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职位概述 随着智能手机进入AI OS时代，手机厂商竞争从硬件生态转向以AI Agent智能体为核心的服务生态竞争。本岗位负责高德地图在手机厂商AI生态中的产品合作与用户增长，从传统流量分发、系统入口合作，升级为系统级AI助手与多智能体协同。依托MCP标准化连接、A2A多智能体协同能力，把高德位置、出行、本地生活服务，让厂商Agent能够准确理解、稳定调用、完成用户任务，实现从“人找服务”到“服务找人”的业务模式升级，持续扩大服务触达、用户回流、活跃留存。 职位描述： 1. AI Agent生态增长策略与路线规划 负责手机厂商AI Agent生态合作的产品规划与增长策略，面向新用户、活跃用户、使用频次、留存、业务转化等核心目标，深度理解各厂商AI助手（小爱同学、Jovi、YOYO等）能力边界，挖掘系统AI助手、智能搜索、多模态交互、场景化推荐等增量入口，输出阶段性产品路线图与增长计划，设计基于自然语言交互的用户获取、活跃、回流路径。 2. Agent服务供给体系建设，业务能力标准化封装 将搜索、路线规划、导航、打车、酒旅、本地生活等业务能力，从App内功能，改造为可被外部Agent发现、理解、调用、组合的标准化服务； 3. MCP服务产品设计与持续迭代优化 主导MCP在高德侧落地与优化，包含工具描述、参数Schema、意图‑能力映射、鉴权授权、超时重试、返回结果结构、异常兜底策略、可观测埋点体系设计；持续优化大模型调用体验，降低幻觉与调用延迟，重点提升能力发现率、选择率、调用成功率、端到端任务完成率。 4. A2A跨智能体协同方案设计与落地 推动高德业务Agent与手机厂商系统Agent的A2A对接合作，协同定义能力发现、任务委派、上下文传递、会话状态维护、身份与权限管控、结果回传、异常处理、效果归因整套机制；支撑跨Agent复杂任务协同，打通多应用服务闭环，提升用户体验与业务NPS。 5. 厂商端全链路项目落地推进 深度拆解不同手机厂商AI战略、系统能力、入口形态、商务合作机制，覆盖全方位入口形态；联合厂商完成合作方案设计，推动方案验证、联合开发、灰度测试、规模化上线全流程落地。 6. 端到端增长漏斗搭建与数据驱动迭代 搭建Agent场景完整增长漏斗：用户意图识别‑能力召回‑路由分发‑服务调用‑任务完成‑App回流‑业务转化‑用户留存；基于埋点采集、效果归因、A/B实验、人群分层，定位业务杠杆，持续优化投入产出比，对DAU/MAU、业务转化、用户留存等结果负责。 7. 体验、业务、安全多方平衡迭代 以真实用户任务完成为核心，持续优化Agent交互体验、响应效率、结果质量、跨端承接链路；平衡厂商诉求、用户价值、业务增长目标与隐私安全要求。 8. 项目统筹与能力沉淀复制 统筹内外部研发、算法、运营，外部厂商多方资源，管理重点项目目标、节奏、风险与交付质量；沉淀可复用的产品标准、Agent接入规范、厂商合作方法论，提升多厂商、多场景规模化复制效率。
1. 业务合作伙伴：深入理解业务部门，理解业务逻辑与组织痛点，通过提供专业的人力资源方案，驱动组织效能、团队灵活性及产出质量的持续提升； 2. 人才与组织规划：围绕业务的中长期目标，开展组织架构设计、人力规划及人才梯队建设。统筹招聘、人才发展、职级评定等工作，确保技术组织具备可持续增长的“人才势能”； 3. 人才生态经营：保持对技术人才市场的高度敏锐。主导重点技术方向（如 AI+工程、AI+架构等）人才地图（Mapping）绘制，建立核心人才库与长期跟进机制，提升组织在关键人才获取上的前瞻性和主动权； 4. 文化与员工体验建设：打造简单透明、务实高效的团队氛围。建立多元化的沟通渠道，主动识别并解决员工诉求，优化工作体验，提升团队凝聚力与归属感； 5. 数据洞察与决策：运用数据分析手段，对人才效能、组织健康度等关键指标进行复盘与洞察。通过量化结果衡量人力资源举措的有效性，为管理决策提供科学依据。
财务BP岗位，帮助城市业务分析投入产出，支持业务决策，主要包括下面几个方面： 1. 城市业务管理：从多维度分析城市经营结果及机会点，助力城市经营决策，包括但不限于目标管理、城市诊断及机会点洞察提出财务建议、策略可行性评估及执行追踪，沉淀有效的财务管理方法论和分析模型，并与总部团队对接落实到可视化产品； 2. 流程制定：识别城市痛点，并与总部运营团队协同优化业务流程，通过机制保障助力业务运营效率提升 3. 创新业务支持
1、负责游戏界面的视觉设计，将交互逻辑转化为美观、易用且有风格辨识度的界面方案； 2、能够适应多种美术风格，根据项目需求灵活调整设计方向； 3、根据交互设计方案进行界面视觉风格定义和详细设计； 4、设计界面中的图标、按钮、面板等视觉元素； 5、与动效和程序配合完成界面在引擎中的实现和优化； 6、分析现有界面设计的优缺点，持续迭代提升品质； 7、深入理解风格化 ，开放世界的美术风格和表现需求，在创作中精准呈现项目特质； 8、与交互设计、动效、程序等团队紧密协作，共同推进项目美术品质提升；
1. 探索研究多模态生成大模型的设计与开发，探究高效生成、生成理解统一、多模态理解、强化学习/RLHF后训练和高效数据管线设计等方向。 2. 参与研发多模态生成大模型开发等下一代人工智能核心技术，参与大规模生成基础模型预训练与后训练开发。 3. 负责跟踪和研究多模态生成大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。
1、负责PC淘宝搜索&推荐场景的算法优化，在召回、精排、重排、相关性等技术方向进行深入研究，设计算法方案并推动落地，提升点击率、转化率等业务指标。 2、探索和研究大模型（LLM）在召回与排序环节的应用潜力，包括但不限于：利用大模型增强用户/商品理解与表征；探索生成式召回、基于知识和推理的召回等新范式；研究大模型在排序模型的特征工程、意图理解中的作用; Agentic推荐等。
1、负责先进工艺、封装工艺DTCO工作，实现Device → Process → Interconnect → Package → System多级设计和工艺联合优化； 2、负责2D/3D Testkey、SC、RO等测试结构的设计和版图实现、多级建模仿真及硅后验证分析， 实现SC性能和面积寻优，输出DFM规则和工艺优化建议； 3、设计和实现先进晶圆工艺、封装工艺场景下的有效测试结构，研究工艺变化、封装材料、热应力及机械应力等对器件和电路的性能、散热及可靠性的影响，输出设计和工艺优化建议； 4、针对新一代关键工艺技术开展工艺级别DTCO工作，识别工艺难点及其对设计的挑战，研究可能的解决方案并进行验证； 5、撰写报告、技术规范文档等，沉淀工程经验与方法论； FINFET/堆叠/先进封装；
1.负责频道中内容组织形式与推荐策略的落地（小说/听书/短剧），结合用户画像和行为数据，优化内容分发效率，提升人均阅读时长与内容消费深度。 2.负责内容产品的用户激励体系设计与运营，持续提升用户活跃度与留存率。 3.负责内容生态的商业化探索与落地，基于淘宝的生态环境，推动商业化增长。 4.搭建并完善运营数据监控体系，通过数据分析驱动运营决策，定期输出运营复盘报告。 5.持续探索和手淘其他频道产品进行合作的可能性
1、费用监控与优化： 定期复盘全国门店各类物料采买费用、预算达成率、采购合规率等核心指标，识别费用异常与优化空间，输出分析报告并提出改进方案，持续优化费用结构。 2、订货策略制定： 负责门店包耗材订货策略的制定与迭代，搭建并维护库存周转天数、缺货率、呆滞率、报损率、预算达成率等核心指标看板，保障门店物资供应与成本控制的平衡。 3、数字化系统落地： 参与AI智能订货系统的建设与推广落地，配合技术团队优化安全库存模型、订货参数配置等，推动系统能力在实际业务场景中的有效应用。 4、流程标准化建设： 沉淀费用管理与订货环节的标准化作业流程（SOP），推动区域费用管理向数字化、精细化方向演进，提升跨区域协同效率。 5、部门协同： 与门店运营、采购、财务、法务等团队保持高效协作，推动费用相关议题的闭环解决与项目落地。 6、自采供应商管理：业务自采服务的需求管理和服务类供应商履约管理。通过资源拓展及合作模式迭代，持续优化自采服务的成本、质量、时效及合规。
1.负责行业数据（外部引入）的运营管理；主要工作包括：（事前）业务需求收集与评审、（事中）外部数据的合规/调用/质量/ROI/管理、（事后）数据源应用的优先级分层等; 2. 探索大模型外部数据市场项目合作机会，包含基础数据语料、行业垂直数据语料、多模态语料及定制化数据，如科技伦理知识库； 3. 定期维护更新大模型数据知识大图及供应商能力知识库，保持与相关行业协会的密切沟通。
1. 复杂系统级建模与集成 (Complex System-Level Modeling and Integration): -- 主导新型异构并行计算架构的系统级功能模型 (System-Level Functional Model) 设计与实现。 -- 负责集成各个IP模块的功能行为模型 (Behavioral Model)，构建完整的片上系统 (SoC) 虚拟平台 (Virtual Platform)，并确保模型在功能上的高保真度 (High Fidelity)。 -- 该模型将作为固件 (Firmware)、驱动程序 (Driver) 以及上层应用软件 (Application Software) 开发、预集成和早期验证的基础平台。 2. 关键IP的精确级建模 (Precise-Level Modeling for Key IP): -- 对自研或定制的关键计算IP（如NPU/DSP/专用加速器等）执行事务级 (Transaction-Level) 的比特精确功能建模 (Bit-Accurate Functional Modeling)。 -- 确保模型和设计Spec的准确性， IP级模型将作为Golden Model 用于RTL功能验证，支持算法验证和早期性能瓶颈分析。 3. 建模方法学研究与性能优化 (Modeling Methodology Research and Performance Optimization): -- 研究并引入先进的功能建模方法学和仿真技术（如**TLM 2.0/SystemC/C++**等）。 -- 专注于提升模型仿真速度 (Simulation Speed) 和吞吐量 (Throughput)，以满足大规模软件回归测试和快速迭代的需求。 -- 持续优化虚拟平台的效率 (Efficiency) 和可扩展性 (Scalability)。
负责以下一个或者多个领域： 1. 基于平头哥数据中心服务器CPU芯片的应用和benchmark的性能分析与优化。 2. 通过分析包括上层的应用，中间层的框架、库和底层的Linux操作系统、硬件驱动的行为模式，以及竞对的性能表现，识别系统性能瓶颈，明确软硬件的优化方向。 3. 将识别出的性能瓶颈场景进行简化，实现称为有代表性的perf microbenchmark，作为软硬件优化的输入和用例。 4. 和软件团队协作，参与软件优化的开发工作，包括但不限于：给出优化方案或建议，提供性能测试用例。 5. 和CPU架构和硬件设计团队协作，将分析中定位到的硬件性能瓶颈问题反馈给硬件团队，提供相应测试用例，为下一代硬件产品的优化提出可行性建议。 6. 和测试自动化团队合作，建立和完善高效的CPU芯片性能测试系统；提高团队内性能测试和回归的工作效率。
1.咨询规划设计：主导智慧园区数字化建设及运营咨询，通过深度洞察行业趋势及客户运营痛点，提供具备竞争力的场景化解决方案；负责编制高质量的规划方案及调研报告；具备较强的方案汇报能力，能有效影响企业高层或政府决策者。 2.智能化设计管理：负责智能化专项从任务书编制、扩初设计到施工图深化的全过程管理；把控计算机网络、综合安防、楼宇自控（BA）、能源管理等各子系统的技术选型与图纸质量；协调建筑、结构、机电、精装等各专业协同提资，确保设计方案的落地性、成本经济性与进度可控性。 3.行业标准引领：参与行业标准、企业标准的制定与维护，持续优化智慧园区标准化建设体系，确保前沿技术与设计标准的深度融合。
面向阿里集团提供高稳定、低成本、易使用的容器服务，通过业务弹性编排、资源额度弹性管理、多等级资源调度和混合部署、运筹优化的全局资源规整和排布、异常检测和诊断自愈等，支持业务便捷、高效使用集团全局智算和通算资源，并保障不同等级不同场景的业务服务slo。 1. 负责智算和通算资源的统一管理和统一调度等集群管理、基础调度、容器与混部等相关技术和系统研发； 2. 负责交易导购类、搜推广引擎类、大模型AI类、大数据类、数据库类和中间件类等业务的应用编排和弹性调度托管； 3. 负责基础资源监控、基础资源数据、异常检测和诊断自愈、研发质量和稳定性等DevOps&AIOPS相关基础平台研发； 4. 负责计算、存储、网络、机房和业务布局等云原生基础设施规划演进，持续降低基础设施成本，并屏蔽底层基础设施差异。
1、对用户规模增长及相关运营阵地获客效率负责，如到端承接、增长工具等，核心关注各运营阵地的可触达用户规模及承接效率，关注拉新、召回获客贡献； 2、负责制定用户权益策略和打法，监控分城市/门店分层的MAC、DAC等核心指标，输出策略复盘报告并推动优化，沉淀可复制的区域策略模板，做好各业态店/仓的爬坡模型。 3、通过用户行为分析（如月钱包份额、消费时段、SKU偏好）洞察挖掘用户增长机会，通过制定不同的运营策略及手段、运营活动，引导用户行为，提高用户转化及质量，并推动各门店用户策略落地优化； 4、跨部门资源协同：联动采销、营运等团队，推动资源倾斜与策略落地，确保经营目标达成。
岗位职责： 1、项目产品营销活动设计（线上、线下）； 2、项目产品品牌设计/营销创意及传播执行； 3、产品宣发期、预约期等创意和营销设计执行； 4、设计形式不限于广告、H5、网站等平面视觉。
1. 商业化基础设施：建设并演进 AI 产品商业化底座，支撑 C 端转化增长与 B 端企业规模化营收，以工程化能力持续释放商业价值。 2. 企业级 AI 知识引擎：打造企业知识引擎核心服务，将代码/文档等知识资产结构化与可用化，构建 企业级 Agent。 3. 生产级权限与企业管控：建设企业级身份权限与管理控制体系，形成对 MCP、Rules、Hooks 等能力的统一管控与治理，保障多租户安全边界与关键链路可靠性。 4. 资金安全与风控：搭建资金安全与商业化风控体系，系统性降低欺诈与异常带来的资金风险。 5. 安全合规与可观测度量：建立面向 AI 场景的安全合规与可观测度量体系，用数据驱动商业化增长与治理闭环。
1. 大模型推理与调度平台建设：主导多模态/LLM 推理服务化与模型调度中台（自研/二方/三方）建设，支持同模型多账号、多模型共存、降级容错与弹性扩缩容，保障高并发低时延的线上推理体验。 2. 推理加速与资源效率优化：推进推理加速与 GPU 资源复用等优化策略落地，提升模型利用率并降低单位推理成本。 3. 模型成本治理体系：建设模型资源（如配额、用量、费用、使用期限/到期策略）可视化与治理闭环，推动降本动作落地并形成可持续的成本优化机制。 4. 服务端基础架构演进与全球化支撑：负责全球多 Region 架构规划与服务端架构演进，建设统一网关与用户服务体系，支撑业务快速迭代与流量调度、容错容灾与性能优化。 5. SRE 稳定性与可观测性建设：构建全链路监控与自动化运维能力，完善异常响应、容量管理与弹性扩容机制，提升平台可用性与可运营性。 6. 架构融合与平台化治理：推动团队多款 AI 产品服务端架构融合与服务复用，减少重复投入并沉淀统一能力，持续演进与维护以满足企业级/ToC 产品化交付要求。
1、负责主持生产部各车间生产、质量、工艺、设备、安全等管理工作，确保各项指标的达成； 2、依工艺标准对各车间的操作工艺、质量进行监督，确保成品达标； 3、依据生产计划组织生产人员完成生产任务，确保按质按量交货； 4、负责本部门出入库台帐数据的准确性和生产数据提交的正确性； 5、负责本部门的成本控制（盘亏盘盈、物料领用、报损、水电气的控制、在产品库存、固定资产及其他各项费用支出等）； 6、审核生产部人员的计件工资情况，是否正确、合理； 7、负责生产部bom修改、工艺路线维护数据提交准确性； 8、负责各项生产制度、标准及流程的贯彻落实和及时更新修订。
1、负责工厂质量管理体系落地执行，推进ISO22000/HACCP体系维护，推进FSSC22000体系搭建，落实各项质量目标、食品安全目标的达成； 2、牵头建立部门内原料验收、过程巡检、成品出厂检验标准化作业流程；牵头工厂虫害管控、清洁消毒计划、SSOP卫生规范的落地； 3、依据国标、总部要求、生产sop组织落实生产过程质量稽核，对人员卫生、工器具卫生、工艺参数、人员操作进行监督，推动现场质量改善； 4、负责客诉、市场抽检、监督检查问题的接收、原因调查，制定纠正预防措施，跟进闭环，输出整改报告； 5、负责检验设备、计量器具的校验、台账管理；负责现有产品及新产品对接制样和送检；对检测机构出具的报告进行检查，问题点对接进行修改及报告归档； 6、负责部门需求物资采购清单审核，申请及进度跟进； 7、负责工厂食品安全培训资料的收集、编写、修改等工作，完成培训需求； 8、各方检查配合品控经理做好资料准备，现场迎审及后续改善措施的落地验证工作； 9、负责相关法律、法规的收集、整理、培训工作； 10、完成上级交办的其他质量管理专项工作。