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1. 评测集体系搭建：构建Work方向评测体系，涵盖基模、AI应用下的AI办公软件、金融、法律、GUI&CLI 、企业级工作流大型项目等方向评测体系 2. Benchmark建设：构建高专业、高覆盖率的in-house 评测集，管理运营专家评测集生产，评测集合成技术生产 3. 评测集环境定制化开发：基于基础环境，定制化开发相关环境，构建与真实场景相匹配的环境，以支持评测集建设 4. 自动化评测集技术：LLM as Judge,Agent as Judge等评测技术研发，实现高效的自动评测 5. 评测输出：周期性评测模型短板，在模型研发阶段提供针对性的数据建议。指导数据生产、模型迭代。
1、维护区域现有加盟餐饮商户，并通过各种途径开发新餐饮商户； 2、协助新餐饮商户完成加盟以及后期销售工作； 3、通过现场销售，提升餐厅的信息化、数据化管理水平； 4、优秀的谈判能力，配合Marketing团队完成营销项目跟进，并能够独自完成营销项目； 5、完成公司布局全国的战略任务；
1、千问办公经营效率及分析洞察能力体系建设：从 0 到 1 搭建覆盖营收（SaaS 订阅 / 算力 Topup / 专有部署）、算粒与 Token 消耗、毛利利润、用户画像的商业效率分析框架，统一核心指标口径并联动 BI、数仓、财务沉淀可复用数据资产，建设经营看板与异动预警机制，输出定期经营分析报告与专项归因。 2、阿里云 & 钉钉组织商机挖掘：基于用户消耗行为、画像与生命周期数据，识别高价值/高潜客户及增购、扩容、专有部署等商机线索，面向阿里云与钉钉两大组织的销售与服务团队输出可执行的商机清单与 POC 转化洞察，跟踪转化漏斗并推动 POC 向正式商用转化。 3、经营体系 & MaaS（算粒中台）侧分析：支撑算粒商业模式设计与定价的量化测算，评估缓存计费、多模态、阶梯定价等各计费模式的效率与利润影响，支持各 AI 产品线接入算粒中台的成本核算、定价合理性与交易链路分析，并对营销、销售、渠道政策做数据评估与投入产出复盘。
1、负责阿里云公共云价格体系管理，包括但不限于行业价格策略制定、授权与行权规则设计、价格水位运营与分析、报价平台建设的工作； 2、负责收集、分析、跟踪市场竞争者价格策略和价格变动情况，根据市场竞争情况及时调整价格策略和价格管控规则，保证竞争优势； 3、负责拉通产品侧分析、优化成本，提升云计算产品成本竞争力 4、对经营单元的销售毛利负责，月度产出经营分析报告，主动识别销毛达成风险、制定盈利提升计划 5、负责价格策略、报价流程与规则的培训
1、负责公司心智层面的策划及传播，包括公司大事件、定调内容、财报等内容方向； 2、结合公司动态、行业及财经环境，撰写相关新闻稿及深度稿； 3、关注行业，了解国内外AI公司业务、技术及动态，定期出具洞察报告； 4、支持其他业务传播需求，包括但不限于产品、技术、网络热点等。
- 制定弹性计算（包括函数计算、ACS Agent Sandbox、轻量应用服务器等产品）面向 AI Agent 开发者的运营策略，通过数据分析明确用户画像，并根据市场需求和用户反馈持续调优 - 识别关键媒体渠道（搜索引擎、B站/小红书、以及 AI 技术社区等新媒体），制定投放策略和运营计划 - 量化和提升投放 ROI，对关键词、展示类广告的前端点击和后端转化效果进行实时监控与优化，确保单位投放有效性 - 制定aliyun.com/alibabacloud.com站内流量分发规则，优化站内流量转化效率 - 设计平台运营规则，提供运营工具与资源包，协同做好权益设计与运营，支撑用户增长目标 - 制定开发者社区运营规划和策略，对社区长期发展负责，推进社区知识产权保护和技术标准制定 - 管理和维护社区技术内容（技术文章、开源项目、教程等），结合开发者实际使用场景确保内容实用性和可操作性，并通过多渠道宣传推广 - 收集分析社区运营数据（开发者数量、活跃度、试用与有效使用用户数等），评估效果并持续优化；与合作伙伴建立良好合作关系，共同推动社区发展 - 策划并组织线上线下开发者活动（免费试用、技术培训、黑客松、开发者 meetup 等），协同各产品线产品运营，提高有效用户转化 - 制定活动策略和计划，整合各方资源确保活动顺利进行，获取参与者反馈并分析活动数据，持续优化活动效果 - 与合作伙伴共同策划和运营开发者活动，关注市场行业动态，及时调整策略保持活动竞争力 - 通过数据分析、问卷调查和用户反馈等方式洞察开发者需求，与产研团队紧密合作推动产品优化和改进，提升产品竞争力
1. 能够深入理解所负责的弹性计算产品技术原理、架构和使用场景，根据云沙箱/容器/ECS产品特性进行架构设计和客户方案管理，推动和实现产品的商业化落地； 2. 负责弹性计算 Agent 技术解决方案的设计规划：需要能充分了解客户的需求和场景，能够基于云沙箱组合安全、存储、观测、上下文管理等领域产品，设计阿里云 Agent Infra 解决方案，为客户提供面向实际业务场景的可落地方案，推动产品规模增长； 3. 能够成为 AI/Agent 技术领域的专家：不仅要能理解和使用 AI/Agent 相关的产品能力和特性，还需要能深入理解和运用 Harness 工程方法，设计出可落地的 AI/Agent 最佳实践，推动客户 POC 测试和生产转化； 4. 能够主动探索 AI/Agent 的发展和演进趋势：积极主动的学习业界 AI 新技术、快速跟进 AI 发展新动向，并能从客户的诉求和落地场景中抽象出产品需求，协助产研推进云沙箱/容器/ECS等产品功能迭代和竞争力打磨； 5. 能够与前线架构师/BTE销售紧密合作，主动了解客户当前在产品方案遇到的困难和需求，帮助客户解决技术问题，寻找新的业务突破点。推广产品方案并能够影响客户的基础设施、工程、算法等不同团队，用产品技术推动业务增长。
1. 负责泛容器服务全年故障管控，推动故障分收敛，通过核心/普通仓库分级覆盖率标准及集成测试成功率保障研发过程质量，实现ACK/ACS/FC等产品闭环修复。 2. 主导容器服务全生命周期质量保障体系建设，拉齐多产品一致的质量策略、验收方案与验收流程，确保质量保障水位统一。 3. 规划建设AI Native CI平台，基于AI Agent实现测试失败分析、报告生成、流水线编排等场景，提升测试用例AI生成比例与代码风险扫描能力。 4. 负责容器产品性能容量提升，主导性能评测基础设施建设与标准化基线管理，以评测数据驱动容量规划与性能优化。 5. 建设容器故障演练体系，验证产品容灾、告警与逃逸能力，跟进历史故障改进落地及重大架构改造质量风险评估。 6. 推动AI Coding在容器研发团队的实践落地，探索AI辅助开发在测试生成、代码评审、风险识别等场景的规模化应用。
1. 负责灵骏集群的AI系统性能分析与优化，支持客户多个AI作业场景在不同平台芯片和多种集群规模下的适配和性能调优，能快速且以工具/产品化方式识别性能瓶颈并提出解决方案； 2. 针对主流深度学习框架、分布式训练和模型部署场景等，进行性能调优，优化算子性能、通信性能、内存利用率等关键指标，提升集群整体运行效率； 3. 对AI系统进行性能建模与仿真，建立Roofline模型等性能分析工具。通过仿真结果辅助系统设计和资源分配，为集群建设提供数据支持；同时推荐最佳训练和模型部署配置，辅助用户拿到最佳性能实践； 4. 负责开发和维护性能分析工具，支持系统性能监控、瓶颈定位和优化效果评估，提供性能分析报告，为团队和客户提供性能优化建议。
1. 建设灵骏集群监管控系统核心能力，不断提升客户在云上使用灵骏智算集群产品的自动化、智能化程度。 2. 建设满足业务场景和数据合规要求的智算集群库存管理体系，结合节点调度、性能分析、故障自动化处理、租户运维功能等核心体系能力，持续提升灵骏智算集群产品竞争力。 3. 建设智算集群和管控系统自身高可用体系，如智算集群健康检测、节点与集群异常快速处置体系、管控组件故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用、保障线上系统稳定性。 4. 建设异构算力统一管理及资源调度系统，持续智算集群资源利用率、降低计算成本。 5. 持续跟踪AI智算、云原生及智能运维领域新技术，结合业务场景进行创新。 6. 该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
1、主导/参与面向 Intel/AMD/ARM 新一代服务器平台的虚拟化核心模块研发，完成新硬件特性在 Dragonfly Hypervisor 中的使能与深度优化； 2、设计并实现虚拟化下高性能、轻量级VMM方案，支撑 AI 训练/推理、Agent 沙箱等新型负载的隔离性、性能与启动速度； 3、 研发与优化软硬协同的隔离方案（内存/IO/中断/设备粒度），提升多租户场景下的安全性、确定性与资源保障能力； 4、基于神龙硬件平台，设计并落地加速卸载方案，持续降低虚拟化开销、提升端到端吞吐与延迟； 5、持续演进热迁移/热升级/热插拔技术，在百万级实例规模下保障业务零感知、高成功率、秒级收敛； 6、构建虚拟化可信执行环境（vTPM/TCM 集成、机密计算支持、启动度量与远程证明），打造云上可信基础设施底座； 7、深入客户一线，主导复杂性能瓶颈分析、稳定性根因定位与系统级调优，输出可复用的方法论与工具链； 8、参与下一代 Dragonfly Hypervisor 的架构设计——面向 AI Infra 与 Agent 运行时需求，定义轻量、弹性、可扩展、可观测的新一代虚拟化范式。
1. 建设灵骏集群监管控系统核心能力，不断提升客户在云上使用灵骏智算集群产品的自动化、智能化程度。 2. 建设满足业务场景和数据合规要求的智算集群库存管理体系，结合节点调度、性能分析、故障自动化处理、租户运维功能等核心体系能力，持续提升灵骏智算集群产品竞争力。 3. 建设智算集群和管控系统自身高可用体系，如智算集群健康检测、节点与集群异常快速处置体系、管控组件故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用、保障线上系统稳定性。 4. 建设异构算力统一管理及资源调度系统，持续智算集群资源利用率、降低计算成本。 5. 持续跟踪AI智算、云原生及智能运维领域新技术，结合业务场景进行创新。 6. 该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
函数计算（Function Compute）是阿里云 Serverless 的核心产品，承载了集团内外大量在线业务、AIGC 推理、数据处理、前端 SSR 等负载。 Sandbox Infra 团队负责函数计算最底层的那一层： ● 多租户下的安全隔离：任意用户代码都要能安全、稳定地跑在共享基础设施上； ● 极致的冷启动与弹性：百毫秒级拉起一个带完整运行时的安全沙箱，秒级扩容到数万实例； ● 极致的资源效率：在保证隔离性的前提下，把单机密度、内存复用、CPU 利用率做到业界一线水平； ● 为上层 Runtime、调度、AI Agent / Code Interpreter 等场景，提供稳定、可编程、可观测的执行底座。 简单说：我们做的是"云上最难的那类容器"——既要像虚机一样安全，又要像容器一样轻，还要像进程一样快。 你会参与哪些具体方向（任选其一或多） 1. 安全容器 / MicroVM 方向 基于 Kata / Firecracker / 自研 VMM 做深度裁剪与优化：最小化 guest kernel、优化 VM 启动路径、device 模型简化、IO/网络直通、内存气球与共享、快照与 fork 启动等。 2. 运行时方向 内核裁剪与定制（cgroup v2、namespace、seccomp、LSM、io_uring、eBPF），冷热启动路径优化，page cache / THP / memcg 行为调优，解决真实线上疑难 case。 3. 沙箱调度与资源管理 单机维度的实例编排：实例池、预热、复用、驱逐、超卖、QoS 分级；跨机维度的弹性与亲和性；与上层函数调度、镜像加速（overlay、lazy pull、P2P）深度协同。 4. Runtime & Language Sandbox 语言运行时层面的轻量隔离（Node.js / Python / JVM / Wasm 等），进程级 / v8 isolate / Wasm 沙箱在特定场景下的可行性探索与工程落地，为 AI Agent、Code Interpreter 这类新形态提供底座。 5. 可观测性与稳定性 在不能侵入用户代码的前提下，做沙箱内外的全链路追踪、性能剖析、异常诊断；设计面向百万级实例规模的故障自愈与灰度体系。
1. 负责AaaS（Agent as s Service）管控平台的架构设计与功能研发工作； 2. 深入调研Agentic AI时代对Infra（基础设施层）的需求，凝练核心能力并提供专业的解决方案，助力内外部AI业务实现快速规模增长，并不断提高用户粘性； 3. 设计并落地高性能、高可用、可伸缩的管控系统架构，应对AI时代下CPU、GPU资源海量的弹性需求，并不断提升系统的容量和稳定性，保障客户业务持续稳定地运行； 4. 利用Agent、Harness框架提升内部系统的研发、运维、诊断效率。
1. 构建 Agent Sandbox 服务的云原生适配层，实现基于 Kubernetes 集群的 Agent Sandbox 的全生命周期管理。 2. 负责虚拟节点（Virtual Node）架构设计和性能优化，解决 超大规模集群下 Serverless 容器与Kubernetes 管控面的状态管理、资源映射和异常自动恢复等技术难题。 3. 优化超大并发下 Kubernetes 控制器/组件的处理能力，降低处理延迟，提升资源利用效率与系统稳定性，应对AI时代下海量弹性需求。 4. 实现控制器/组件全面 Agentic 化，提升研发、运维、问题排查效率。 5. 推动云原生 AI 前沿技术的预研、落地，持续提升阿里云容器产品的竞争力与系统稳定性。
1. 负责各计算集群交付运维工作, 并且参与基础运维平台架构设计和建设； 2. 运维服务体系建设与优化，达成产品稳定性与SLA目标； 3. 制定交付标准, 沉淀运维规范, 通过工具平台提效日常工作； 4 跟进内外部合作伙伴项目, 优化项目流程； 4. 需要具备一定的创新突破和个人自驱力，善于发现问题，思考并解决问题。
- 洞察 Agent Infra 行业的市场机会，分析产品市场容量和竞争格局，分析竞争对手产品的竞争优劣势及市场策略 - 制定并组织 Agent Infra 产品营销传播策略和计划，打造产品品牌和用户心智，提升目标客群对产品的感知，扩大前端流量和商机蓄水池 - 负责Agent Infra（真武PPU、Agent Sandbox等） 相关产品的 GTM 体系化建设，跨产品及方案内容建设 - 开发销售赋能材料，制定并执行销售和渠道培训赋能计划 - 通过用户行为分析、资源使用分析、在线动手实践、线下沙龙等形式，制定商机生产、消费策略并执行 - 运营 Agent Infra 技术社区和开发者平台，策划并组织开发者活动，挖掘用户需求和场景，建立产品的技术影响力和用户心智 - 通过商业化策略设计和渠道效率优化，实现中长尾付费客户规模健康增长；通过产品市场活动、圈层运营，协助头腰部客户商业化增长 - 制定产品业务健康度衡量标准和模型，量化分析支持产品设计、业务策略、产品体验、运营效率等多方面工作 - 监控、发现、推动修复端到端用户体验问题，系统化总结用户体验痛点，参与制定产品改进策略
1. 依据公共云统一架构、OpenAPI规范、软件技术栈以及交付运维体系，负责公共云异构计算产品的研发与交付。深度参与研发流程，确保产品从研发到运维的全生命周期高效管理； 2. 跟踪和了解新的异构计算产品技术和趋势，探索前沿的GPU架构设计与技术，理解业务战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地； 3. 联合网络团队共同设计网络互联架构，针对分布式训练和推理业务场景，在软硬件协同及高性能网络方向上寻找性能优化的新途径，构建阿里云加速计算云服务器的核心竞争力； 4. 研发并持续改进系统的稳定性和安全性，制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，提高产品稳定性和性能确保平台的安全可靠运行，并不断提升对外服务质量标准。
1. 负责弹性计算团队重要产研项目的管理工作，确保项目目标达成。 2. 根据组织战略目标的要求，组织相关方进行目标拆解和战役规划，推动核心干系人达成共识。优化资源配置，做好长期目标，短期目标和有限资源之间的统筹与平衡。建立战役组织保障机制，做好战役的执行管理，确保组织战略目标的成功实现。 3.从项目筹备、需求分析、项目规划、过程实施、结果验收、产品发布、运维、业务监控等进行全生命周期管理。有效协调干系人并管理期望值，确保项目有序推进，及时发现并跟踪解决项目问题，有效管理项目风险，协调项目资源，保证目标能够按预期实现落地。 4. 在达成项目目标的同时，通过流程机制建设及可量化可观测的分析，结合产研项目过程的全程跟踪， 能够洞察并改善项目所属产研领域过程中的问题和瓶颈，能够给项目/产研领域一号位提供合理的优化建议；从产品和技术竞争力、业务的发展、从客户问题到产研效率问题等多维度，驱动整个团队提升产出效率。 5.通过过程资产库建设、最佳实践沉淀、项目管理能力赋能等提升团队项目管理能力。
1、作为产品解决方案架构师，深入理解灵骏及异构产品所负责的高性能AI智算集群的技术原理、架构和使用场景，能够根据企业级客户需求和产品能力，规划设计合理的灵骏产品解决方案，推动和实现产品的商业化落地。 2、具备良好的架构思维能力，能够从稳定性、高性能、易用性、可用性、可运维性等方面综合考虑，结合云计算平台产品特点，敏锐捕捉市场趋势，分析竞对产品及市场策略，为产品的设计、实现、改进不断提出建设性的想法和建议，反哺产品能力建设，不断提升灵骏及异构产品的市场竞争力和市场份额。 3、与前线架构师/BTE销售紧密合作，主动了解客户当前在产品方案遇到的困难和需求，帮助客户解决技术问题，寻找新的业务突破点。推广产品方案并能够影响客户的基础设施、工程、算法等不同团队，用产品技术推动业务扩展。 4、分析云计算技术发展趋势/市场竞争格局，挖掘行业数据/客户商机，建立可复制行业解决方案，与产品内部的产品经理、资源及经营团队、研发等团队紧密配合，推动营收增长。