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1、评测体系建设 深入理解公司 AI 产品业务场景，结合多模态大模型技术发展趋势，设计并持续完善模型评测体系，包括评测维度、指标定义、评测流程与方法论，确保评测结果能够客观反映模型能力变化与关键问题。 2、数据与评测标准建设 负责多模态大模型训练与评测数据的质量体系建设，包括数据标注规范制定、评测标准设计及数据集构建与优化，沉淀高质量数据资产，为模型训练与评测提供可靠基础。 3、模型评测与效果分析 联合产品与算法团队开展离线评测、场景评测及对比评测，系统分析模型表现与能力边界，输出结构化评测报告，支持模型迭代与产品优化。 4、评测场景与Benchmark构建 围绕核心业务场景构建评测任务与Benchmark体系，持续扩展评测覆盖范围，确保评测体系能够真实反映用户场景与模型能力。 5、数据驱动的优化闭环与行业对标 与算法、产品和数据团队协作，通过评测定位模型问题并推动数据补充与模型优化，建立“评测—分析—优化—复评”的迭代闭环，同时持续跟踪行业评测方法与Benchmark，优化内部评测框架。
业务场景 我们正在构建面向医疗健康领域的大模型能力和应用体系。医疗数据具有高度专业性、知识密度大、准确性要求极高的特点——一条错误的药物相互作用知识可能直接影响用户健康决策。 团队需要从海量医学文献、临床指南、药品说明书、疾病知识图谱等异构数据源中，建设高质量的预训练语料和结构化知识库，支撑大模型在医疗问答、健康咨询、临床辅助决策等场景下的权威性、正确性与实用性。 你将参与到以Data为中心、驱动内容理解、知识构建、数据合成和应用的全链路工作中，为千问app toC的医疗健康业务提供高质量的RAG内容供给，同时沉淀高质数据、保障模型能力的迭代提升。 你的工作将直接影响模型在医疗垂直领域的效果天花板——数据质量决定模型能力上限。 工作职责 1. 负责大规模数据采集与内容发现的架构设计、核心技术研发与持续优化，覆盖网页、文档、图片、视频等多种数据形态，实现高质量数据资源的自动化发现、采集与更新。 2. 负责大模型数据基建与演进，支撑海量数据的存储、治理、预处理、质量评估及版本管理，包括数据清洗、去重、相似度计算、脱敏、结构化转换等核心能力建设，保障医学数据的高度准确性、安全与合规。 3. 结合自然语言处理（NLP）、多模态理解、大模型等技术，对海量非结构化数据进行信息抽取、网页分析、内容聚类、标签体系建设等核心技术开发，构建高质量训练数据集和知识库体系，提升RAG效果 4. 与算法团队紧密协作，围绕大模型训练、微调、评测及应用落地需求，设计并优化数据规模、数据结构、数据质量和数据生产流程，持续提升模型训练效果。
1、针对旅行场景设计具有用户价值的AI智能体并推动其不断优化，包括不限于目的地发现、行程规划、值机选座、旅行商品推荐等，为AI规模及留存负责。 2、基于对模型能力与边界的理解，结合旅行场景用户需求，负责用户侧ai横向能力建设，包括不限于长程任务、记忆体系、上下文体系等，提升产品可用率及用户好感度。 3、推动AI能力在各种内外部场景落地，为AI规模经营指标负责。
1、负责共享出行或高德打车相关项目需求开发与迭代、性能优化、架构升级等工作； 2、负责业务线基础设施建设，如线上质量、性能的监控及分析； 3、参与前端Agent能力建设，推进AI在业务中提效落地； 4、负责疑难问题攻关，快速响应紧急问题或需求；
1. 产品体验方向 • 负责阿里云 & ATH 事业群百炼、Qwen Cloud、Qoder、秒悟、万有无界、万镜一刻等 AI-Native 产品的核心页面与关键流程设计，交付高质量的交互稿、视觉稿与走查稿； • 深入理解模型能力（LLM / 多模态 / Agent / Tool Call）与业务场景，把不确定的 AI 能力翻译成可理解、可控制、可验证的产品体验，主动设计 loading、streaming、error、empty、confirm、rollback 等完整状态； • 端到端主导一个核心场景或模块的从 0 到 1，定义该场景的 AI 交互范式与组件模式，向部门设计系统与知识库沉淀可复用资产； • 与产品、算法、前端紧密协作，参与需求评审、原型评审、体验走查，推动方案在真实环境中落地并持续打磨。 2. 设计工程方向 • 推动设计系统与工作流的 AI 化：定义 AI Agents、Skills 与工具在设计中的应用，将设计系统打造为 AI 可读、可消费、可生成的资产；探索从灵感到原型到交付的 AI 驱动工作流； • 建立并维护团队长期复用的设计与前端基础设施，包括 Design Tokens、Components、Patterns、文档和 Storybook；连接 Figma Variables 与代码组件，定义 Motion Token、暗色模式、主题系统； • 参与 Agentic UX 设计与 AI 设计审美等前沿课题的探索，支持团队 Design Skill、Design Agent 与设计工具研发，处理组件治理、版本管理、迁移与跨团队协作。
• 负责阿里云&ATH事业群系列 AI 产品的品牌视觉、发布传播、活动物料、官网 KV、社区内容与开发者体验中的创意视觉输出，参与AI产品品牌语言的构建，形成可复用的品牌资产； • 主导重要发布节点（云栖大会、产品发布会、行业活动）的整体视觉与创意方向，端到端负责从策略到落地； • 结合 AI 生成工具（Midjourney、Lovart、Tapnow等），高效产出高质量视觉方案，并在真实上线场景中打磨细节； • 建立创意团队的工作方法与 AI 生产工作流，沉淀 AIGC 工作流方法、Prompt 资产、制作规范和质量标准，提升团队整体创作效率； • 关注行业趋势、AI 工具演进与视觉表达方式变化，主动将新工具、新流程、新视觉语言转化为可落地的设计实践。
1、负责短剧内容策略与选题策划，基于用户需求和行业趋势判断内容机会，主导题材方向与供给结构规划。 2、洞察短剧内容生态及生产关系变化，研判行业格局与内容趋势，制定内容引入、生产及 CP 合作策略。 3、负责品牌化内容策划，打造具有差异化定位和稳定调性的内容阵地，持续建立用户对优质短剧内容的认知与信任。 4、建立内容价值判断与爆品识别方法论，结合行业表现和用户消费反馈，持续复盘并优化内容策略。
负责千问智能硬件(眼镜/耳机等)的云端大模型能力体系，打造面向文本、语音、图像、视频流等全模态交互的硬件 AI 助手。主导llm/vlm/omni模型后训练、agentic范式、数据体系等方向持续迭代，提升模型在聊天、文本问答、视觉问答、livetalk、agent任务执行的能力；联动硬件侧多模态传感器（如眼动追踪等）开展融合建模与能力增强，进一步拓展模型在真实交互场景下的理解、推理与执行上限，打造自然流畅、有温度、能办事的 AI 体验。
负责千问APP相机场景的多模态算法能力建设，深入迭代VLM模型与Agent能力，你将负责多模态数据构建、VLM训练、数据飞轮和评测体系等关键工作，推动模型在图文对话、视觉RAG、多模态Agentic Search、视觉感知和推理等方向上的能力突破，持续提升用户在开放场景下的需求满足和体验上限。
负责面向头部终端客户的智能助手核心能力建设，打造基于qwen模型的下一代对话交互体验，并应用于系统级手机助手、车载座舱语音助手等场景。你将围绕大模型对话能力、指令跟随、任务理解与执行、多轮交互、风格对齐与体验优化等关键方向展开工作，持续提升智能助手在开放场景下的理解、响应与需求满足能力。岗位将深入参与llm/omni/agent模型训练、数据构建、评测体系、效果优化等关键环节，推动智能助手在自然性、准确性、稳定性、个性化与可用性上的持续突破。
作为先进大模型安全体系的核心驱动力，负责构建覆盖“数据-训练-推理-应用”全生命周期的大模型安全防御体系。重点结合评测优先和内生安全等理念，从根本上设计并落地具备安全基因的大模型架构，对抗提示注入、越狱攻击、数据泄露及滥用等新型AI安全威胁，确保大模型在高风险业务场景下的可信、可控与合规。 【核心职责】 1. 安全评测体系建设 ● 主导构建面向大模型和智能体（LLM/VLM/Agent）的多维度、自动化安全评测平台，覆盖鲁棒性、合规性、偏见歧视、隐私保护、有害内容生成等关键维度 ● 设计并维护动态更新的对抗性测试集与红队（Red Teaming）攻击库，包括但不限于提示注入、越狱攻击、多轮对话诱导等高级攻击手法 ● 研究前沿性AI的风险滥用和失控问题，例如CBRN、伦理、多智能体失控、AI发展提升网络攻击威胁等问题并进行科学和有效的检测度量 ● 建立客观、可量化的安全评分体系及安全等级认证标准，支撑模型上线准入、灰度发布及持续监控。跟踪前沿对抗攻击与防御技术，定期组织针对内部模型的实战对抗演练 2. 内生安全机制设计 ● 从架构层面推动“安全左移”，将安全机制内生融入模型预训练、微调（SFT/RLHF）、检索增强生成（RAG）及智能体（Agent）等环节。 ● 研发并落地可插拔的安全对齐技术，如指令鲁棒性增强、安全向量控制、动态系统提示词硬化、自我反思（Self-Correction）机制等。设计针对模型参数、中间激活及梯度的安全检测和隐私保护方案等 ● 探索可解释性安全方法，构建模型决策的内部监控与预警机制，实现安全风险的早期发现与自动响应 3. 标准制定与生态合作 ● 主导或参与阿里巴巴在制定企业级大模型安全开发规范、评测标准等方面的工作 ● 代表阿里巴巴参与国内外AI安全标准组织的研讨与标准制定。 ● 建立与学界、业界安全社区的联动机制，持续引入前沿攻击防御技术，输出安全白皮书或专利
基于智能手表、手环等穿戴设备的多模态生理与运动指标，构建运动健康 Agent，实现对用户健康数据的个性化解读、运动与健康计划生成、实时运动指导，并通过主动服务持续、闭环地管理用户健康。打造自然流畅、有温度、能办事的 AI 健康教练体验。 岗位职责 ● 研发基于大模型的健康解读与对话能力：将 PPG/ECG/IMU 等多传感器指标（心率、心率变异性、血氧、睡眠、压力、运动负荷等）转化为用户可理解、可信赖、循证的个性化健康洞察。 ● 主导或参与大模型后训练与对齐迭代（SFT / RLHF / DPO / Online RL），建设健康场景的数据体系与评测基准，持续提升模型在健康解读、教练对话、Agent 任务执行上的效果。 ● 搭建 Agent 效果评估体系（准确性、可解释性、安全合规、主动服务转化与用户依从性），并驱动持续迭代。 ● 与硬件、产品、算法、医学/运动科学专家跨团队协作，推动能力在设备端与云端稳定落地。 岗位亮点 ● 负责运动健康 Agent / AI 教练核心方向从 0 到 1 建设，是「穿戴算法 + 大模型 Agent + AI 教练」三合一的稀缺复合岗位。 ● 参与穿戴健康产品从算法到商业化落地全过程，AI 健康教练是行业前沿方向，打造「专业降维普惠」的运动健康体验。 ● 技术空间大：涉及模型后训练、多模态融合、Agentic 范式等前沿技术，可对接运动科学/医学专家资源。
1. 负责夸克业务的离线流程开发与迭代，构建高效稳定的端到端数据处理流水线； 2. 深入优化数据采集、清洗、标注、报表等核心流程，提升整体处理效率； 3. 引入业界新技术，推动流程架构升级，实现业务性能、系统稳定性和成本效益的持续提升。
客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 1、促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 2、客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 1、客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
1. 根据阿里云AI战略发展方向，结合人工智能技术演进与行业变革趋势，前瞻性地识别并开拓重点目标客户在大模型、智能计算等领域的业务机会； 2. 能够深入调研客户业务场景，敏锐捕捉行业中的应用痛点与创新潜力，结合阿里云产品及技术优势，促进客户需求与云产品的有效结合，提供立体、专业的咨询及服务，帮助客户成功，并沉淀行业解决方案； 3. 与客户或合作伙伴进行重点项目对接，能向客户高层解析阿里云AI优势，向业务高管呈现具有说服力的AI投资回报率（ROI）分析，加速商机转化； 4. 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，为阿里云AI战略的长期发展储备关键客户与技术资产。
岗位定位：为大本地行业交易规模、商家经营效率与商品营销效果负责，通过AI驱动的产品创新与深度行业洞察，设计可规模化增长的行业产品，助力行业商业化收入达成。 核心职责： 1、 深度理解本地生活行业（医疗、教培、宠物、零售家装、商圈等），负责高德商家经营及交易业务的产品设计 2、 基于行业特征与用户心智，制定商家与供给产品策略，提升优质供给覆盖率 3、 负责商家从入驻、经营到增长的全链路产品及行业消费者在高德平台产品体验，保证行业生态健康与合作纵深 4、 建立行业数据监控体系，数据驱动产品策略优化 5、 运用AI技术重构商家经营与营销交易链路（智能推荐、经营诊断、内容生成、转化优化等），，助力业务规模增长和费效优化
1. 负责高德到店高频行业交易增长，涵盖美食/休闲娱乐等行业，深入理解行业商业模式，进行策略和方案设计，提高交易规模和效率 2. 针对“预订/团购/代金券/买单”等交易方式，拓展流量触点，并设计用户场景串联，优化C端各环节转化效率，带来交易规模和用户体验双增长 3. 基于业务目标评估，分析制定行业供给策略，协同高价值供给引入，提升行业所需商品供给规模及质量 4. 结合高德地图优势，挖掘行业特性下新增长场景。结合AI创新能力，持续提升用户体验和交易效率，保持产品在行业内领先性
1. 负责度假行业商家端到用户端的系统产品设计，覆盖①商家端供给发布、②用户端交易链路、③履约体系闭环，独立主导产品搭建与迭代升级。 2. 通过数据分析、用研、访谈商家、排查case等方式，深入度假行业经营真实痛点，提出差异化创新性产品解决方案。预判商家诉求、平台边界，给出兼顾用户体验、商业逻辑、迭代效率的高性价比解法。 3. 协同业务及上下游相关产研团队完成产品方案设计及相关文档的撰写，推动确保关键节点按时交付，并能在推进过程中主动识别风险、协调解决。
1. 负责Chat场景的图像视频Agent应用优化。负责构建大规模Mult-Agent系统，并对视觉语言模型（VLM）进行高效的定制与微调，以驱动业务创新； 2. 负责基于基础模型，进行文生图、文生视频、图像/视频编辑等AIGC技术能力的精调、优化，持续提升用户体验； 3. 进行前沿Agent应用方向的技术预研，跟踪并评估行业前沿研究成果，主动探索其在业务场景中的可行性，并负责将有潜力的技术迅速落地为核心业务能力，驱动产品创新与运营效率提升。
1. 基于业务目标、跨境消费者特征和行业洞察，制定类目业务策略。 2. 基于跨境消费者需求、行业趋势和国内产地供给优势，产出合理的销售计划及品类规划，并制定招商策略，联动招商团队完成目标品牌/商品的招商工作； 3. 制定销售计划及价格策略，进行品牌成长、商品生命周期运营、日常/大促销售运营，为类目GMV负责。