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1. 负责多媒体子系统(GPU、ISP、Viedo、Display、DSP等)的验证环境搭建，规划验证策略&验证方法 2. 编写和调试功能用例、性能用例、功耗用例，参与SoC Gate-level后仿真，完成验证覆盖率收集和分析 3. 配合上下游完成芯片EMU、FPGA验证、底软调试及回片测试工作
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.运营数据分析与决策支持： ○ 负责标注评测基地日常运营数据的采集、清洗、建模与分析； ○ 搭建运营数据看板与报表体系，实现站点运营状态的实时监控与异常预警； 2.具备结构化表达与标准化能力 — 能把质检问题清晰描述为缺陷类型、判定依据、影响范围与整改建议，并沉淀为可复用的验收标准。 3.成本与效率分析： ○ 对交付站点的人力成本、运营成本、供应商结算等数据进行核算与分析，支撑成本管控目标的达成； ○ 开展人效分析与产能建模，识别效率瓶颈，提出资源调配与流程优化方案； 4.数据体系建设与治理： ○ 标注评测业务的数据指标体系设计，统一口径与定义； ○ 推动数据采集自动化与标准化，提升数据时效性与准确性； ○ 对接产品与技术团队，提出数据埋点、报表开发、分析工具等需求并推动落地。
1、探索研究多模态理解、计算机视觉、自然语言处理等前沿技术； 2、参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索大规模/超大规模多模态理解与生成统一的基础模型，提升大模型能力； 3、负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。
1.负责平台自制/版权综艺节目的运营工作，确保项目流量、用户规模、会员收入等按照预期达成目标； 2.根据目标拆解及制定综艺节目运营、会员和互动策略，并负责最终执行。 3.基于内容创作、市场热度和用户消费习惯，输出综艺项目内容评估意见，促进用户留存； 4.结合综艺行业和业务发展方向，制定相应的内容运营打法，能够从行业视角推动业务发展及侧重点。
业务覆盖搜索域两大核心命题——"流量怎么分"（流量机制）和"用户怎么逛"（AI导购），需同时驾驭算法策略迭代与横向业务和算法团队协同，是技术判断力和业务全局观并重的综合管理岗。
1. 负责AE俄向供给在俄罗斯主流电商平台的商品运营，包括并不限于消费电子、汽摩配件、快消美妆、宠企玩具、家居百货方向，对品类的销售规模、爆款商品数和毛利指标负责； 2. 通过数据分析和竞品调研挖掘蓝海市场，产出商品企划，与行业同学进行寻源协同招商，并通过SKU组合、商品定价策略、信息层优化等实现商品成长打爆 3. 推动俄向头部商家的拓展与深度运营，从商家筛选、选品铺货、库存保障到动销提升全链路跟进 4. 与俄罗斯主流电商平台的行业运营保持高频协作，推动商品与平台侧搜索需求、营销补贴预算、合规需求等做精确匹配，解决商品发布规范卡点、缺货等影响运营稳定性的问题。
1）承接组织业绩目标，负责智能柜广告业务，包括线上、线下等媒介产品销售； 2）负责新客户开发和老客户关系维护，提供专业的广告建议，促进客户的长期合作和复购并同步扩大城媒介在行业知名度与行业影响力； 3）深入了解公司广告产品及服务的特点和优势，把握和挖掘客户需求，根据客户要求提供最优的产品推荐及营销解决方案，提高销售转化率和客户满意； 4）协同销售团队负责人制定销售计划，促成客户的广告投放；
1、负责天猫奢品的货品运营体系搭建及优化，建立完善高效的商品生命周期管理机制； 2、根据消费者需求、市场变化、行业趋势，制定商品策略，保障行业资源触点与重点货品匹配，提升整体的货品运营效率； 3、通过站内数据分析、站外奢品趋势品类分析等多维度洞察，发现品类和商品问题，并给出解决方案，提升整体业务结果；
候选人主要从事的工作是高性能计算相关的模拟接口IP的研发，包括不限于D2D/Memory/C2C/板卡互联等。候选人需要完成IP的立项、架构、交付、开发、测试等端到端的工作，需要具备如下能力至少一项（第4项为必备项）： 1.IP立项：可以完成IP 的竞争力分析，确定IP 的长期演进技术方向，并完成IP 架构选型、关键技术分析、竞争力构建策略；主导IP 立项。 2.IP架构：完成IP 架构的建模、指标分解、具体电路的方案调研，并跟踪电路的开发，确保指标达成和竞争力的实现。 3.IP 交付：需要熟悉数模混合IP交付的流程，可以配合封装、测试、模型、算法、数字设计、数字验证完成模拟IP 相关交付件的需求梳理、交付件对齐、数模混合验证等工作。 4.IP 开发：需要至少CMU（时钟管理单元）、TX、RX 一个领域有深入的理解，可以选择适配IP 的最有竞争力的方案；并完成组件的设计、指导CL布局布线、 仿真验证等。 5.IP 测试：完成测试需求的收集、评审；测试用例的完备性分析；测试方案的开发和验证；回片的测试的启动和测试问题的攻关。
【团队与愿景】 我们是阿里淘天集团阿里妈妈广告技术部的核心基础设施团队（AI Infra）。在电商场景下，我们支撑着全球最复杂的广告召回、排序与机制策略业务。 这里不仅是算法的落地场，更是系统工程的深水区。我们管理着数百万 CPU 核与数万 GPU 卡的异构集群，致力于解决生成式大模型、超大规模稀疏特征（万亿级 Embedding）在工业界落地的极致性能难题。 如果你渴望在高并发低延迟、海量数据存储、高速网络通信等领域挑战技术天花板，这里就是你的最佳舞台。 【你将面临的硬核挑战】 加入我们将有机会主导以下三大核心方向的技术突破： 1. 下一代广告推理引擎 (AI Serving & LLM) 设计支持高并发、毫秒级延迟的广告实时预测系统，让大模型在电商场景中真正“跑起来”。 开展算法 - 软件 - 硬件协同优化（异构计算、算子融合、稀疏量化），释放万卡集群的每一分算力。 2. 超大规模高性能存储系统 (High-Performance Storage) 内核级优化：负责万亿级参数 Embedding 表的高性能 KV 存储引擎研发，深入操作系统内核与用户态进行极致调优。 分级存储架构：设计并实现多级缓存策略（DRAM/NVM/SSD），解决海量稀疏特征的低延迟访问难题，平衡容量与速度。 一致性保障：在超高吞吐写入场景下，保障分布式存储的数据强一致性与高可用性。 3. 极致网络通信加速 (Network & Interconnect) RDMA/GDR 深度应用：利用 RDMA (RoCE/iWARP) 和 GPU Direct RDMA (GDR) 技术，打通 GPU 显存与网卡间的零拷贝通道，消除数据传输瓶颈。
1. 负责物理设计平台infrastructure功能的维护、优化，及用户需求响应。 2. 负责或参与平台新功能的开发、测试和项目部署，并积极跟进用户问题和敏锐捕捉新需求。 3. 负责对接相关EDA供应商，定义需求并推动EDA完成开发、评估测试和导入部署。
1.参与公司层面统一的数字验证方法学、Signoff标准，数字验证自动化Flow，数字验证数据平台化，数字验证可复用VIP/ABVIP/UVC等建设、推广及落地； 2.参与项目数字验证并保障按时高质量交付； 3.推广和输出数字验证能力，沉淀数字验证实践经验和操作指南，持续优化数字验证投入产出比，持续提升公司层面整体数字验证能力。
1. 参与模拟IP和各类PHY系统设计工作，包括PCS，总线，流程状态机，测试逻辑，以及模拟控制逻辑的设计。 2. 参与RFID，PLL, DDR,HBM, SERDES等PHY系统设计和debug。 3. 参与设计模拟互联系统，内存系统，和chiplet系统的方案。
以本地生活美食&生服行业的行业视角切入，梳理行业商家、商品、履约等链路，为提升商家、用户在平台体验负责 负责以上行业的规则体系的建设，优化，维护以及推动规则管理线上持续线上化，定期从治理结果反推方案决策的可行性，并且不断做出迭代优化 具备市场洞察能力和走进用户，通过市场动向，数据和 case 分析不断发现问题和找到机会，通过各种前置和后验信号，细化行业下的治理体系，保障用户体验 联动体验服务团队、用户产品团队、商家产品团队，推动行业下的 BC 产品体系和机制建设
1、负责大模型训推平台的架构设计与开发，支持业务在模型开发、训练、评估、优化、推理部署等全生命周期的需求，确保平台的高可用性和可扩展性； 2、与算法、训推引擎团队紧密合作，构建超大规模计算/存储资源管理，面向多模态、Agentic的训推体系能力； 3、优化大模型训练效率和稳定性，建设数据可观测性、效果&服务稳定性保障和排查机制、资源任务调度优化能力； 4、支持训推结合和模型优化，结合MTP、QAT、蒸馏技术、以及自动化评估系统，构建高性能和精度保障的模型压缩优化能力。
1、面向通算的弹性、混部、分布式作业调度等技术的设计和研发，满足客户不同 SLA 的资源调度；高效解决AI场景下资源协调、碎片化、隔离与干扰等技术难题； 2、面向大规模、分布式的智算场景，设计实现大模型推理服务的多角色分离式编排调度、及时准确的弹性伸缩等，实现AI模型部署优化等平台能力； 3、通过画像建设、机器学习等，为调度系统提供更加智能的决策；在保障不同类型工作负载 SLA 前提下，尽可能提升硬件利用率； 4、负责多地多中心联邦调度建设，为客户提供多种异构资源、环境需求等，保障集群合理的分布、负载。
1.负责基于 LLM 和 Agent 框架（如 LangGraph, CrewAI, AutoGPT 等）设计并实现 SRE 智能体，构建具备感知、推理、规划、执行与反思能力的闭环运维系统； 2.深度拆解故障排查、容量规划、性能调优等运维场景，利用大模型重构工作流，实现从异常检测、根因分析到故障自愈的端到端自动化； 3.负责构建运维领域专业知识库，优化 RAG链路，提升 Agent 在处理复杂领域问题时的准确性和专业度； 4.探索多 Agent 协同机制，设计并实现针对复杂运维任务的任务分发、角色协作与共识协议； 5.持续优化智能运维平台的性能与扩展性，确保在高并发、超大算力规模环境下 AI 决策的实时性与稳定性。
1、负责相关业务招聘，基于业务策略及组织能力需要，制定全年招聘策略，并确保招聘计划的有效落地与执行； 2、基于对业务的充分理解，运用AI技术构建动态化的人才地图与梯队模型，高效完成人才获取并形成长期储备；通过智能化的持续运营保障人才的精准链接与高效转化； 3、通过对行业，竞争的高质量洞察分析，对业务与组织的阶段性决策提供支撑； 4、管理并推动各招聘渠道的有效运作，善用AI等智能化工具赋能渠道运营，结合所属业务场景特点，积极探索数据驱动的创新招聘解法； 5、完成对所负责业务单元的招聘运营工作，持续对效率、质量、体验、成本、品牌进行管控与优化。
1、负责千问、夸克主动服务的Agent应用研发，基于业务诉求及规划设计和研发AI Agent应用，推动 AI 从“被动对话”向“主动服务与复杂执行”的范式跃迁； 2、保障Agent应用系统的稳定、高效运行，构建完善的Debug 和Trace 能力，保证Agent整体效果可观测，持续提升用户体验； 3、持续跟踪AI前沿技术趋势和进展，关注并探索引入新技术新方法，持续提升工程架构上的先进性和系统的可扩展性，保证技术的先进性。