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1.负责AI硬件端上音视频预处理算法的工程化和优化，包括：降噪、防抖、超分等图像视频类算法的优化和异构加速或声学信号处理、降噪、AEC、KWS等音频算法的优化和DSP异构加速； 2.跟进支撑智能业务，整合团队资源，协调外部团队，推动业务上线； 3.探索计算优化和芯片异构前沿技术，比如：GPU、NPU、HIFI、DSP等专业芯片，TVM等AI优化前沿框架。
1、日常运维 • 负责数据中心日常运维及管理工作，制定数据中心基础设施运维策略与运维计划，保障设施稳定性，均衡考虑运维质量、效率、成本及安全 • 通过设施数字化运维管理，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。 2、安全合规 • 落实数据中心内所有岗位的安全生产要求，推动数据中心在环保、消防、职业健康、法务、廉正等方面的合规运营，防止出现人员/设备的重大责任事故、行政处罚/责令整改等被动监管事件。 • 识别安全合规风险，建立并完善风险管理机制，负责重大事件的上报和跟踪处理。 • 建立属地资源网络管理，推动与属地政府关系的全方位深化，为属地稳定安全合规运营提供坚实保障。 3、优化改进 • 负责所辖数据中心的设施运维工作优化，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。 • 负责阿里IDC能效优化工作，实现机房高效运行。 • 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。 4、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。 5、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。
搜索正迈向大模型驱动、多模态融合、自主任务执行的新范式。团队专注LLM/VLM与经典搜索内核、分布式引擎的深度融合，打造面向C端海量用户与B端政企客户的下一代智能搜索及对话式Agent产品。 1. AI Search与Agent核心架构及算法：制定AI Search与企业Agent中长期技术战略。主导传统搜索向AI原生架构的融合重构，全链路设计Query理解、多模态召回、精排、生成式答案与Agent编排。推进长文本/多模态检索与RAG体系优化，突破意图拆解、长上下文管理、工具调用与多步规划，建立知识连接器与安全护栏。 2. 底层引擎攻坚与AI系统基建：攻坚底层存储与分布式检索引擎，优化内核、索引结构与向量存储。通过存算分离、冷热分层、集群调度等手段，系统性解决延迟、成本与高并发稳定性问题。打通数据治理、向量嵌入、模型实验到灰度发布的标准化闭环，保障高吞吐与低成本。 3. 数据飞轮、模型训练与评测体系：构建“数据飞轮—场景微调（SFT/DPO）—自动化评测”的闭环体系，以检索导向的奖励信号与数据生态从源头强化事实忠实度，依托高置信度评测基线与动态消融实验，精准归因并系统性压制幻觉，保障企业级交付效果可靠性。 4. 商业化落地与政企交付闭环（聚焦业务结果与ToB交付）：联动产研销团队，主导政企客户AI搜索与Agent方案落地。负责客户知识库结构化接入、向量化治理与记忆体系搭建，结合模型适配微调，推进工程化交付与评测，拿下KA客户。并沉淀行业解决方案与微调范式，实现标准化、规模化复制。 5. 团队管理、跨部门协同与技术影响力（聚焦组织发展与行业发声）：管理跨方向技术团队，打造以存储工程为核心、模型定制与算法协同为延伸的复合型技术团队。
具体职责包括： 1. 模型服务架构：负责 AIGC 模型服务框架的设计与研发，建设统一的模型接入协议、Stage 编排、Engine 管理和 Runtime 能力，支持图像、视频生成等模型快速接入，降低能力形态与硬件组合增长带来的交付复杂度。 2. 分布式推理与性能优化：围绕 DiT 等计算密集型模型，参与并行方案设计，分析计算、通信、显存和 Pipeline Bubble 等核心瓶颈；结合 Profiling、通信计算重叠、Batching、CUDA Graph、算子融合等手段，持续优化任务时延、吞吐、显存占用、GPU 利用率和单位推理成本。 3. 调度与资源效率：面向分辨率、视频时长、采样步数等差异化请求，建设请求调度队列、批处理、QoS、流量路由和弹性伸缩能力；探索 Cohort Scheduling、动态 Pipeline、异构资源池调度等方案，在保障服务质量的前提下提升闲置资源和低成本资源的使用效率。 4. 下一代推理架构：参与 NVLink/NVSwitch等高速互联环境下的 Supernode-Native Serving 探索，建设拓扑感知的进程组管理、角色编排、进程生命周期和请求调度能力，推动新硬件、新并行方案在更大并行域下继续scale的平台能力。
通用： 市场洞察和竞对分析 •洞察和产品相关的市场机会、市场容量和竞争格局。 •分析竞对产品核心指标、市场策略和市场价格。 •快速捕捉市场热点和客户业务痛点，挖掘产品商机，快速推动落地，形成领先竞争力。 产品商机判断和深度技术交流 •作为产品线代表，参与商业策略设计和商机判断。 •对复杂项目需求，协同销售团队与客户进行深度技术交流，结合对行业发展方向和技术变革方向的洞察，就具体技术场景引导客户关键决策人决策，促进商机转化。 产品方案设计和技术支持 •对复杂项目，理解客户的业务和功能性/非功能型需求、性能及可用性需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和可行性、成本优势的产品组合方案，并在产品选型/POC/报价配置时， 提供技术支持。 •提炼基于客户业务场景的关键技术指标，形成领先控标项，在POC、winback等业务活动中落地验证。 •复杂项目推进方案跨团队协同优化，成本，性能，稳定性等多维度提升解决方案的竞争力。 •探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖，保障产品创新活力。 •对大客户提供售后的关键技术答疑，用技术推动业务发展。 产品设计和优化支持 •通过对行业、场景的深入了解，参与产品的重大功能设计、定价设计、用户体验设计，协助产品在行业/场景下保持领先性。 •识别并精准提炼客户的共性需求和痛点，反哺产品设计，推动产品改进和多产品融合、新产品和功能孵化。 最佳实践沉淀和赋能 •沉淀面向细分场景的最佳实践，选择性输出IaC代码，通过项目实践总结标杆成功案例，提炼共性模块、统一标准化能力，加速产品方案规模化复制。 •提炼产品优势功能性能参数，并针对性的设计测试用例，放大产品和技术的影响力，沉淀基于测试用例、测试方案的解决方案竞争力。 •参与产品GTM材料编写、与伙伴共创联合解决方案、对销售团队和生态伙伴赋能。 本岗位特别强调： 1. 行业标杆突破，推动边缘云产品在AIGC，边缘推理，具身智能等多个相关场景中落地；洞察行业共性需求及新增场景，推动产品能力提升，打造业内有竞争力的边缘云产品； 2. 主导边缘云产品解决方案从售前到交付的全流程解决方案支撑；提炼产品在行业典型场景的需求，沉淀行业打法和推广解决方案，实现产品方案等规模复制； 3. 基于AI Network Infra背景及行业客户场景Know How，推动端到端AI解决方案能力落地并实现规模化。
岗位描述：面向"电脑操作智能体"（自主操作 GUI、浏览器、桌面 / 移动端软件完成任务的大模型 Agent），独立负责其能力提升的完整闭环。 岗位职责 1. 设计 CUA 评测任务与轨迹级评分体系（GUI grounding、任务规划、多步操作、长程任务成功率等），定位模型失败模式（误点击、幻觉操作、状态误判、循环卡死等）。对标并扩展业界 benchmark：OSWorld、WebArena / VisualWebArena、AndroidWorld、ScreenSpot-Pro等，并维护内部私有测试集防污染。 2. 针对短板设计操作轨迹合成、环境（沙箱 OS / 浏览器 / 移动端 / 专业软件）合成、拒绝采样等方案，产出高质量训练数据。 3. 主导 SFT / RL 训练消化数据，用评测复测验证短板是否被优化，推动闭环持续迭代。
1. 理解公司发展战略，负责所管辖区域的商圈调研，开发有经营潜力的新点，落实公司制定的拓展规划及年度目标； 2. 严格遵守选址标准，并通过实践帮助决策层不断优化选址标准； 3. 统筹门店选址的前期寻源判断，合同谈判和签署，推进工程进场施工的全过程。定期回顾已签署门店实际营业情况，同甲方优化门店的经营能力； 4. 对负责区域网点考察及评估，完成调研报告和系统流程，落实数据化选址的精准要求，并能通过财务测算选择更优项目； 5. 拥有一定的合作资源及经验，如区域地产商、社区购物中心等； 6. 对所开门店持续做好经营期间的租赁管理工作，包括改造配合、减租降费、关店续租、重大纠纷处理等； 7. 建立与业主良好的互动关系，能快速解决各种门店提出的业主配合问题。
1、构建及迭代硬件产品的商业化数据分析体系，通过数据挖掘、用户行为分析和量化建模，定位业务问题与机会点，输出深度、有业务洞见及可落地的运营优化建议，驱动用户留存、收入等核心指标提升 2、构建及迭代硬件竞争数据监测与分析体系，运用统计归因、对比分析等方法对数据异动进行快速定位与深度拆解，输出关键性策略建议，驱动差异化竞争策略落地 3、基于业务需求构建及迭代可视化数据看板，实现核心指标的可视化监控与自助分析；保障数据看板的准确性、及时性与一致性 4、协同商业化/产品/销售团队，科学运用实验分析方法，评估策略效果，帮助业务了解策略影响人群和链路，助力业务持续提升核心指标表现
1. 主导高扩展性、高吞吐量AI基础设施平台的设计与构建，基于VLLM、SGLang等前沿推理框架，搭建支持多模态大模型的分布式推理系统，实现动态资源调度与低延迟响应 2. 构建智能化资源调度策略与弹性扩缩容机制，保障高并发场景下推理服务的稳定性与资源利用率最大化 3. 解决大规模分布式场景下的性能瓶颈，优化GPU集群资源利用率及端到端推理吞吐量，降低推理成本并提升TTFT、TPOT等指标 4. 跟踪AI基础设施领域（AI Infra）技术趋势，包括但不限于分布式推理优化、模型即服务（MaaS）、自动化模型部署（AutoML）等，结合业务场景进行技术选型与创新性实践 5. 设计并实现AI推理服务效能监控看板与端到端可观测性（Observability）系统，通过实时指标分析（如token消耗、GPU利用率、延迟分布）驱动业务侧资源优化。 6. 构建数据驱动的A/B测试与成本分析模型，为业务决策提供量化依据，助力模型服务化全生命周期管理。
1、项目理解：能够理解一个研究项目是为了解决什么业务问题、支持什么决策、有哪些落地运用场景 2、项目执行与结果产出：对于中小型或简单项目，能够比较独立地完成全流程工作，包括研究设计、访谈执行/定量项目管理（含与供应商的对接沟通）、定性访谈小结/定量数据分析和报告产出；对于中大型或复杂项目，能够在line manager的指导下设计初步的研究方案、定性访谈大纲/定量问卷、完成部分访谈/做好项目管理、运用AI工具辅助访谈小结/定量数据分析、完成报告初稿或独立完成报告模块 3、落地推进：与运营/产品/技术/市场等部门合作，推动研究结果落地运用，跟踪后续业务进展并提供专业建议与支持协助 4、总结沉淀：能够不断迭代优化研究思路和执行方式，沉淀可复用的研究方法论和实操SOP
1、安全评测运营管理：维护评测集的分类体系与质量校验，持续补充高风险场景与新型攻击样本，负责日常评测、上线前评测、竞品对比等不同场景下的评测执行与结果复核，保障评测数据的完整性与可追溯性； 2、评测报告输出：整合评测数据并进行结构化呈现，面向管理层与协作团队输出安全评测报告，清晰呈现安全水位、竞品对比、风险趋势及重点问题，形成周期性沉淀机制； 3、归因分析与问题闭环：结合模型输入输出链路、审核策略与训练数据特征，对 badcase 进行归因分析，并推动相关团队优化修复并跟进闭环； 4、安全策略共建与迭代：基于评测发现和线上 badcase 积累，参与安全审核策略的制定与迭代；将归因分析结论转化为评测集补充、策略规则优化或模型训练数据建议； 5、前沿动态跟踪：关注业界安全事件、新型攻击手法和监管政策变化，及时将外部风险信息转化为内部评测场景和策略调整建议。
1、负责大模型内容安全审核与安全评测平台建设，包括审核平台、自动化评测平台、风险挖掘平台等能力设计与迭代； 2、深入理解大模型业务场景（聊天、创作、生图、生视频、Agent等），结合安全策略与业务需求，设计安全治理与评测产品方案； 3、推动AI Native工作流建设，结合 Agent、AI Coding等工具，设计并落地多Agent协同与自动化Workflow，推动平台模块化与可扩展能力建设，持续提升安全审核与评测效率、风险发现能力及平台自动化水平； 4、联动研发等其他团队，推进安全能力工程化与平台化落地； 5、持续跟进大模型技术在内容安全领域的应用趋势，结合业务实际场景迭代系统、Agent。
1、负责内容安全中台的系统分析和设计工作； 2、负责核心业务模块和组件的开发与迭代。
1、负责公司业务渠道拓展，挖掘新的合作客户，拓展多元化商务合作模式，完成公司既定的商务拓展及业绩目标； 2、主动调研行业市场动态、竞品商业模式及客户需求，收集市场信息、行业政策、合作商机，输出市场调研分析报告，为公司业务发展、合作策略调整提供有效依据； 3、对接合作方、客户的商务洽谈、合作方案制定、合同谈判及签约落地工作，跟进合作全流程，保障合作顺利推进，维护良好的商务合作关系。深度维护存量客户及合作渠道，定期开展客情回访，挖掘客户二次合作、增值合作机会与合作产值； 4、负责业务日常运营数据的统计、整理与监控，涵盖渠道数据、业绩数据、客户数据、转化数据等，建立常态化数据台账并定期开展运营数据分析，拆解业务转化链路，精准定位业务增长亮点、短板及运营问题，输出双周运营数据分析报告； 5、统筹业务运营全流程，协同内部产品、研发等团队，落地运营优化动作，解决业务推进过程中的各类运营问题，提升整体业务运营效率。同时基于数据分析结果，拉通多部门配合，针对性优化商务运营策略，提出可落地的业务优化方案并跟进执行，驱动业务业绩增长。定期复盘商务拓展、合作运营项目效果，总结成功经验与失败问题，迭代优化商务合作模式与运营体系。
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、 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、面向数据中心芯片产品（CPU/GPU/AI 加速器等），主导定制具备行业竞争力的高质量封装解决方案； 2、基于芯片应用场景与系统需求，牵头开展 Floorplan、Bump Matrix、Pinmap、Interposer、Substrate 的评估与设计，统筹 Chiplet 划分、Die-to-Die 互连等封装关键设计环节； 3、从设计、验证、NPI 到量产，端到端把控封装方案设计与制程工艺的匹配度，开展可制造性（DFM）与良率风险评估，保证芯片封装方案的量产可制造性与可靠性； 4、参与行业调研与封装技术预研，主导或参与新技术、新工艺的开发与落地，为芯片产品路线图提供有前瞻性和竞争力的封装解决方案；
1、推动贯彻公司制度、规范、标准在门店的落实，保障门店运营制度规范的有效落地；执行公司的政策和建立可依赖且有效的门店日常运行。预防管理里消防、食安、意外等风险。 2、理解商圈、竞对和用户，据此对门店品类和商品经营方向有清晰的认知，通过品类/商品经营、拉新、营销、卖场布局、商品订货、陈列、服务面销、合理进行库存管控，控制损耗等方式达成销售业绩及毛利目标； 3、带领和控制店内已知未知损耗、管控和提升门店的人效，管控和优化门店相关费用（物料，水电煤等营运费用），达成EBITDA目标。 4、负责门店链路打通及优化，提效降本，负责总部和区域新项目落地优化。 5、负责门店营运标准（安全、陈列、卫生、库存、体验）等的高标准落地。 6、对外建立维护政府（食药监、消防、城管、派出所等）、物业关系，打造协作融洽的合作伙伴。 7、团队管理：指导与培养下属工作能力，打造高绩效团队，形成阶梯化人才成长模式。配合HR落地员工关怀。
1、指导门店经营(时令/日销），推动公司生意计划落地，助力门店生意增长。 2、营运标准/流程的培训巡检，确保门店落地执行。 3、区域门店经营诊断（一店一策），解决门店痛点/难点问题。 4、承上启下，沟通串联，发现并反馈一线问题。 5、市场洞察，探索内外部优秀案例学习复制，寻找门店生意机会点。 6、做好区域人才盘点及梯队培养，打造成熟、稳定的门店团队。 7、公司文化、价值观的传导与践行。 8、发现市场机会点（拓店），以提升市场占有率。 9、外部关系维护。
1、负责短剧业务的整体运营策略制定与落地，对核心业务指标（消费规模、用户留存、内容爆品率等）负责。 2、负责短剧内容供给侧建设，洞察行业内容趋势与生产关系变化，制定版权剧引入与CP合作运营策略，建立稳定的优质内容供给链路。 3、负责短剧消费侧的用户价值经营，对用户从认知到留存的全生命周期负责，识别消费链路中的关键瓶颈与机会点，联动产品、算法、投放团队推动系统性优化。