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1.熟悉东北客户特点，有一定的客情关系，了解地域文化； 2.行业洞察与商机引导 主动洞察所在行业/区域客户的AI变革趋势，前瞻性地识别引导重点目标客户在智算/通算/大模型/高质量数据集/智能体/MaaS等领域的商机并重点拓展； 3.客户AI价值场景挖掘 深入调研客户业务场景，捕捉应用痛点与AI创新潜力，结合阿里云AI产品技术优势，提供有行业竞争力的AI场景化解决方案咨询设计服务； 4.客户影响与商机转化 向客户技术决策人阐述阿里云AI产品和解决方案优势，以影响客户的技术选型决策；向业务决策人呈现具有说服力的AI投资回报率（ROI）分析，加速商机转化；策划和组织各类品牌活动，提升客户对阿里云产品认同度； 5.商务运作和业务支持 基于阿里云和客户商务流程规则，完成客户招投标及商务合同签署等商务工作； 动态跟踪客户需求变化，推动合同变更； 协同产研、交付和生态伙伴等资源，及时发现并解决项目交付问题，及时向产研部门反馈AI产品的优化建议，支撑客户业务目标达成 6.市场敏感与扩展复制 挖掘可复制、可规模化、符合市场逻辑的AI解决方案，通过客户案例的落地对成功实践进行总结归纳完成从0到1；并对内部团队及客户进行推广，促进从1到N的复制；
1、理解 LLM 能力边界与 Harness Engineering，支撑 Agent 在数据开发和分析的全链路场景应用； 2、规划面向大模型的语义层、指标体系与元数据治理，让数据对 AI 可读、可调用； 3、把实验分析与归因能力产品化，接入数据 Agent，由 Agent 自动输出结论与建议； 4、以评测驱动 Agent 迭代，设计并落地质量保障流程，持续提升 Agent 的准确性与交付质量。
深入参与 Alibaba Token Hub 事业群 MaaS 业务（Model as a Service）的核心算法研发，以前沿的技术驱动顶层业务创新，定义下一代 AI-Native 交互范式。面向真实应用场景，依托阿里强大的基座模型，打造行业SOTA的智能座舱解决方案。具体工作内容包括但不限于： 1、智能座舱 Agent 决策与任务编排：构建座舱场景下的 Agent 决策能力，包括工具/功能调用（导航、媒体、空调、车窗等）、多步任务规划与分解、基于行车上下文的服务主动触发、多 Agent 协同与仲裁等，实现"懂你、主动、能办事"的座舱智能交互范式。 2、智能座舱 Omni 大模型研发与落地：面向智能座舱场景构建端到端多模态多语言大模型能力，攻克流式语音交互、模态对齐、长时程上下文管理等核心问题，在 Omni 架构下保持并提升模型的对话智商与情商，支撑"边听边说边办事"的座舱交互体验。 3、Agentic Search 与座舱知识推理能力建设：利用 Query Planning、大模型 Reasoning 和 Deep Search等技术，提升模型对车辆手册、本地生活、百科新闻等信息的检索、理解、推理与总结能力；重点攻克复杂知识问答、跨源信息整合、长链路任务查询及不确定信息处理场景，保障回复的准确性、可溯源性与可控性。 4、训练、推理框架与端云部署优化：掌握 vLLM / SGLang 等推理引擎的使用与优化，基于 Megatron / DeepSpeed 等框架，结合座舱 Omni 模型与端云协同部署特点进行定制化改造，探索端侧小模型与云端大模型协同推理，满足座舱对时延、成本与隐私的严苛要求。 5、训练数据、评测体系与模型持续迭代：参与座舱 Agent 训练数据、轨迹数据、工具调用数据、偏好数据及安全数据的构建，开展 SFT、RLHF、RLVR、Agentic RL 等模型迭代；建设覆盖意图理解、规划质量、工具调用成功率、任务完成率、回复准确性、时延、幻觉率与安全性的评测体系，基于线上反馈形成数据飞轮，持续推动 Agent 能力进化。
一、Agent Runtime 与任务编排 ● 设计并实现 Agent 运行时——基于 Planning / Memory / Tool-use 构建高性能编排引擎，覆盖多步推理（ReAct / Plan-and-Solve）、上下文管理与状态机，让 Agent 稳定跑完长链路任务而不中途跑飞 ● 深度优化 Function Calling 并基于 MCP（Model Context Protocol）构建可扩展工具链，打通 Agent 与外部系统、企业应用的互通 ● 落地 Agentic RAG 与 GraphRAG，构建支持多跳推理与动态更新的长效记忆系统，突破长上下文知识瓶颈 ● 打通工具与沙箱执行层——代码执行、文件操作、外部 API 调用的安全隔离与权限控制，让 Agent 既能干活又不越界 二、评测与可靠性（Eval Harness） ● 搭建端到端 Eval Framework——从单点工具调用到完整任务轨迹（trajectory）的自动化评测，用数据而不是直觉来判断每次迭代是进步还是退步 ● 建立自动化监控闭环——围绕决策轨迹、工具调用准确率、自愈率做全链路 tracing 与失败分层归因（infra 层自动重试、agent 层转人工），让线上问题可复现、可定位 ● 沉淀回归数据集与质量基线，推动团队形成"改一版就能量化验证"的研发节奏 三、全栈应用落地 ● 主导 AI 原生应用的端到端交付——打通从大模型推理、Agent 编排到前端用户界面的全链路，独立完成核心系统与模块的开发上线 ● 负责 Agent 工作台的交互实现——会话、任务视图、运行轨迹可视化，让用户真正看得懂 Agent 在做什么、卡在哪 ● 保持对业务场景的敏锐洞察，快速理解业务痛点，把模糊的产品需求转化为清晰的技术方案并推动快速迭代 四、技术协作与工程文化 ● 参与 Agent 方向的人才引进与技术面试，协助搭建高水准的工程团队 ● 积极沉淀 Agent 工程实践，输出技术文档与最佳实践，营造开放分享的工程文化 ● 参与技术分享与行业交流，在 Agent 工程领域建立个人和团队的技术影响力
1. 负责相关品类采购和全渠道销售的预算制定、关键业务指标的达成和相应的管理； 2. 制定相关品类规划、负责新供应商进场谈判/年度谈判，确保公司得到优质的采购条件，制定合作条款，管理供应商入场后行为，与供应商建立长期稳定的合作关系； 3. 管理竞争对手调查和消费者调查，把握市场动态，及时调整商品配置、新品上架、商品调价等运营策略，确保品类竞争处于优势； 4. 配合门店营运、指导门店标品的合理安排布局、陈列，确保门店及物流所有员工能正确实施商品所有流程；跟进商品盘点工作的正常进行及盘点数据的准确。
1. 规划内存系统验证策略，制定验证计划，并完成测试点分解以及环境搭建，保证验证计划闭环； 2. 编写和调试功能用例、性能用例、功耗用例，参与内存系统前仿真、Gate-level后仿真，完成验证覆盖率收集和分析； 3. 与架构/设计/软件团队协作，确保内存系统在多个平台得到充分验证，配合上下游完成EMU、FPGA验证、底软调试及回片测试工作。
1. AI机会识别：根据阿里云战略发展方向，紧密跟踪生成式AI前沿趋势，包括大模型演进、智能体框架、AI基础设施架构及主要竞品动态，前瞻性地识别并开拓政企客户在大模型、智能计算等领域的业务机会，发掘潜力客户并捕获项目机会。 2. AI场景挖掘：重点聚焦阿里云AI产品在泛政府、教育科研、医疗卫健、泛企业等行业的场景销售机会点，深入调研客户业务场景，理解客户的AI目标和业务挑战，敏锐捕捉行业中的应用痛点与创新潜力，找到高价值的AI应用机会帮助客户成功，并沉淀行业解决方案。 3. AI客户经营：在政企领域与AI导向型的客户或合作伙伴建立长期、互信的合作关系，推动客户高满意度、高留存率及持续业务增购，为AI收入（如token收入）负责。 4. AI生态建立：善于整合技术、生态与商业资源，攻克AI落地中的关键挑战，与客户技术决策层及生态合作伙伴建立深度信任关系，沉淀可复用的行业解决方案与最佳实践。
1. AI机会识别：根据阿里云战略发展方向，紧密跟踪生成式AI前沿趋势，包括大模型演进、智能体框架、AI基础设施架构及主要竞品动态，前瞻性地识别并开拓政企客户在大模型、智能计算等领域的业务机会，发掘潜力客户并捕获项目机会。 2. AI场景挖掘：重点聚焦阿里云AI产品在泛政府、教育科研、医疗卫健、泛企业等行业的场景销售机会点，深入调研客户业务场景，理解客户的AI目标和业务挑战，敏锐捕捉行业中的应用痛点与创新潜力，找到高价值的AI应用机会帮助客户成功，并沉淀行业解决方案。 3. AI客户经营：在政企领域与AI导向型的客户或合作伙伴建立长期、互信的合作关系，推动客户高满意度、高留存率及持续业务增购，为AI收入（如token收入）负责。 4. AI生态建立：善于整合技术、生态与商业资源，攻克AI落地中的关键挑战，与客户技术决策层及生态合作伙伴建立深度信任关系，沉淀可复用的行业解决方案与最佳实践。
1、激活并新拓客户 •用客户的语言展开对话，获取客户信任，挖掘产品和技术需求，形成有效商机。 •帮助客户理解飞天云计算操作系统、七大件、AI/智算等阿里云产品的技术价值，以及相对竞企的差异化竞争优势，传递阿里云作为客户最佳合作伙伴的定位。 •通过有效的资源整合和运作，推动客户快速决策，采用和持续使用阿里云公共云产品和技术解决方案，解决客户技术问题。 2、伙伴规划和招募 •识别所在区域目标伙伴群，招募高质量、高成长伙伴，制定BP/拓展计划。 3、伙伴成长赋能 •扶持本地化渠道发展及培育，做好本地覆盖及客户挖掘。 •结合伙伴业务方向进行体系化赋能，包括政策、产品与方案、人员能力认证等，实现伙伴销售与服务能力提升和转型，推动业务增长。 4、伙伴运营和激励 •商机识别和分配，通过伙伴进行客户培育和业务拓展，并作过程跟进及资源支持。 •伙伴过程管理和冲突管理。 •参与激励政策制定反馈，保障伙伴权益。 •关注伙伴满意度，及时响应伙伴的合理诉求并作出快速决策。 5、伙伴合作风险管理 •依据生态合作政策，有效进行生态品控/合规/信控管理，预防廉正等红线行为发生，提升业务安全性。
1.负责游戏VIP用户体系建立，用户分层运营和生命周期管理，通过运营手段设计，提升用户粘性及流失召回； 2.负责会员用户的服务体验设计，为VIP用户提供好的服务体验，并带领团队执行落地； 3.建立核心用户沟通及反馈机制，挖掘核心用户需求制订针对性维系方案，提升核心用户忠诚度； 4.组织协调运营内外各平台资源，设计并更新用户维系工具的使用场景和功能； 5.搭建会员成长体系及分层，设计会员权益
1. 拓展新商户及维护老商户，与商户建立长期稳定的合作关系； 2. 了解并根据商户需求，制定个性化运营方案，帮助商户提升交易额； 3. 高质量执行公司的各项策略，并能持续优化； 4. 能够跨部门协作，帮助各端达成目标，并能及时处理来自商户的投诉，反馈、建议等，以提高商户的满意度。
We are seeking a highly skilled and innovative AI Chip Architect who will play a key role in the development of cutting-edge AI hardware. The ideal candidate is a visionary and a problem-solver, capable of designing complex chip architectures optimized for performance, efficiency, and scalability. In this role, you will work with software and hardware engineering groups to define state-of-the-art AI chip architecture for high-performance computing system in Data Center. Key Responsibilities: * Define the architecture for the next-generation AI chips, including high-performance computing system, hierarchically memory/cache system, and high-speed interconnects. * Collaborate with a cross-functional team of hardware engineers, software developers, and machine learning specialists to ensure designs meet the performance and power requirements of AI applications. * Propose and evaluate architectural innovations to improve throughput, latency, energy efficiency, and scalability of AI processing. * Produce thorough documentation to articulate design decisions and architectural trade-offs to stakeholders. * Participate in design reviews, providing critical feedback and insights to improve chip quality and performance. * Oversee and contribute to the entire lifecycle of the chip design process, from specification to production and post-production support. * Mentor junior engineers and contribute to a culture of technical excellence.
-既具备扎实的技术背景，又能熟练地与客户沟通，理解客户需求，并能够将公司的技术产品或服务有效地推广给目标市场； -建立并保持良好的客户关系，定期跟进项目进展，收集反馈信息。 -通过与潜在客户的深入交流，准确把握其业务需求和技术痛点，并结合公司产品特点，定制化设计解决方案； -为客户提供AI芯片的技术支持，确保产品在客户业务场景中的顺利落地； -向客户展示产品功能和优势，为客户提供全面的技术咨询和支持服务，解答有关AI芯片使用过程中的问题； -组织并实施针对客户的技术培训和研讨会，帮助客户快速了解AI芯片产品的规格、特性和使用方法； -收集并分析客户需求，并总结前代产品落地过程中遇到的各种问题将其转化为产品改进建议，与产品和研发团队合作推动产品升级； -与市场营销团队合作，以支持AI芯片在市场中的推广和应用； -持续关注AI领域市场及竞对最新动态和技术趋势，保持对公司产品的竞争力分析；
1、需求理解与归因：深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析完成现象归因；精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标。 2、架构设计：面向具体业务需求，设计 AI 原生系统架构；参与 Agent 系统核心模块的规划，包括记忆管理、推理策略与工具编排，兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性。 3、知识与环境构建：搭建AI与现有业务系统的交互环境，涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计；持续优化召回质量与上下文注入策略，为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑。 4、核心能力实现：负责Agent关键模块的工程落地，实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环；封装标准化SDK/API服务，构建Agent观测体系，实现全链路追踪与多维归因分析。 5、系统迭代与演进：建立搭建自动化评测与回测机制，通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径；沉淀方法论与可复用组件，推动 AI 能力从单点验证走向规模化落地。"
1.负责灵犀互娱月度、季度及年度财务报表的编制与复核，确保报表符合 PRC GAAP / IFRS / US GAAP 披露要求，并按时完成合并报表及报表附注填报； 2.对复杂业务交易事项进行会计判断与处理，撰写会计事项备忘录（Accounting Memo），明确会计政策适用、处理依据及对报表的影响，协调内外部审计及专业机构意见； 3.持续关注会计准则更新及监管要求变化（如新收入准则、租赁准则、金融工具准则、股份支付、合并范围等），评估对游戏行业业务场景的影响，并组织会计准则在核算及报表层面的落地实施； 4.负责灵犀互娱总账模块的月结工作，建立并持续优化总账到报表的流程，提升结账效率与数据准确性； 5.独立完成灵犀互娱月度资产负债表科目复核（BS Account Reconciliation），对科目核算的正确性和合理性作出专业判断，及时发现潜在风险和纠正错误； 6.完成各类外部审计和内部审计的对接与资料准备工作； 7.能够独立且有效地进行跨部门协调和沟通，与上下游团队紧密合作，推动常规工作和其他财务相关项目的工作。
1.商户拓展：开发区域内餐饮商户，提升区域内餐饮商户的外卖渗透率； 2.商户运维：维护区域内已上线商户，了解并根据商户需求制定个性化营销方案，协助其在平台上提升经营水平增加营收； 3.商户赋能：面对商户推广平台新功能、新产品，以此赋能商户外卖经营能力，提升经营水平； 4.协同区域内连锁、新零售、物流同事，全面提升区域运营水平。
1. 负责端（方舱/设备）侧智能化产品技术研发，内容包括但不限于通讯协议选型与适配、软硬件架构设计、推理引擎选型与测试等。 2. 负责端（方舱/设备）侧智能化设备中心化交付和运营体系/工具研发，实现远程自动化部署、调测、监管、OTA升级等。 3. 负责制定IDC智能化产品&流程相关的技术规范并推广，对研发产品的质量负责。 4. 参与边（园区/楼栋）和云侧基础监控能力升级和智能化应用的研发和推广。 5. 参与AI与IDC智能化的全面、深度融合，包括制定适配云/边/端的模型应用规划，模型的选型、验证、灰度、部署、执行等的全链路闭环与协同。
1、结合用户审美和平台需求，对剧本、素材、成片进行内容预检，发现问题，且能提供内容调优的解决思路； 2、与平台各剧集工作室对接，管理好平台项目的整体供给链路，能够在各核心节点梳理清晰业务痛点，掌握相应业务信息。 3、有一定的数据分析能力，定期整理掌握市场动态，对全市场各主要平台的剧集业务做系统性分析和输出。
1、负责新建数据中心消防图纸审核工作，确保消防图纸满足法律法规要求； 2、负责新建数据中心消防系统建设全过程管理工作，严格监督施工单位依照规范及设计要求开展施工，在施工期间主动排查潜在问题，及时督促施工单位落实整改； 3、组织开展新建数据中心消防系统的测试和验证工作，确保系统在紧急情况下可精准启动、稳定运行并充分发挥灭火与防护作用； 4、负责数据中心消防系统的日常运维管理，对各消防系统进行巡检、维护、故障排查与维修，确保消防设备处于正常工作状态； 5、制定和完善消防管理制度、应急预案和消防3P文档，定期组织消防演练和消防培训，提高全体员工的消防安全意识和应急处置能力； 6、对接合作单位、行政物业，确保合作单位、行政物业的消防相关工作按照既定计划和标准落实到位，定期检查合作单位、行政物业的工作进度和质量，及时协调消防相关问题。
1. 治理体系规划与运营：统筹商家/消费者体验治理项目，建设并运营"识别—分级—处置—应用—复盘"的统一治理闭环框架； 2. 指标与标准建设：参与建设平台体验度量指标体系（负向品商、问题订单率、国家/区域体验分），统一认定标准与处置手段标准； 3. 治理专项运营：负责负向货盘治理、问题订单治理、国家分层治理、处罚与申诉治理等专项的日常运营、规则迭代与效果跟踪； 4. 机制与流程设计：设计分级分类处置机制、白名单与例外审批、商家预警与整改引导等弹性机制，平衡治理意志、商家体验与大盘经营； 5. 跨域协同推动：对接风控、物流、供应链、行业运营、流量与投资执行等多方资源，推动治理规则、处置动作与复盘机制跨部门落地； 6. 数据洞察与复盘：基于 SQL/数据工具对体验与治理数据做下钻归因（按场景、国家、模式、业务域），输出治理策略建议与周期性复盘报告； 7. AI 与工具提效：沉淀治理过程中的分析方法与重复性工作为 AI skill / 自动化工具，持续提升团队治理效率与质量。