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1. 负责Compute Vision相关算法开发。 2. 负责Compute Vision相关算法并行计算优化。 3. 负责视频推理模型的适配和优化。
1. 负责基于自研CPU芯片通用场景包括但不限于大数据、存储、数据库、视频、Web等场景的软件优化工作：对涉及的基础库、核心业务算法、平台框架等进行深入优化开发和产品化软件交付 2. 负责基于自研CPU芯片在AI 场景的应用软件优化工作：对大模型训练、推理场景涉及框架（PyTorch、vLLM、SGLang 等）、算子库、互联通信、硬件驱动等模块进行CPU侧的瓶颈优化和开发提升自研CPU在AI场景的性能竞争力 3. 紧跟业界、学术届的动态，设计和开发基于自研CPU芯片的计算加速软件，包括但不限于CudaGraph优化、Torch Compile、芯片加速器特性、指令排布优化、NUMA访存亲和性、向量化指令加速等手段 4. 与周边团队合作，分析和探索自研CPU的应用场景和性能分析：梳理关键场景给芯片的迭代设计和优化提供技术输入，增强下一代芯片的竞争力
1、通过挖掘汽车行业的核心人群，推进建设导购链路，包括对消费者的专业性导购、场景化导购等和对商家端的导购工具升级 2、基于用户行为数据和业务场景，探索基于行业阵地的互动玩法创新，提升用户粘性和活跃度 3、通过数据驱动和AI应用，挖掘汽车用户在关键节点转化的创新机会，通过产品化的解决方案推动指标提升
1. 业务预算预测编制：主导年度预算编制、滚动预测、预实偏差分析，确保预算执行与业务战略匹配；理解并勇于挑战业财假设逻辑，确保业务预算和预测数字的合理性和准确性。 2. 财务分析体系搭建：设计合理的分析方法和模板，全面准确的反映预算和预测的过程，识别预算执行偏差并提出优化建议，定期为管理者准备相关经营报告。 3. 业财深度分析：通过业务专项投入和产出的效能分析，推动业财数据融合、跟踪项目全生命周期成本、建立动态监控与预警机制，在保障业务目标实现的前提下看看清成本，推动降本增效，支持常规型和临时型分析任务。 4. 业务决策支持：深度参与业务运营和良好的业财互动，通过及时、精准的财务分析与洞察，支持业务策略制定、资源配置优化、关键经营决策等；从被动支持转向前瞻性决策牵引，形成业务影响力。 5. 内外部协同：制定相应运营规则、保障团队内交付的财务数据和账务质量，匹配集团总账&财务报告团队的各项标准交付。
1、制定运营策略/计划：基于数据洞察分析，制定经营策略和运营计划，致力于销售及毛利目标的达成 2、经营复盘：月度复盘，验证策略、落地、问题总结、改善方案 3、商品基础运营：商品标题、主图、详情页、评论等基础信息的维护管理 4、前端运营玩法：负责商品的竞对巡店及价格力管理、玩法的合理化设计 5、场域布局：如百亿补贴、秒杀、聚划算等公域，自播间、品牌门户等私域资源 6、渠道布局和付费广告：淘客渠道布局、妈妈付费投入计划拆解及产出跟踪、品牌新享、会员短信等 7、数据洞察分析：药品大盘数据、竞对数据变化及动作观察、竞对价格监控、趋势品洞察等 8、客服售前售后对接：消费者售前售后的咨询、客诉的对接处理
1. 负责对接业务模块的预算管理工作，包括年度预算编制、滚动预测、执行监控/预警等主要环节，并为预算管理建立相应配套的执行、控制机制，确保预算执行与业务目标保持一致； 2. 深度了解所支持的业务模块，结合业务目标从财务角度提供合理化达成建议；定期向业务方和管理层进行有效反馈，明确输出财务洞察及建议； 3. 负责对接业务模块的业财数据分析，主动识别风险/机会点；对重点项目进行专题分析，评估资源投入的合理性和有效性，支持业务决策； 4. 牵头对接业务模块财务相关的流程梳理，财务规则标准输出及产品优化，夯实财务基础面，促进工作效率提升； 5. 与协同部门（如税务，法务，核算等）保持良好沟通与协作，确保财务合规性，妥善处理各类财务问题；
1、负责所辖行业的年度及阶段经营规划，围绕业务目标识别关键矛盾，制定目标、策略、行动和指标体系，完成资源配置、过程复盘与策略纠偏，对经双方确认的行业经营结果负责。 2、深入产业链、客户和一线业务场景，建立客户分层与策略/解决方案机制，识别高价值客户和关键增长场景，主导头部客户、重点区域及关键战役的突破。 3、统筹新客户开拓与存量客户经营，围绕新签、消耗、续约、留存、交叉销售及客户长期价值设计差异化策略，推动客户从单点合作走向长期、综合经营合作。 4、理解AI、拥抱AI，利用AI能力打造 AI业务铁军，将一线共性问题抽象为标准产品、平台能力或运营机制，协同产品、研发、算法、运营、交付、财务及法务团队在客户洞察、方案生成、销售提效、商家经营和效果复盘中的高价值场景，推动AI能力在真实业务中落地，避免长期依赖非标人肉交付。 5、负责团队组织设计、关键人才引进、干部梯队和能力模型建设，建立目标管理、过程管理、复盘纠偏及人才培养机制，提升团队人效、协同效率和持续作战能力。
1、 酒店拓展：拓展区域优质酒店，保证区域供应链完整、拿回优势价库； 2、价库运营：结合平台工具和资源，做好基础信息维护、工单处理、平台重点项目的落地执行，提高间夜产出； 3、商户问题处理及关系维护：解决商家遇到的如操作、财务、订单、商品优化等方面的问题，并通过高频次拜访，帮商家解决具体问题及维护与商家的关系； 4、结合区域酒店情况做好售卡目标的规划和执行，以此提升酒店间夜产出。
1、负责氢离子医疗AI产品（包括但不限于搜索/推荐系统）的架构设计与核心研发，覆盖 Query 理解、多路召回、粗排/精排/重排、结果融合与在线服务全链路，持续推动技术优化与平台化建设； 2、承担搜推在线服务的性能与稳定性目标，主导高并发、低延迟场景下的性能调优、容量规划、限流降级与故障治理，保障核心链路 SLA； 3、参与核心技术难题攻关与方案选型，抽象通用工程能力（索引管理、A/B 实验、策略配置化、效果归因等），提升算法与业务的迭代效率； 4、与算法、数仓、产品等团队紧密协作，将大模型、向量检索等前沿技术落地到医疗检索与推荐场景，共同完成业务目标。
1、负责所辖行业的年度及阶段经营规划，围绕业务目标识别关键矛盾，制定目标、策略、行动和指标体系，完成资源配置、过程复盘与策略纠偏，对经双方确认的行业经营结果负责。 2、深入产业链、客户和一线业务场景，建立客户分层与策略/解决方案机制，识别高价值客户和关键增长场景，主导头部客户、重点区域及关键战役的突破。 3、统筹新客户开拓与存量客户经营，围绕新签、消耗、续约、留存、交叉销售及客户长期价值设计差异化策略，推动客户从单点合作走向长期、综合经营合作。 4、理解AI、拥抱AI，利用AI能力打造 AI业务铁军，将一线共性问题抽象为标准产品、平台能力或运营机制，协同产品、研发、算法、运营、交付、财务及法务团队在客户洞察、方案生成、销售提效、商家经营和效果复盘中的高价值场景，推动AI能力在真实业务中落地，避免长期依赖非标人肉交付。 5、负责团队组织设计、关键人才引进、干部梯队和能力模型建设，建立目标管理、过程管理、复盘纠偏及人才培养机制，提升团队人效、协同效率和持续作战能力。
1、负责广告业务场景下的数据研发工作，包括广告投放、曝光、点击、转化等核心链路的数据模型设计、ETL开发与调度管理 2、参与设计、构建服务淘宝闪购商户/品牌营销的核心数据产品和数据工具 3、参与超大规模实时/离线数据计算框架，存储、服务、可视化解决方案的设计、研发 4、参与PB级实时/离线数据仓库建设，商业流量效果归因、价值评估等模型的构建和优化
● 围绕闪购场景，基于 BCD 用户商家&骑手保障需求，评估保险方案&风险，设计两核策略&机制（如健康告知逻辑、风险评分模型阈值、自动核保策略等等），观测分析产品经营情况，设计&沉淀用户数据资产，并通过数据技术驱动等方式持续提升业务质量； ● 协同产品与运营团队，验证新产品的核保规则可行性并推动上线，持续监控业务经营质量，并提出&落地提高业务品质的方案； ● 跟进监管政策变化，及时调整核保策略以满足合规要求。
1、负责UC浏览器内容业务的AI Agent运营工作，包括Agent技能的策略制定、流程编排、效果追踪与持续优化，推动内容供给、生产和流转效率提升。 2、深入理解内容业务场景（如内容入库、安全审核、版权评估、垂类分发等），将业务需求转化为Agent可执行的任务流程，搭建并维护Agent的技能体系、知识库和运营SOP。 3、建立Agent运营效果的评估指标体系，通过数据分析定位瓶颈，结合Harness工程方法（Prompt优化、Case积累、评测迭代）持续提升Agent的任务完成质量。 4、与算法、技术、业务方紧密协作，负责Agent上线后的日常运维、异常处理、版本迭代跟进，确保Agent稳定服务于业务目标。
1. 新闻价值判断与内容标准建设：对新闻价值做好判断，定义什么是好的资讯内容，制定P0/P1/P2事件分级标准，明确每个级别的选题策略，把"值不值得做、怎么做"的运营判断沉淀为可执行的规则和评估体系；在此基础上建设资讯领域的知识库/llm-wiki，搭建skills库，做好Bad case回流，持续迭代优化skills标准 2. 资讯AI生产流程设计：协同产研把资讯运营全流程拆解为可测试、可迭代、可度量的标准化环节，设计多Agent协作流程，明确各环节的先后顺序、异常处理策略、人工介入时机和容错机制，确保生产链路的稳定性；同时制定每个环节和整体产出的评估标准，建立全链路可观测的质量看板 3. 数据分析与业务迭代：具备全链路数据思维：生产侧关注产能、质量、时效、各环节通过率等指标，持续优化生产流程，定义质量核心指标，驱动生产标准迭代；消费侧关注PUV、点击率、时长、留存等用户指标，定位内容策略和分发策略的问题并推动优化。能从数据中发现趋势、归因异常、识别机会，形成"数据发现问题→标准/策略调整→验证效果"的闭环 4. 垂类深耕与多场景运营：深刻理解资讯人群需求，负责1-2个核心垂类（如军事国际、科技/AI等）或内容方向（大事件、本地资讯等）的内容标准建设和项目管理；面向Push、信息流、热榜等不同分发场景，制定差异化的内容标准，确保内容产出适配各场景要求，联动产研做好分发、场景能力建设，并对用户体验负责
制定整合营销策略 • 负责高德新车业务的整体营销策略规划，结合汽车行业发展趋势和用户需求洞察，制定年度、季度营销方案 • 统筹线上线下全渠道营销资源，包括社交媒体、搜索引擎、垂直媒体、线下活动等，形成协同效应 • 建立品牌传播矩阵，提升高德在新车市场的品牌认知度和影响力 跨部门协同与资源整合 • 联动产品、技术、运营、销售等团队，推动营销活动落地执行 • 协调外部合作伙伴（车企、广告代理商、媒体平台等），优化资源配置和投放效果 • 管理营销预算，确保投入产出比最大化 数据驱动的效果优化 • 建立营销效果评估体系，通过数据分析持续优化营销策略 • 监控竞品动态和市场变化，及时调整营销方向 • 输出营销复盘报告，沉淀可复用的方法论和最佳实践 创新营销模式探索 • 研究新兴营销渠道和技术（如短视频、直播、AI营销工具等），探索创新玩法 • 主导大型营销项目的策划和执行，打造行业标杆案例 • 推动营销自动化和智能化建设，提升运营效率
1.受理来自于不同渠道的举报及调查任务，熟练运用各种调查方法，独立或组织团队查明事实真相，取得充足证据，针对调查过程及结论形成完整书面报告，对调查中发现的风险进行分析和评估，与业务共同形成改进方案，并推动业务完成风险改进； 2.对于调查中发现的涉嫌违法案件，推动司法资源介入，追究违法人员责任； 3.积极开拓及维护内外调查资源，并在公司内外形成广泛的廉正调查同盟。
1、预算与滚测管理：负责平台事业部年度预算编制及月度滚动预测，统筹各业务线（APP、中小商家、裹裹、科技数字化等）数据收集与汇总，确保预算编制时效性与预测准确性；跟踪预算执行偏差，输出差异分析报告与改善建议，推动预算闭环管理。 2、费用管控：牵头事业部整体费用管理，重点聚焦人力费用（HC管控、薪酬预算、人员编制联动）、产技服务器费用（资源使用效率与成本优化）、业务外包费用（人员与费用双线管控），建立费用跟踪、预警与复盘机制，确保费用在预算框架内合理可控。 3、内控DOA梳理：负责内部授权体系的梳理、优化与落地执行，确保审批流程合规高效；定期检视DOA执行情况，识别流程风险点并推动整改，配合内审完成合规检查。 4、报表与数据管理：搭建并维护事业部级财务管控报表体系，实现多报表联动与自动化更新；善用Excel高级功能（数据透视、Power Query、公式联动等）及AI工具提效，提升数据整理与分析效率。 5、流程优化与协同：持续优化预算编制、费用审批、报销等财务流程，推动费用管控工具与模板标准化；跨部门协同推动预算与费用管控落地，降低沟通成本。
1、负责互联网客户的售前工作，支持销售拿到业务结果，提升销售额 2、作为技术专家，提供客户迁移上云或者关键需求实现的解决方案，并在落地过程中提供必要的技术指导，确保方案可落地、有竞争力 3、参与客户的方案比选，做POC演示和功能/性能测试，在保证性能和安全性的前提下做到成本最优，性价比最高 4、负责某一垂直细分互联网行业（在线教育，互娱，游戏，交易，产业互联网等）的IT市场洞察、解决方案、打法策略的制定及落地，深入理解该行业的IT和DT需求，能够把握行业的市场和技术发展趋势，推动行业产品、解决方案和合作生态的落地 5、建立行业影响力，组织内外部行业沙龙，做技术分享，传播云原生最佳实践 6、为互联网客户整体IT规划提供支持，指导客户构建安全、弹性、高可用、可扩展的企业IT架构，包括业务系统、监控体系、DevOps、大数据、AI等子系统，从成本、效率、稳定性三个维度提升客户的IT能力
我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 1、负责研发空间智能核心技术，进行室内/室外/航拍/卫片等全场景高质量空间理解、重建与生成，包括但不限于基于图像、视频、点云、Mesh和3DGS等多种模态数据的空间智能基座与应用； 2、负责多模态大模型和视频生成大模型的预训练、微调等工作，包括但不限于数字人、生成式重建及空间生成等应用方向； 3、负责大规模多模态数据集的构建、清洗与管理，搭建高效数据流水线，保障算法训练与评估； 4、负责结合具体需求，抽象出关键算法进行研发，并持续保持及引领相关技术指标。
1.负责 AI 工作台企业级管控平台的服务端架构与核心开发，围绕多租户隔离、权限模型、配额计费、模型与工具准入等核心域，构建面向企业客户的云原生管控底座。 2.主导 AI 应用与 Agent 运行链路的安全加固，涵盖身份认证、密钥托管与透明替换、数据脱敏、提示词注入防护、内容安全护栏与运行时行为约束，确保企业场景下零密钥外泄、可管可控。 3.设计全链路审计体系，覆盖用户请求、Agent 决策、工具调用、模型出入参等关键事件的采集、留痕与合规导出，支撑安全审计与事后追溯。 4.构建 AI 应用可观测性基础设施——基于 OpenTelemetry 实现 Tracing / Logging /Metrics 全覆盖，结合评测体系、灰度发布与根因分析，形成持续迭代闭环。 5.设计企业数据与工具接入方案，包括 MCP 数据源集成、智能路由、结构化数据查询与向量检索，使 Agent 在受控范围内可靠获取企业内部信息。 6.参与模型与工具的智能编排，根据任务复杂度、延迟、成本与安全等级动态选择最合适的模型与工具组合。