共 3695 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
1. 负责“人车家智能化”方向整车级别产品的规划及落地，包括智能硬件、全车智能体验、生态设备等领域； 2. 负责完成相关领域的行业、用户和竞品洞察，深度挖掘用户需求并转化为可落地的产品解决方案； 3. 负责协同研发、测试、设计等相关团队，实现方案落地及功能交付； 4. 负责跟进用户反馈问题及用户数据分析，推进解决问题和优化用户体验； 5. 负责撰写所负责领域产品需求文档及产品白皮书。
1. 负责底盘、性能领域一个或多个方向的产品规划及落地； 2. 负责完成相关领域的行业、用户和竞品调研，深度挖掘用户需求并转化为可落地的产品解决方案； 3. 负责协同研发、测试、设计等相关团队，实现方案落地及功能交付； 4. 负责跟进用户反馈问题及用户数据分析，推进解决问题和优化用户体验，持续提升相关领域的用户体验及质量； 5. 负责撰写所负责领域产品需求文档及产品白皮书；
1. 探索自动驾驶世界模型的前沿算法与应用，包括但不限于场景生成、未来预测、场景重建、强化学习等前沿算法的研究； 2. 探索理解生成基座大模型的前沿算法与应用，包括但不限于depth/semantic/flow等方向，同时探索；
1. 协助或独立完成服务中心车辆机电维修工作; 2. 根据小米汽车的维修保养流程要求,在规定的时间内完成车辆的维修保养施工; 3. 根据SOP流程流程,严格执行5S规范,并按照工具使用规范进行维修操作; 4. 时刻遵守安全法规及环境法规; 5. 完成团队交办的其他事宜。
1、客户接待与迎送：主动、热情地问候每一位进店客户，使用标准礼貌用语。礼貌、周到地欢送离店客户。 2、业务咨询与引导分流：作为“首问责任人”，快速甄别客户来访意图（如保养维修、事故维修等）。根据客户需求，及时、准确地将客户引导至相应的服务顾问。初步解答客户的一般性业务咨询（如营业时间、基础服务项目等）。 3、预约用户跟进及分配：跟进和管理服务预约工单，记录客户核心需求及初步症状；更新预约状态、分派准确的接待人员；执行预约确认流程，在客户到店前进行适当提醒，确保预约到店率。
1. 负责小米汽车空调及热管理系统的产品规划和功能定义； 2. 负责持续提升用户座舱空调及其舒适性体验及质量； 3. 前沿技术跟踪：关注行业内新能源汽车热管理系统、高端豪华车型空调舒适性及功能等相关领域的最新技术动态和研究成果，积极探索新技术、新产品体验在公司产品中的应用，提升产品竞争力； 4. 负责撰写所负责领域产品需求文档及产品白皮书。
1. 负责整车的运动控制相关功能的深度开发，包括但不限于功能FD/FR的编写，多系统融合下的功能架构设计拉通，确保各功能模块间的高效协同与稳定运行。 2. 拉通系统开发人员进行复杂场景下运动控制算法的研发与优化，针对极限工况、多干扰环境等情况，设计并实现高精度、高鲁棒性的控制策略，评估并验收整车在各种复杂行驶条件下的性能需求； 3. 主导整车运动协同控制，完成全主动悬架与线控制动、线控转向、扭矩矢量等底盘多执行器的融合协同策略设计，实现整车多维度运动一体化控制，解决多系统耦合冲突问题。 4. 组织开发人员进行复杂运动控制功能的仿真验证与实车测试工作，搭建完善的测试环境，制定科学的测试用例与评估标准，对测试结果进行深入分析，持续优化功能性能； 5. 对接项目管理，并跟踪行业内复杂运动控制技术的前沿动态，开展技术预研工作，将先进技术融入到复杂功能开发中；
1. 制定OTA版本中长期产品规划与年度版本目标，明确各版本定位与核心价值； 2. 主导版本功能策略，基于用户需求、竞品动态、技术成熟度定义版本功能组合； 3. 制定OTA产品体验标准与验收目标，驱动各域达成版本质量目标； 4. 建立OTA产品评价体系，用数据衡量版本效果，持续优化产品策略； 5. 输出竞品OTA策略分析与行业趋势洞察，为产品决策提供依据。
1. 持续探索并建设AI辅助建模、自动化工具及新型生产管线在项目中的应用，推动模型生产方式持续升级； 2. 负责游戏核心玩法场景的编辑与搭建，基于策划案实现关卡结构、动线设计及空间节奏控制； 3. 与程序、美术、叙事团队紧密协作，推动关卡原型验证、迭代优化及最终交付； 4. 设计并配置关键交互元素（如机关、敌人配置、资源点、检查点），平衡挑战性与玩家体验； 5. 参与关卡验收与Playtest反馈分析，针对性调整难度曲线、引导逻辑与视觉提示； 6. 持续优化场景编辑工作流，沉淀模板、工具脚本及规范文档，提升团队生产效率； 7.指导团队成员，进行技术分享与质量审核，持续提升团队角色制作整体水平与交付效率； 8.开展游戏竞品分析，参与项目预研工作，提出关卡设计落地方案。
1.关注AI、AI生成特效素材、AI辅助工具等行业发展趋势，探索新技术在特效生产中的落地应用； 2. 主导产品制定游戏特效风格，输出特效设计模版和规范； 3. 推进日常开发，制作和优化特效资产；协助制定特效资源标准；管理项目特效资产；提高特效资源品质；优化表现方案； 4. 负责外包供应商管理，审核外包提交的特效资源，指导外包制作；依据特效设计流程，参与审核； 5. 协同原画，3D模型、3D编辑、动画、特效等环节团队进行设计实现工作，帮助定义和可视化游戏中的细节，保证最终效果； 6. 积累和共享特效设计经验，参与培训内容编写并培养新人，分享设计经验，帮助团队通过特效设计提升美术质量； 7.开展游戏竞品分析，参与项目预研工作，提出特效落地方案。
1.负责主角，NPC的服装，装备，武器和道具的外观设计。 2.负责跟进和确保原画设计在游戏中的还原度。
1、参与在研项目后端开发、功能移植、日常维护及文档编写。 2、参与产品功能概要设计、详细设计，参与项目需求分析和需求评审，编写易维护、可测性好的代码。 3、负责对平台用户提供技术支持，协助用户排查和定位使用问题、排除故障。
在研互动剧项目： 1、负责项目Unity客户端逻辑功能以及核心模块的设计与开发； 2、持续优化性能，表现和兼容性； 3、优化工作流程，提高研发效率，对编辑器等开发工具持续进行优化； 4、改善游戏体验和细节，与各部门无间协作；
1、负责盒马店仓履约运营管理工作，对盒马店仓作业的收获，上架，拣货，打包等运营环节效率结果负责。 2、推动区域履约运营团队，通过6S管理标准执行，前后场库存规划，库位规划执行，拣货动线设计，作业环节作业优化等一系列方式方法，确保全国的店仓作业时效考核达成，拿到结果，为客户提供完美的客户体验 3、做为总部高级运营管理的后备力量，横向协同各职能部门，确保整体运营工作高效顺畅，并通过不断的思考和迭代，打通链路瓶颈，提升履约承接能力，支撑区域业务发展 4、能够站在新零售全行业视角，思考业务发展方向，并能够根据市场环境和竞争环境的变化，及时做出业务响应，确保履约结果各项指标风险可控
1、负责所辖区域美食服务商的布局及招募策略制定，挖掘优质资源，通过线上、线下多种方式招募并对招商结果负责，定期复盘沉淀招商方法论； 2、协助服务商搭建团队、业务培训、机制建设、团队管理，打造一支优秀规模化、标准化作战团队； 3、落地渠道业务部的拓展策略及销售政策，用数据驱动指导服务商作业，拿到交易和商业化结果，帮助服务商成长； 4、识别业务风险，传导风控要求，主动汰换业务发展或作业规范不合格服务商。
职位概述： 作为平头哥数据中心产品线软件解决方案定制团队leader，负责管理软件解决方案定制团队，为终端客户提供高水平的技术支持与解决方案，确保客户在使用平头哥数据中心产品及相关技术时获得最佳体验。 与客户建立紧密关系，推动客户满意度，并协调跨部门合作以解决复杂的技术问题。 主要职责： 客户反馈与改进：收集客户的需求和反馈，分析趋势，向产品管理和研发团队提供改进建议，推动产品优化。 客户技术支持：直接与广大客户联系，能够高效复现客户侧的技术问题，提供专业的技术建议和解决方案。 问题处理和协调：确保快速响应客户的技术咨询，协调内部资源以达成客户满意的解决方案。 技术支持文档：负责客户支持技术文档的撰写、验证和发布，确保用户能够更加便利地使用产品。 团队管理：领导并激励团队，制定培训计划，提升团队的技术能力和服务质量，建立一支技术能力强的团队。
1.深入理解外卖业务的商业模式，以及B/C/D端定价逻辑，基于业务发展规划搭建定价体系和竞争策略； 2.搭建多维度（区域/人群/时段/品类）的价格财务子模型，联动各相关方推动供给/流量/补贴/物流的全局运筹效率，实现外卖业务毛利优化； 3.推进策略资产的产品化，提升策略运筹的效果和效率，为业务洞察和决策提供支持； 4.长期跟踪收入相关指标，洞察变动趋势，通过服务于不同场景的专题分析，支持管理层决策。
你将负责盒马商品详情页的产品设计与体验升级，聚焦用户在线上浏览、选品决策及下单转化等关键环节，结合盒马自营的导购特性，主导设计差异化导购产品能力，驱动用户体验提升与全链路转化率增长。具体职责包括但不限于： 1. 新零售场景导购产品创新：基于生鲜、标品、进口商品等细分品类特性，以及用户到店、到家、即时配送等不同消费场景，挖掘用户选品痛点，设计特色导购工具，提升场景化购物体验与笔单价。 2. AI模式探索：结合大模型与用户行为数据，构建“人-货-场”智能匹配系统，打造个性化商品推荐、动态化内容生成等创新功能，推动详情页向智能化、沉浸式体验演进。 3. 多维度价值设计：具备消费者视角，理解用户痛点，产出可引领前台用户习惯及体验的产品方案；同时具备商品及平台视角，对商品经营模式、平台目标及策略深入洞察，通过前台策略撬动供给销售，发掘问题和业务机会，形成新的产品能力及增量场景。 4. 数据驱动与全链路协同：搭建从曝光到转化的数据看板，通过AB测试、用户反馈挖掘迭代机会；协同算法、技术、运营、物流等团队，推动项目高效落地，保障业务指标达成。
【岗位概述】 负责盒马生鲜品类全流程库存管理与损耗控制，通过科学的库存策略、数据分析与系统化管理，实现库存结构优化、损耗率最小化及毛利最大化，保障供应链高效、稳定运行。 【主要职责】 1. 熟悉各类生鲜商品的保质期、损耗特性、周转周期及季节性变化，建立精细化管理模型； 2. 全面理解从采购、入库、加工、分拣、配送到门店及客户的供应链全流程； 3. 掌握安全库存、BP与VLT等核心库存管理参数，运用动态补货逻辑进行调控； 4. 结合销售预测与价格策略，综合运用多种管理手段，实现“损耗率最小化、毛利最大化”； 5. 利用 Excel 或数据库工具进行库存数据透视、趋势分析与绩效监控； 6. 熟练使用公司自研供应链系统，从系统中提取、分析库存周转、有货率与损耗率数据； 7. 与采购及产研条线高效协同，确保供需平衡与货源充足； 8. 快速响应供应链中的突发事件，制定应急库存与补货方案； 9. 参与制定与优化库存管理相关的 SOP（标准作业流程）； 10. 快速掌握新系统、新流程及新品类管理逻辑，确保业务平稳切换； 11. 具备较强的抗压能力与执行力，具备成本意识与风险控制意识。
1. 做深客户价值：主动洞察客户对钉钉产品的使用状况，深入剖析客户业务场景与需求，精准挖掘并合理引导。结合AI技术与咨询思维，为客户量身定制具有竞争力的场景方案或实践，并全力推动钉钉AI产品和解决方案在客户侧落地实施。沉淀行业标杆场景方案，提炼普适性价值，复制推广至其他类似客户场景，助力行业数字化转型。 2. 做好客户服务：精心维系客户关系，挖掘与AI深度结合的业务场景，及时发现并解决客户在使用过程中产生的问题与需求，联动多业务部门迅速响应。基于数据分析结果，形成切实可行的改进方案，推动钉钉产品功能持续迭代，显著提升客户体验。 3. 驱动客户成功：为客户制定全面且专业的业务成功计划，涵盖业务深度分析、融合钉钉AI创新解决方案、定制化培训方案以及精准产品推荐。借助AI技术协助客户搭建高效的内部运营体系，深度挖掘合作商机，通过专业咨询与策略制定，有力推动钉钉产品的续购与增购，实现客户与企业的双赢。 4. 助力生态发展：为生态伙伴提供CSM体系化辅导与全方位支持，凭借咨询经验与AI赋能，帮助服务商构建专业高效的CSM团队和AI支撑的作战体系、推进多元化的业务战役与活动，促进钉钉生态系统的协同发展。
1、拓展新商户及维护老商户，与商户建立长期稳定的区域商户关系； 2、了解并根据商户需求，制定个性化营销方案，与商户谈判并达成合作； 3、执行公司的营销策略和政策，达成业绩目标； 4、能迅速发现问题，并持续优化策略和计划； 5、及时处理来自商户的投诉，反馈、建议等，以提高商户的满意度。
1. 市场规划和产品设计：充分理解云计算以及大数据市场用户需求，熟悉业界主流云厂商各类大数据产品，基于业界主流的技术、市场需求、业务方向完成 MaxCompute 的产品规划和产品设计；推进 MaxCompute 向面向 AI 数据处理场景的转型。 2. Data+AI 产品规划：负责 MaxCompute 在 Data+AI 融合场景下的产品战略制定与落地，聚焦结构化数据与非结构化数据的统一处理能力建设。深入理解大模型训练、推理及 Agent 应用的数据工程需求，设计面向 AI 工作流的数据计算框架，推动 MaxCompute 从传统大数据平台向全模态 AI 数据基础设施演进。探索 DataFrame API 与大模型生态的深度融合，关注行业化/场景化的产品方案需求，构建面向 Python/AI 开发者的友好交互体验，支持 PyTorch、TensorFlow 等主流 AI 框架的无缝集成。 3. 产品管理和团队协同：负责 MaxCompute Data+AI 引擎产品的全生命周期管理，协调并驱动技术、测试、销售、运营、客服等多个团队共同完成产品业务目标。需特别加强与 AI 算法团队的跨部门协作，确保 Data+AI 产品方案的技术可行性与市场竞争力。 4. 市场开发和业务拓展：围绕 MaxCompute 的商业增长，负责与运营、销售等市场团队合作，参与包括销售培训、市场推广、客户攻坚等相关市场活动，助力销售赢单、提升用户转化、优化用户留存。重点拓展 AI 原生企业客户，挖掘大模型训练数据准备、向量数据处理、Agent 记忆存储等新兴场景的商业机会。 5. 产品改进和体验优化：围绕 MaxCompute 的产品体验，持续追踪用户反馈的问题、推进产品需求管理、优化产品用户体验，根据公司业务发展方向和市场变化及时推进产品迭代改进，推动产品不断完善和升级上市。针对 MaxFrame，需重点关注 AI 开发者群体的使用痛点，优化 DataFrame 操作性能、提升与 Jupyter/Colab 等开发环境的集成体验、简化 AI 数据预处理流程。 6. 关注行业和追踪竞对：追踪当下大数据以及 AI 技术趋势变化，关注大数据市场分析，挖掘业界优秀友商动态。重点关注 友商在 Data+AI 融合方向的进展，关注并分析开源分布式 DataFrame 框架的技术演进路线，为 MaxFrame 的产品差异化竞争提供决策依据。
1. 负责自研 OLAP 引擎的核心架构设计、研发与性能优化，覆盖查询优化器、执行引擎、存储引擎等关键模块；结合不同芯片架构与硬件特性，开展向量化执行、CPU 指令集、SIMD、内存访问、并发模型、NUMA、I/O 路径等底层优化，保障引擎在 x86、ARM 及国产化芯片环境下的高性能、稳定运行。 2. 面向 TPC-H、TPC-DS、SSB、ClickBench 等行业标准基准测试，持续建设性能评测与优化体系，推动引擎在复杂查询、吞吐能力、资源效率等方面保持业界领先水平。 3. 深入理解用户核心业务场景，抽象可复用的引擎能力，持续提升系统的通用性、稳定性与性能表现，打造相较主流开源 OLAP 产品的差异化竞争力。 4. 探索 AI 在数据引擎研发与运行时优化中的落地场景，包括研发提效、Benchmark 分析、性能问题定位、执行计划诊断、Workload / Query Pattern 识别、智能调度、资源预测、参数调优等方向，推动引擎从经验驱动优化向智能化、自适应优化演进。 5. 跟踪数据库、OLAP、云原生数据分析、AI for DB / AI for Engine 等领域的前沿技术，探索查询优化、向量化执行、存储格式、索引加速、资源调度与智能优化等方向的演进机会，持续提升产品技术竞争力。
1. Overseas Big Data & AI Market Insight and Competitive Analysis • Identify market opportunities, assess market capacity, and analyze the competitive landscape for Big Data and AI products in overseas markets. • Analyze core metrics, market strategies, and pricing models of international competitors. • Rapidly capture emerging market trends and customer pain points to uncover business opportunities, accelerate solution deployment, and establish a leading competitive edge. 2. International Business Opportunity Assessment and Deep Technical Engagement for Big Data & AI Products • Represent the product line in designing international business strategies and evaluating commercial opportunities for Big Data and AI products. • For complex project requirements, collaborate with sales teams to conduct deep technical exchanges with customers. Leverage insights into industry trends and technological shifts to guide key decision-makers in specific technical scenarios, thereby facilitating opportunity conversion. • Conduct in-depth technical discussions and present product solutions to international clients and English-speaking stakeholders. 3. Solution Design and Technical Support for Big Data & AI Products • For complex projects, thoroughly understand customer business needs, functional/non-functional requirements, performance, and availability standards. Based on specific customer scenarios, deliver technically competitive, feasible, and cost-effective product combination solutions. Provide technical support during product selection, Proof of Concept (PoC), and quotation configuration. • Extract key technical indicators based on customer business scenarios to formulate leading control criteria, validating them through PoCs, win-back initiatives, and other business activities. • Drive cross-team collaboration to optimize solutions for complex projects, enhancing competitiveness across multiple dimensions including cost, performance, and stability. • Explore solutions and scenarios for innovative products to accelerate market coverage and ensure sustained product innovation vitality. • Provide critical post-sales technical Q&A for key accounts, leveraging technology to drive business growth. 4. Product Design and Optimization Support for Big Data & AI Products • Leverage deep understanding of industries and scenarios to participate in the design of major product features, pricing strategies, and user experiences, ensuring the product maintains leadership within specific sectors and use cases. • Identify and precisely distill common customer needs and pain points to feed back into product design, driving product improvements, multi-product integration, and the incubation of new products and features. 5. Best Practice Accumulation and Enablement • Consolidate best practices for niche scenarios; selectively output Infrastructure as Code (IaC) scripts. Summarize benchmark success stories from project implementations to extract common modules and standardize capabilities, accelerating the scaled replication of product solutions. • Highlight product features and performance parameters, designing targeted test cases to amplify product and technical influence. Build solution competitiveness grounded in robust test cases and testing methodologies. • Contribute to the development of Go-to-Market (GTM) materials for Big Data and AI products, co-create joint solutions with partners, and provide enablement training for sales teams and ecosystem partners.
我们协助企业做AI转型和应用落地，倡导数字员工理念，让 Al Agent 作为数字员工真正融入企业组织-能被调度、会协作、懂业务、有记忆，从底层重构企业与 Al 协作的方式。我们构建了一套人机协同组织的基础设施：Agent 在这里被孵化、注册进组织、与真人自主组队协作，打造AI应用和自主进化的新范式。 1. 面向客户以AI coach身份提供创新的大模型AI应用方案，并进行落地验证，为客户提供面向AI应用落地的全栈技术支持。 2. 主导或参与客户的AI Agent（AI数字员工）技术栈设计，并基于阿里云系列AI平台产品进行工程搭建、算法调优和实施落地 3. 基于客户实际问题提供大模型技术支撑和优化，包含不限于模型后训练、应用指令和工程优化，并进行必要的AI应用落地开发，包括逻辑推理、生成创作、代码生成等 4. 针对客户日常大模型工具链提供技术支持，参与客户AI相关产品使用及模型调优
1. 负责即时配送业务的策略规划与运营方案设计，通过数据驱动优化配送时效及用户体验； 2. 基于业务场景构建数据分析模型，识别关键运营指标并提出改进策略，推动成本控制与效率提升； 3. 协同技术、产品及客服团队，推动配送网络优化、服务标准制定及大促保障方案落地执行。
1.满足城市各仓不同订单模型下的劳动力需求，根据业务情况以及市场环境，调度不同渠道招聘资源进行匹配，过程中需要给出效率和成本平衡的最优解； 2.配置与成本管控： ①落地总部的配置标准，确保配置人数和结构在合理范围内，严控无效配置和需求造成的成本浪费； ②根据需求合理调度不同招聘渠道资源，确保最终的人均招挂成本在所负责城市同行业处于领先水平； ③协同总部制定属地城市需求计划，供应商定价策略； 3.用工质量管理： ①协助业务放改善所服务城市三方员工离职率，协同总部对离职率相关的分析以及工具的落地，对所负责区域的离职原因由清晰的认知，并能够给出相应的改善建议； ②落地总部对于员工满意度的调研，定期输出所在城市三方员工满意度调研结论，协助区域提升绩优人员留存率； 4.用工风险管理： ①联动供应商配合城市HRBP以及总部ER部门处理城市突发用工异常事件，确保异常事件第一时间得到妥善处理； ②对所负责城市用工市场周期性，地域性，竞争环境有完整的认知，协同总部对城市用工环境进行调研分析；"
1. 从RTL创建和维护Emulation/FPGA模型，将芯片项目Porting到原型平台(Emulator和FPGA), 交付EMU DB/FPGA bitfile到原型验证团队 2. 为Emulation/FPGA场景创建独立的测试冒烟用例。 3. 在Emulation/FPGA平台上Bring up外部接口（例如，DDR，PCIe，USB, 以太网等）。 4. 与RTL设计团队、DV团队和软件团队合作，调试基础环境，硬件，软件中的测试用例. 5. 维护仿真系统，支持软件团队在仿真平台上的工作。
1. 负责数据中心典型应用（如Nginx、Redis、Spark/Flink、多媒体、大模型等）的性能分析与优化，结合公司CPU架构特点（如指令集、缓存、多核调度等），制定针对性的优化方案并落地实施，提升应用在公司CPU平台上的运行效率与稳定性 2. 参与行业解决方案的设计与构建，联动硬件团队、产品团队，将应用优化能力整合到解决方案中，支撑互联网、政企等关键行业客户的数字化转型需求 3. 跟踪行业前沿技术趋势（如新型应用框架、虚拟化/容器技术等），开展技术预研与验证，将先进优化方法与工具引入团队，提升团队整体技术能力 4. 撰写应用优化案例、技术白皮书、最佳实践指南等文档，配合市场与销售团队开展技术推广、客户赋能等工作
客情建设和商机拓展 •主动洞察所在国家/市场的关键行业，识别出关键/潜在客户，并能够主动找到关键决策链，识别客户真实需求。 •用客户的语言展开对话，获取客户信任，挖掘产品和技术需求，形成有效商机。 •对存量客户进行二次开发，在服务、业务合作等多方面为客户提供体验升级，推进资源上量。 •定期与现有和潜在客户联系，及时了解客户的业务规划和预算、供应商情况、组织架构、技术环境等关键信息。 •识别客户决策链，维护好关键决策点客户的客情关系，并与客户CXO或CXO-D建立长期的业务和技术关系，在合作中获得关键性支持。 产品和技术价值传递 •基于对客户行业和业务背景的了解，帮助客户理解飞天云计算操作系统、七大件、AI/智算等阿里云产品的技术价值，以及相对竞企的差异化竞争优势，传递阿里云作为客户最佳合作伙伴的定位。 •独立面向客户讲解阿里云标准的产品解决方案；或在SA支持下，独立向客户讲解匹配客户业务场景的解决方案，清晰的传递阿里云产品解决方案的竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 推动决策和商机转化 •通过有效的资源整合和运作，推动客户快速决策，采用和持续使用阿里云产品和技术解决方案，持续为客户创造价值。 •通过沟通影响、商务报价等一系列销售策略的运用，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 • 将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。 业务支持 •做好客户全生命周期的业务支持，整合各方资源确保项目落地，及时发现并解决产品使用问题。 •推动阿里云产品在客户侧快速迭代，支撑客户技术目标达成。
