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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
候选人将负责以下任务： ‒ 参与超大规模芯片top DFT的实现及验证，包括SSN、SCAN，MBIST，BISR，BSD，SSN 等 ‒ 实现tile 上DFT的实现及验证，包括第三方PHY等DFT的集成开发 ‒ 参与先进DFT技术flow的开发验证，例如SSN、INST、Logic_Bist 等， 负责维护DFT 脚本。 ‒ 利用DFT技术辅助func实现debug。 ‒ 实现 mbist/scan disgnosis、良率分析及提升。 ‒ 实现DFT SDC 的开发并支持后端DFT timing收敛。 ‒ 生成高覆盖率低测试成本的ATE pattern，实现对pattern 的优化。
1. 负责基础工艺IP（Foundation IP）设计与交付，包括Standard Cell、SRAM、IO及其他数模混合 IP（如CML、LDO、PVT Sensor等） 2. 深入理解并解读Foundry PDK、工艺规则与特性，与工艺厂保持紧密技术协作，分析并解决与工艺波动、可靠性（EM/IR-drop/Aging 等）相关的设计挑战 3. 针对产品目标与工艺特性进行定制化电路设计，优化 PPA（性能/功耗/面积）、工艺鲁棒性与可靠性指标，为高性能计算芯片提供定制化基础IP支撑 4. 负责IP工艺库开发与维护，包括 LIB、LEF、GDS、Verilog/Liberty 模型等，确保交付质量与一致性 5. 建立并执行严格的验证流程，包括SPICE仿真、DRC/LVS/ERC/PERC、跨PVT工艺角功能验证、可靠性验证，确保IP的功能正确性、时序完整性、物理可靠性与量产可行性 6. 输出完整的IP技术文档及使用指南，为SoC设计团队提供技术支持，保障IP的顺利集成
1.负责大规模SoC芯片在系统级应用形态下的SLT测试策略制定与实施，覆盖功能验证、接口稳定性、高低温压力测试、可靠性测试等 2. 主导SLT测试平台的搭建与开发，包括测试板卡（Test Fixture）、治具（Jig）、ATE对接接口的规划 3. 与芯片设计、DFT、固件、系统硬件、ATE团队协作，构建芯片到整卡的SLT验证闭环，支持从Silicon Bring-up到出货验证 4.设计并实现高覆盖率的系统测试脚本，对接BMC、MCU、PCle Host等外部环境，模拟真实运行负载进行压力测试与老化验证 5.分析系统级Fail log、功耗异常、性能漂移等问题，追踪根因并协助推动设计/工艺/测试策略优化 6.推动SLT测试自动化，包括脚本框架搭建、远程控制与批量验证流程构建 7. 管理SLT阶段测试数据，输出测试报表、良率数据及质量评估报告，参与量产策略制定 8.支持与OEM、封测、代工厂对接SLT产线需求，推动量产部署
职位描述： 1. 负责芯片ATE测试方案的制定，优化测试覆盖率、良率和测试成本，支持大规模量产； 2. 开发和优化ATE测试程序，确保测试稳定性和效率，并推动测试平台的改进； 3. 进行芯片特性分析，优化测试参数，支持量产爬坡及产品性能验证； 4. 结合DFT技术进行芯片调试和故障定位，提升测试可测性和良率； 5. 分析量产测试数据，持续优化测试流程，提升测试稳定性和产品一致性； 6. 协助制定和执行可靠性测试方案，支持筛选、回测及失效分析，确保芯片质量。
AI SoC前端设计工程师，专注于高性能IP设计与优化。该职位将参与SoC关键IP设计、优化和集成，推动AI SoC的高效能、高安全性与低功耗设计。 1、负责AI SoC关键IP设计，负责RTL设计与优化，确保IP的高效实现，满足PPA（性能/功耗/面积）需求 2、 参与IP设计验证，制定测试计划，支持功能验证和性能优化 3、与SoC架构团队合作，定义IP功能需求和SoC级集成方案 4、协同后端物理设计团队，优化IP以满足时序、面积和功耗目标 5、参与IP交付流程，编写和审核设计文档，支持SoC设计团队集成
深入重点客户业务场景，快速识别其对大模型技术的需求场景，例如知识问答、办公提效、内容生成、智能研发、辅助编程、多模态识别和生成等，端到端完成需求分析、总体方案设计、架构设计、组件研发、数据集成、系统集成等工作，推动通义千问系列模型在行业场景的落地； 主导大模型项目落地的关键技术工作，包括场景需求收集、数据解析与处理、知识抽取与向量化、RAG开发、Agent 流程编排等，协助客户完成模型选型、系统对接、用量监控、成本优化与效果迭代，确保客户可直观感知模型价值； 开发辅助工具代码降低客户接入门槛，例如测试工具、效果评测工具、数据处理工具、API 调用示例及 Demo 应用； 输出大模型落地方法论与最佳实践，包括 Prompt 模板库、RAG 优化策略、Agent 设计模式等，支持客户自主运营与规模化复制。
1、负责优酷会员传播策略搭建系、策划年度营销战役、建立竞争壁垒及沉淀品牌资产，联动文娱IP资源及阿里生态，达成会员心智占领与转化提升目标； 2、月度主导会员营销厂牌活动落地，统筹负责会员营销活动的策划、权益供给、站外传播，站内协同包括站内活动、剧宣、商业化等，保证按时上线及效果，重点关注会员市场声量、心智、促转等指标，定期输出活动复盘报告； 3、基于优酷会员市场心智落地会员中插广告，需要协同片方、剧宣、艺人、商业化等多业务部门，整体统筹上线包含策划、脚本、拍摄、上线及传播，并拿到正向市场结果反馈及会员促转； 4、结合站内会员营销创新玩法，及当下热门IP策划及传播，扩大优酷会员心智及用户进站； 5、拓展会员权益库，基于会员营销活动合作资源拓展，包含品牌、艺人、线下场地、文旅等bd，丰富会员权益。