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1. 大模型Query语义理解：主导LLM在搜索场景下的Query理解核心研发，负责用户意图识别、实体抽取、语义纠错及Query改写扩展等，从底层提升模型对自然语言指令的解析精度与鲁棒性； 2. 多轮对话与上下文工程：针对多轮复杂交互场景，研发并落地上下文工程相关算法，确保LLM在对话中的语义连贯性与记忆准确性； 3. 前沿Agent技术探索：持续跟踪大模型与Agent前沿技术，探索LLM在复杂推理、快慢思考等场景的应用，构建Query理解与系统优化的自动化Agent闭环机制；
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、直播电商等）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. 【会员收入驱动】以会员拉新、留存、复购为核心目标，制定并执行动漫内容运营策略，通过精细化运营提升动漫板块对会员收入的贡献度； 2. 【项目运营管理】负责动漫重点IP的全生命周期运营，包括选题评估、上线规划、营销推广、用户转化等环节，确保项目达成收入及用户增长目标； 3. 【数据驱动决策】建立动漫内容数据分析体系，深入挖掘用户行为数据（观看时长、完播率、付费转化等），通过数据洞察指导内容引进、排播策略及运营动作优化； 4. 【用户画像运营】基于用户分层（性别、年龄、职业、付费偏好等维度）构建精细化运营策略，针对不同细分题材类型制定差异化运营方案； 5. 【会员多维促收探索】探索动漫内容的多元化变现模式，包括会员专享、超前点播、周边衍生等，提升单用户价值（ARPU）； 6. 【跨部门协同】与内容采购、产品技术、市场营销、算法推荐等部门紧密协作，推动动漫内容在平台内的曝光效率及转化效果优化； 7. 【行业研究】持续跟踪国内外动漫行业发展趋势，研究竞品平台运营策略，为业务决策提供参考。
1、渠道合作策略制定：基于公司会员增长目标，拆解并制定不同渠道（如异业、金融、运营航、流量平台）的差异化合作策略输出，标准化的合作框架。 2、BD赋能与工具输出：沉淀渠道拓展SOP，为BD团队提供谈判话术、合作模板、收益测算及竞品分析支持，提升团队整体人效与转化率。 3、资源统筹与配置：根据渠道属性与用户画像，设计最优的会员权益组合与补贴策略，实现ROI最大化。 4、数据洞察与复盘：建立渠道效果评估体系，定期复盘各渠道合作数据，通过数据分析发现增长点或问题，并动态调整合作策略。 5、跨部门协同：作为中台枢纽，拉通产品、运营、财务等部门资源，解决BD在合作落地过程中的卡点，确保策略高效落地。
1、通过与连锁酒店集团和城区管理建立关系，拓展区域内优质连锁门店，保证区域供应链完整、拿回优势价格和库存； 2、结合平台工具和连锁酒店集团的优势，形成集团、门店、平台的整合方案，落地执行基础信息维护、工单处理等，提高间夜产出； 3、解决连锁商家遇到的如操作、财务、订单、商品优化等方面的问题，并通过拜访，帮商家解决具体问题及维护与城区、门店的关系。
1、深入研究政企客户的行业发展趋势、典型业务场景与数字化架构，梳理各场景引入大模型的需求痛点与商业价值，帮助客户规划可落地的MaaS AI应用路径。 2、从客户典型业务场景出发，结合阿里云模型、百炼平台、AI Native产品等，设计端到端MaaS大模型解决方案，涵盖模型选型、部署架构、工程链路及效果评估体系；动手搭建智能体、多Agent工作流进行POC验证，协同FDE团队推动项目落地。 3、结合客户业务场景，通过标杆案例展示与Demo演示呈现阿里云大模型核心竞争优势；面向客户高层传递阿里云AI全栈产品价值与MaaS战略方向，影响客户技术选型与关键决策，具备独立Call High能力。 4、沉淀面向政企细分行业/场景的大模型最佳实践及标杆案例，形成可复用方法论体系；对内赋能销售与行区团队，对外支持生态合作伙伴及客户的技术培训与方案共创。 5、持续识别阿里云MaaS大模型及AI Native产品在政企场景落地中的技术瓶颈与市场机会，将客户需求与反馈结构化传递给产品团队，推动产品功能迭代与交付流程持续优化。
1. 深度参与飞猪智能客服核心能力建设，涵盖从需求洞察到系统构建的全流程，通过技术能力提升业务效率与效果，实现技术价值转化。 2. 重点参与客服领域真实场景的AI-Agent的设计、实现与优化演进。 3. 深度参与系统架构设计及评审、CodeRview、稳定性工具及机制体系建设，保障系统高可用。 4. 参与关键难点攻关，前瞻性技术预研等技术突破及储备工作。
聚焦音乐人商业变现，统筹品牌合作、商业演出、直播、版权衍生、跨界联动等全商务板块，平衡收益与艺人定位。 1、商务渠道开发与资源整合：主动开拓品牌、广告、电商、直播、综艺、影视OST、游戏配乐等多元合作渠道，持续积累行业人脉，构建稳定的商务资源网络。 2、商务谈判与合作落地：对接各类合作方，独立完成报价制定、方案沟通及商务谈判，精准匹配艺人风格与受众调性，敲定合作形式、费用、权益及档期，确保优质商务高效落地。 3、商业演出统筹与执行：承接拼盘商演、企业年会、答谢会等各类商业演出，对接主办方明确演出细节，核定报价、场次、舞台及差旅标准，配合执行团队完成演出全流程落地，并维护长期商演渠道关系。 4、版权授权推进与管理：配合版权部门推动词曲、录音版权在影视、综艺、短视频商用及翻唱等场景的授权工作，规范版权使用，实现版权资产的商业价值最大化。 5、衍生业务开发与跨界联动：探索艺人周边、联名产品等衍生商业模式，主导联名合作洽谈及分成方案设计，统筹品牌跨界联动，在保护艺人形象定位的前提下，持续拓展商业变现边界。
1、日常运维 • 负责数据中心日常运维及管理工作，制定数据中心IT运维策略与运维计划，保障IT稳定性，均衡考虑运维质量、效率、成本及安全 • 通过IT数字化运维管理，提高机房管控能力和兜底能力，保障维修及时率、风险闭环率等各项指标达标。 • 负责响应和处置阿里IDC风险事件及应急故障处理，实现IDC变更、故障等运行风险可控； 2、优化改进 • 负责所辖数据中心的IT运维工作优化，制定/梳理阿里IDC运维管理制度、操作手册、应急管理流程和应急操作预案。 • 负责协同经营成本团队，通过建立成本分析模型、人效模型，实现对成本效率的精细化分析管控，达成经营目标。 3、技术支撑 • 负责数据中心运维侧技术管理，能带领团队通过技术管理为数据中心设计、设备选型等技术迭代提供技术支撑。 • 承担业务设备的现场技术支持，了解业务需求和网络结构，通过团队合作有效支撑数据中心运营。 4、团队管理 • 负责数据中心运维团队的日常管理、考核、人才梯队建设、能力培养，规划数据中心运维人员技术培训工作，提升运维团队服务水平。 • 建立与运营商、上级主管等部门间顺畅的沟通渠道，防止出现数据中心运营风险，确保阿里运营策略要求合规落地。
1. 根据市场动态及行业客户需求，制定并执行区域业务规划，确保快递网点、消费者、网络运营以及政府监管等多方利益的平衡，促进驿站业务的持续健康发展。 2. 整合公司内外资源，确保总部运营策略在所负责区域的有效实施与落地执行。 3. 负责监控区域站点和网点的日常运营情况，并及时处理异常问题，保障整体运营稳定。 4. 组建并领导本地化团队，致力于提升站点服务质量与用户体验，优化站点经营环境，增强站点的生存与发展能力。
1、通过与连锁酒店集团和城区管理建立关系，拓展区域内优质连锁门店，保证区域供应链完整、拿回优势价格和库存； 2、结合平台工具和连锁酒店集团的优势，形成集团、门店、平台的整合方案，落地执行基础信息维护、工单处理等，提高间夜产出； 3、解决连锁商家遇到的如操作、财务、订单、商品优化等方面的问题，并通过拜访，帮商家解决具体问题及维护与城区、门店的关系。
1、通过与连锁酒店集团和城区管理建立关系，拓展区域内优质连锁门店，保证区域供应链完整、拿回优势价格和库存； 2、结合平台工具和连锁酒店集团的优势，形成集团、门店、平台的整合方案，落地执行基础信息维护、工单处理等，提高间夜产出； 3、解决连锁商家遇到的如操作、财务、订单、商品优化等方面的问题，并通过拜访，帮商家解决具体问题及维护与城区、门店的关系。
1. 税务合规处理：主导各公司月度税费计算及纳税申报，负责年度审计、企业所得税汇算清缴、高新技术企业认定及复审、研发费用加计扣除等事项，保障税务处理及时、准确、合规。 2. 税企关系维护：维护与各地税务机关的良好沟通关系，熟练应对税务风险检查、协查及稽查事项，规范涉税资料管理，维护公司良好税务形象。 3. 税务合规质量检查：定期开展税务工作质量检查与复核，重点排查计税申报数据准确性、发票管理规范性及税收优惠适用合规性，识别潜在风险并推动问题整改闭环。 4. 税务自动化推进：在日常税务工作中主动发现流程痛点与数据断点，厘清现状并梳理优化方案，推动税务自动化系统的迭代升级，持续提升税务管理的数字化水平与运营效率。 5. 法规跟踪与流程优化：持续跟踪税收法规、优惠政策及监管口径变化，结合业务需求及时更新操作手册与工作模板，确保税务实践始终合规且处于行业前沿。 6. 跨部门协同与数据支持：协同业务、财务、法务、技术及外部中介机构，负责涉税数据核对、税务分析及报表整理，为管理决策提供数据支持。
1. 在业务场景中完成用户痛点及需求梳理、设计策略、设计方案、结果验证、优化迭代的全流程体验设计。 2. 参与AI与业务结合的产品体验创新，探索前沿的AI体验范式及设计表达。 3. 参与设计AI能力和资产建设，设计方法与流程迭代，提升设计质量与效率。
● 带领团队完成AI加速PE核的实现。 ● 包括架构的研发，RTL 设计实现，集成等工作。 ● 协同物理设计工程师进行性能/功耗/面积评估和优化工作。 ● 协同验证工作师进行SoC验证工作。
1、负责建立与相关行业主管部门的沟通渠道，建设科技创新心智。 2、分析相关政策信息，牵头策划并落地相关的政企合作、产品测评、项目活动参与等，支持业务发展。 3、跟踪研究行业发展趋势，组织向主管部门、行业组织等建言献策，扩大影响力。 4、建立并维护行业专家资源，参与行业交流，营造良好的政产学研交流环境。
AI 全栈工程师是一个高度综合性的技术角色，要求工程师能够覆盖AI智能领域的全流程开发工作，需要在掌握传统工程研发、机器学习、深度学习的核心技术的同时，还需熟悉从数据处理、模型训练到部署落地的各个环节，并具备跨团队协作的能力。
1. 负责AI视频生成产品的企业级客户运营策略制定与执行，推动客户从试用到活跃、从活跃到付费的全生命周期运营，持续提升产品的商业化指标； 2. 深入了解企业客户的AI视频生产工作流（从脚本到成片全流程），优化产品的Agent/工作流配置，提升客户视频制作效率和内容质量； 3. 跟进行业AI视频生成技术趋势（Sora、Seedance、可灵等），提炼优质视频内容特征与最佳实践，输出客户成功案例与行业解决方案； 4. 与产品、算法、研发团队紧密合作，将客户反馈与使用数据转化为产品需求，协同推动模型能力与产品功能迭代； 5. 负责视频生成产品的内容生态建设，包括模板库、提示词库、风格库等运营，降低客户使用门槛、提升产出效果。
1. 负责金融投研AI产品的企业客户运营，深入理解券商、基金、银行等金融机构的投研工作流，结合AI能力设计产品落地策略； 2. 负责金融数据资源的引入与管理，包括行情数据、公告信息、研报数据等，为模型训练与产品功能提供高质量数据支撑； 3. 策划并执行金融客户的onboarding方案与培训体系，输出行业最佳实践案例，推动客户在投研、风控、合规等场景的深度使用； 4. 与产品、算法团队紧密协作，将客户反馈转化为产品需求，持续优化金融Agent的专业性与准确性； 5. 持续关注金融科技行业动态与监管趋势，确保产品运营策略符合金融合规要求。
1、基于业务采购需求，制定和执行项目的商务采购策略，支持各业务线需求落地； 2、负责商务谈判，包括推动用商过程中各关键商务环节的有序落地，确保采购项目的高质量交付； 3、从业务角度提供服务商商务保障、负责供应商的商务合同履行、预算进度和付款及时与准确; 4、储备优质供应商，通过供应商定期考核、认证手段，逐步优化供应商资源，构建良性的供应商管理体系； 5、协同采购，财务，内控，风控以及生态管理部针对用商环节的各项部门管控措施落地，确保部门间的高效协同，提升用商使用的规范性；