流程，统计和分析测试结果，完善测试方案，提高测试覆盖率，能够对产品PY和FPY的提升与改善提出可行、有效的措施； 5.熟悉智能眼镜/手机射频相关的校准与综测，能对一些常见射频及耦合天线问题进行简单定位与分析； 6.单板、整机测试夹具的验收与维护，能够对在夹具使用过程遇到的问题提出合理改善，优化、改进测试夹具。
1、设计和实现面向语音数据生产的 Agent/Agentic Workflow 模块，将大模型、Speech/Audio 模型、Prompt、规则和工具组合成可验证、可回归、可监控的自动化生产能力。 2、根据个人主责模块，承接自动/辅助标注、AI 质检、LLM/Model Judge、置信度校准、风险分层、abstention 或人机路由中的部分能力；不要求单人同时亲自实现全部模块。 3、建立所负责模块与人工 Gold 对齐的质量评估、误差分析和生产决策阈值，在给定质量约束下提高可信自动化覆盖率。 4、建设开发集、回归集和长尾 challenge set，完成离线实验、badcase taxonomy、版本回归、漂移监控和持续优化；向独立验证团队提出冻结测试覆盖需求，但不自行审批上线。 5、通过 Shadow Test、小流量试产、A/B Test 或其他可审计实验，证明方案在质量、覆盖率、人效和单位成本上的实际收益，并设计 stop/rollback 条件。 6、与语音模型算法、数据处理、生产质量、数据策略和平台工程合作，把 Agent 接入真实生产链路。
1、有较强的商业意识，深度支持业务决策，参与产品和项目的定价、成本测算，并据此建立通用性数据模型，进行业务方案的可行性分析和风险评估，分析企业各项决策、产品，市场活动的投入产出效果，定期向业务方和管理层进行问题反馈，提出相应的财务建议提出并推进解决方案； 2、负责相关业务的财务分析体系，完成支持业务线的年度预算，对预算的执行情况，业务运营情况、重点项目等进行定期或专项的分析，提出相应优化建议，并跟进落实； 3、负责分析BU重点业务的投入产出效果，提出相应优化建议，并跟进落实； 4、负责参与BU财务相关业务流程的设计，能够独立完成对所支持业务及相关财务流程的整体优化，发掘并把控风险点，建立/完善相应制度，推动流程系统化，提升工作效率。
【需要你负责——】 1、前置仓站点团队的搭建与日常营运管理工作，支撑业务发展，及时处理各类重大突发事件； 2、负责仓储、配送的现场运营管理，包括生鲜类非标品和标品的收货、拣货、打包、配送、盘点、退货等操作； 3、制定和改进前置仓的规范与制度，梳理并建立标准化作业流程，并监督执行； 4、对仓内各组别KPI进行月度、年度评核和原因分析，寻找提升服务质量的方案； 5、与物流各环节相关部门联系，跟踪和处理各类运作异常状况，并提出改善方案； 6、负责仓内员工的招聘、绩效评核，确保全职与兼职员工配置合理，使员工保持在稳定而高效的工作状态。
As a member of the PD team, you will build the next generation networking SoC in advanced process. You will drive the backend flow through the entire RTL2GDS process including floor planning, P&R, timing, PI, and sign-offs. You will also conduct PPA optimization. You responsibilities include, but not limited to: * Build backend flow on state-of-the-art processing node * Create SPECs for PD sign-off * Work closely with architecture and design team to optimize PPA * Floor planning, design synthesis, equivalence checks, partitioning, IO assignment and IP integration, CTS and power grid, P&R , timing closure, power analysis etc. * Design and timing ECOs and sign-offs
1. 参与千问、夸克相关 Agent 如 Office / 视频生成/ PPT/ 医疗等场景应用的开发、联调和迭代，在团队指导下完成具体功能模块的研发与交付； 2. 根据产品和业务需求，使用现有 Agent 框架、模型接口及相关工具，完成 AI 应用功能开发； 3. 参与应用日常维护，协助排查和解决系统运行过程中的功能、性能及稳定性问题； 4. 配合完成接口联调、测试验证、上线发布及相关技术文档编写； 5. 关注大模型应用领域的常用技术和实践，并在实际项目中进行合理应用。
1、统筹新产品导入与试产全流程，参与设计评审提出DFM意见，制定工艺方案与产线布局，主导工艺验证、问题闭环及试产总结，确保顺利量产转移； 2、编制并维护SOP、工艺流程图、PFMEA、控制计划、作业指导书等核心工艺文件，建立标准工时与材料定额体系，管理工艺变更的评估、实施与闭环验证； 3、负责生产设备全生命周期管理及非标自动化设备/工装夹具的选型、设计与维护，推动设备技改项目实施，建立设备管理制度与安全操作规程； 4、运用精益生产、六西格玛等工具分析产能瓶颈与不良数据，主导工艺改进与自动化升级项目，实现降本增效与良率提升，跟踪固化改善成果； 5、快速响应产线异常，运用5Why、8D等方法定位根因并制定解决方案，协同质量部门开展不良分析与复盘，保障产品稳定性与合格率； 6、主导新产线导入项目管理，把控进度、成本与质量；作为工艺技术接口与设计、质量、采购、供应链等部门协作，完成供应商技术评估与对接； 7、指导培养初级工程师及一线员工，建立工艺技术标准与案例知识库，组织内部技术培训与知识沉淀。
1. 熟读英文文献并能精确领会文献所传递的医学内涵，对ai模型的翻译能力进行测试和调优。 2. 熟悉医学领域包括但不限于临床、科研层面的各类文献等数据的出处与质量，完成数据获取、质量判断与分类管理。 3. 耐心细致查阅中英文文献核准所审核模型生产的医药学相关专业内容，以测评ai模型在医学科研和临床诊疗场景中所训练的各项能力，针对不恰当的问答或知识回复予以修改，并依据医学科研或临床诊疗逻辑生产足够数量的训练样本。 4. 与产品、算法、IT技术等领域同事，有效的跨组沟通，解决将医学专业能力或内容建设成为医学ai产品过程中的问题； 5. 对医学专业的内容和产品在现实场景中的应用，进行调研和策划。
1、负责塑料模具成型，金属冲压，机械加工处理供应商审核及导入，以及设计，加工制造工艺的承认； 2、负责供应商例行品质绩效评估、辅导及定期稽核； 3、负责部件不良FA及改善计划验收； 4、负责机械结构件设计及新设计评审，相关材料机械性能，力学性能测试要求及计划制定； 5、推动完成结构件类SQE报表执行，及相关工作计划实施； 6、负责追踪确认供应商的改善报告及实施效果，必要时可进行现场审核检查； 7、负责先进加工注塑/冲压工艺技术导入及标准制定。
岗位介绍 我们正在寻找兼具业务理解力、客户沟通能力和工程能力的 FDE，深入海外客户的真实业务场景，基于阿里云的 AI、数据与云产品，与客户共同构建可投入生产的应用和解决方案。 你将参与从业务问题发现、方案设计到开发部署、效果验证的完整过程，帮助客户将 AI 能力融入日常业务，并将一线实践沉淀为可复用的产品能力和行业方案。 岗位职责 1. 深入客户业务，定义落地目标。与客户业务及技术团队紧密协作，梳理业务流程、系统架构与数据现状，识别高价值场景，明确项目范围、技术路径和可衡量的成功标准。 2. 亲自开发，推动从原型到生产的落地。基于大模型、Agent 与云服务快速构建原型，完成或者与产研团队协作关键代码的开发、系统集成和部署，持续迭代至可稳定运行的生产应用。 3. 打通企业内部系统与数据。连接客户现有 API、数据库、知识库和业务系统，解决数据质量、权限、网络及遗留系统适配问题；根据项目需要参与数据迁移、数据管道建设和云上架构改造。 4. 保障应用效果与运行质量。建立评测、监控和问题定位机制，持续优化任务完成率、准确性、响应速度与运行成本，满足客户对安全、可靠性和可维护性的要求。 5. 推动客户实际使用。与客户工程团队开展现场共建、技术培训和知识转移，并负责推动应用融入业务流程，跟踪使用情况及业务收益，发现并推进后续改进机会。 6. 沉淀经验，推动产品迭代。将项目中的共性需求与技术问题转化为可复用的组件、Agent Skills、集成模板和实施方法，并与产品、研发团队协作推动改进。
1、主导Agent记忆体系架构与核心能力建设：负责面向Agent消费的用户认知记忆服务整体规划，设计端到端生产链路及反馈闭环机制，推动数据资产从静态标签向可推理、可记忆的动态语义体系升级，保障记忆资产的准确性、时效性与智能迭代能力； 2、与Agent应用及业务条线深度合作，通过实验验证或数据观测的方式，支撑记忆体系的设计决策与效果评估； 3、深入理解Agent消费场景下的核心痛点，通过专题分析识别用户认知断层与资产升级机会点，驱动记忆服务持续优化； 4、以“数据+算法+产品”三位一体方式赋能Agent生态，推动用户资产从静态标签向动态认知跃迁，助力业务实现智能化增长。
1、负责千问的广告投放创意，实现代理和aigc 内容的双向供给和质量提升，达成业务增长目标； 2、根据产品核心功能、场景、目标用户人群，制定内容创意和素材需求；制定创意内容的生产方案，对接管理素材生产方，对素材质量和交付效率负责，同时优化商务政策； 3、监控和分析素材效果数据，持续优化内容策略和创意策略，通过策略迭代优化广告效果，实现新增量、留存、对话率和用户意图率的提升； 4、关注行业趋势和内容热点，沉淀创意工作方法论，持续创新推动创意形式突破，监控市场创意策略并及时跟进； 5、跨部门高效协同产品、优化师、代理管理等多团队，共同实现产品增长。
1、负责管理、指导门店商品部、加工部、营销部的日常工作； 2、管控商品订货、陈列、卖场布局，合理进行库存管控，控制损耗，促进销售业绩及毛利的达成； 3、促进生熟联动项目推进工作，确保商品链路通畅； 4、负责门店的客服、用户体验各项指标的达成，能够有序完成各项客服相关培训工作 ，负责门店重大客诉的跟进及处理； 5、推动贯彻公司商业业务的各类制度、规范、标准在门店的落实，保障门店运营制度规范的有效落地； 6、主动开拓、发展本区域重点大客户，挖掘客户需求，进行有针对性的业务推介，提升门店会员粘性与区域内的会员渗透； 7、指导与培养下属工作能力，打造高绩效团队，形成阶梯化人才成长模式。
1、全面负责商家合规及风险管控，为全球商家在平台入驻、经营及退出等全生命周期提供法律意见； 2、制定并持续优化商家管理规则与合规标准，识别并有效防控商家经营中的各类法律风险； 3、针对跨境电商业务项目开展法律风险评估，出具专业法律意见，推动合规措施落地，并负责相关合同的起草、审核与修订； 4、持续追踪中国及全球主要市场与商家、行业、营销及跨境电商业务相关的法律法规动态，反馈立法意见，制定合规应对方案并推动落地执行； 5、协同内外部团队高效妥善处理商家及消费者纠纷、应对监管调查及处理突发合规事件； 6、为业务团队提供定期法律培训和合规宣导。
1、服务投放超级汇川大客户，根据客户需求进行相关信息和数据的反馈； 2、定期与客户、代理商、服务商沟通，并分析日/周/月维度数据，周期性针对重点客户进大客户运营-营销顾问行投放策略输出与复盘； 3、为客户的投放效果的持续增长负责，可结合客户需求与行业发展趋势在公司内部推动商业化产品的改善； 4、对电商行业有一定的洞察能力，能根据客户需求制定营销策略，满足客户投放目标； 5、熟悉信息流广告投放流程，了解产品机制，熟知投放策略，有分析数据的能力，可以根据问题自行找到解决方案；
1、负责AI驱动的智能营销平台与广告策略产品设计，以客户效果为核心目标，通过数据驱动+AI模型优化流量分发、竞价机制与投放策略，持续提升ROI与平台变现效率。 2、结合用户行为、广告主需求与平台生态数据，挖掘新的增长场景，推动产品创新与平台收益增长。 3、 主动追踪生成式AI、大模型、Agent等前沿技术在广告领域的应用趋势，探索AI原生广告产品形态的迭代。
1、负责淘天电商3C数码行业店播业务的整体运营，围绕商家自播、达人直播、官方直播间三大场域，制定并落地开播策略、选品策略、流量策略，持续扩大开播供给规模和直播GMV贡献； 2、深入理解3C数码行业特征（手机数码、电脑办公、智能设备、影音家电等细分品类），结合品类生命周期、价格带分布和消费决策链路，设计差异化的店播场域解决方案，帮助商家搭建和优化自播运营体系，推动行业直播生态成长； 3、建立店播业务数据监控和分析体系，通过深度数据挖掘识别运营机会点和增长瓶颈，驱动策略持续迭代； 4、能与各个协同团队，包含行业、场域、横向、商家等等团队紧密协同，整合内外部资源，高效推进重点项目落地，与品牌商家、MCN机构建立深度合作关系。
1. 高质量数据挖掘：负责重点领域高质量网页挖掘算法的设计与优化，提升有价值数据的召回率与准确率。针对特定类型数据源（如专业知识库、代码仓库、学术论文、多模态内容等）研发定向挖掘策略，构建可持续扩展的数据获取能力。 2. 多模态合成数据生成：设计并构建 LLM / VLM / Omni 等多种模态的 SFT（监督微调）与 RL（强化学习）合成数据生产链路。研究合成数据的可控生成、多样性增强、难度调度与分布对齐方法，提升合成数据对模型能力的增益。 3. 数据处理算法研发：研发新一代数据处理算法，包括但不限于网页解析、质量评分模型、数据去重与去污染、图像预处理、跨模态对齐等。推动算子的工程化落地，形成标准化、可插拔的数据处理组件。 4. 数据质检与配比优化：构建数据质量验证算法，覆盖完整性、准确性、安全性、知识密度等多维指标。研发数据改写、数据清洗、数据配比优化等方法，保障训练数据分布合理、质量稳定。
1.负责千问产品功能的全链路研发与迭代，保障 Web 端、桌面客户端（Windows/Mac）及移动端（iOS/Android）的极致用户体验； 2.负责千问核心产品场景的 AI Agent 开发与工程化落地； 3.参与设计端侧的 AI 基础设施，打通底层数据逻辑与上层 AI 工具、技能、连接器，构建稳定高效的端侧大模型调用与调度引擎； 4.负责千问多端产品的性能优化，攻克对话列表渲染、AI 推理过程中的交互卡顿、大文件及复杂上下文本地缓存同步等难题； 5.深入操作系统底层，解决文件同步、离线存储、多端状态同步以及跨端通信等核心场景下的兼容性与技术难题。