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1. 协助工厂VDC到交付中心的一次物流运营管理，跟踪运输各项指标并参与改善； 2. 协助根据交付计划制定运输计划及运营策略，支撑交付目标达成； 3. 参与整车运输标准、SOP、培训体系的迭代与优化，保障运输运营质量和效率； 4. 协助供应商日常培训的组织与跟进，保障项目顺利推进； 5. 参与整车运输系统的需求整理与迭代优化，支持项目高效运转； 6. 支持各交付中心运输业务的开城输入与员工培训，确保顺利开城。
1.负责手机/Pad等产品国际项目的全生命周期供需管理，基于市场和供应变化，及时调整供应策略以支撑项目交付； 2.跟进全球区域热点、关键事件及销售趋势，分析供应风险并协助制定供应策略； 3.提供需求与供应的综合视图，提前识别供需问题，为备料决策提供数据支撑； 4.定期进行库存分析及预警，主动与销售和供应链团队沟通，协助制定库存策略； 5.关注销售计划达成情况，从供应链角度持续优化预测准确性； 6.协助产品全生命周期管理（从爬坡到结单），在需求变更和供货风险时配合做出决策，预防呆滞物料产生； 7.独立完成数据分析与行业研究，建立有效的数据采集和评估体系，洞察产品订货状况，判断需求走势。
1、负责小米可穿戴、笔记本、平板、显示器产品大客户销售工作，完成销售目标 2、开拓并维护大客户及平台资源，建立长期稳定的合作关系 3、根据客户需求提供解决方案，组织产品推介与商务谈判 4、协调内部资源，推动订单交付及售后高效执行
一、产供销协同 1. 生产-销售-交付计划拉通：协同GTM、供应链计划、干线物流，建立M+3滚测+周度拉通机制，确保海外白电销售计划与交付节奏对齐，减少交付资源浪费或交付delay影响业绩； 2. 产销协同机制建设：推动PSI三级对齐流程落地，建立国家→区域→总部的库存预警与调拨决策机制，解决"推式备货"导致的库存积压问题； 3. 跨部门资源协调：联动采购、关务、物流（干线/本地配送）、财务，形成端到端交付闭环。 二、仓储与库存管理 1. 全球仓网规划：协助一线交付评估并优化白电海外仓布局（前置仓/区域仓/RDC），解决大件仓配问题，平衡库存成本与交付时效； 2. 库存精细化管理：建立白电专项库存管理规则——库龄预警、DOS监控、库存冻结机制，目标周转天数≤45天 3. 账实一致管控：制定白电品类盘点标准（月度全盘+动态抽盘），建立差异自动预警机制； 4. 逆向物流治理：建立白电退货/换货/重工的标准处理流程，降低逆向运损率和残品损失。 三、交付能力建设与标准化 1. SOP体系搭建：输出白电交付全链路SOP（仓储/干线/清关/本地配送/验收/逆向），确保全球各国可复制执行； 2. 数字化工具赋能：推动白电交付数据看板建设（TMS时效监控、仓储费用可视化、异常订单追踪），用数据驱动运营决策； 3. 一线赋能：为各国交付团队提供白电专项培训和问题诊断，沉淀最佳实践并横向推广。
1. 小米AIOT产品NPI相关工作：对应各个生态链AIOT厂商收集产品上市资料，转译并验证售后方案，内部培训各区域工程师。 2. 总部各产品平台接口，统一收集各区域产品数据，问题反馈，横向比较，发现问题，提醒并需求相应资源，与区域工程师一起改善相关问题。 3. 依据海外实际情况开展海外AIOT产品的DFS，OBA，EWP等工作。 4. 自身产品风险管控，相关舆情汇总，反馈等。 5. 对接国内产品售后，横向比较相关问题，相关反馈。 6. 成本控制：协助RMA组，对负责自己产品开展海外相关RMA工作。
1. 负责对接产品研发团队，拉通新品上市前的所有服务体系内准备工作，制定与上游供应链公司之间的服务条款； 2. 负责设计新产品在全球各个销售国家的保修政策、保修流程； 3. 负责监控及优化产品上市后服务流程、应对突发或质量问题带来的问题，输出售后服务解决方案。
1. NPI 新品售后导入 & DFS 可服务性设计 参与冰箱、洗衣机新品 NPI 上市售后导入工作，提前介入产品结构、电控、零部件方案评审，从售后可维修性、可拆解性、备件通用性、维修成本维度输出 DFS 可服务性改善建议；推动新品上市前售后风险闭环，保障新品上市服务稳定。 2. OBA 售后开箱质量管控 & EWP 问题闭环 负责新品批次 OBA 开箱不良抽检、问题判定、不良分层统计；跟进 EWP 早期质量问题闭环，识别批量性开箱缺陷、装配瑕疵、零部件一致性问题，输出改善提案，推动工厂工艺、零部件品质优化，降低新品早期故障率。 3. 售后技术资料体系搭建与输出 负责冰洗产品全生命周期售后资料制作、迭代与管理，包含：爆炸图、BOM 解析、维修手册、故障树、拆机指导、FAQ、配网指引、通病速修方案、特殊机型专项说明；保障海内外工程师、服务商资料准确、统一、可落地。 4. 前端售后培训体系赋能 负责海内外售后工程师、授权服务商技术培训工作，输出标准化培训课件、培训视频、考试题库；开展新品培训、通病专项培训、疑难故障赋能、海外本地化培训支撑，提升一线一次修复率与服务标准化能力。 5. 逆向技术支持 & 疑难问题攻坚 承接全国 / 海外售后逆向疑难故障、复杂返修、异地高难工单技术支撑；远程定位故障、给出标准维修方案、特殊故障判定、保内保外责任界定，解决一线无法闭环的技术卡点。 6. 售后质量数据监控与质量改善 常态化监控冰洗整机故障率、TOP 故障、返修率、一次解决率、备件不良率等质量数据；通过数据分层、趋势分析、根因定位（5Why / 鱼骨图 / 6Sigma 思维）输出改善报告，联动研发、工厂、供应链完成问题闭环，持续降低售后故障与客诉。 7. RMA 退机 / 退料逆向管控与分析 负责 RMA 返修机、退回不良备件的故障复现、原因鉴定、失效分类、批量风险识别；统计逆向不良 TOP 问题，输出 RMA 月度质量复盘，推动零部件、工艺、软件、结构问题迭代优化。 8. 售后流程标准化落地 持续优化售后维修 SOP、异常处理机制、新品导入流程、资料输出规范、培训赋能机制，支撑海内外售后服务体系稳定高效运行。
1、负责项目售后备件需求测算工作，结合项目进度、售后需求及库存情况，精准梳理备件需求量，保障售后备件供应充足、合理，避免缺货或库存积压问题。 2、统筹备件供应模式，结合业务场景、成本标准及交付要求，优化备件供应方式，协调上下游资源，提升备件供应效率，保障售后业务有序推进。 3、全权负责备件全生命周期管理，涵盖备件入库、存储、领用、消耗、周转、报废等全流程管控，实时跟进备件状态，规范备件库存管理，盘活存量备件资源。
1、负责3c政策权益的后端研发工作，包括需求沟通，及功能设计与开发等； 2、和产品、测试、运营进行密切沟通，能够根据需求提出合理技术方案； 3、负责服务端的架构设计和开发、维护和升级； 4、参与老项目梳理和改造； 5、技术预研和技术难点攻关，保障系统性能、可用性、扩展性、伸缩性、安全性。
1，负责国际服务体系中安装、维修等上门服务渠道的日常运营管理，通过服务商运营、数据分析、服务改善及流程优化，持续提升海外服务渠道的履约效率和用户服务体验； 2，上门渠道运营管理：负责海外上门服务渠道日常运营，跟进工单流转、服务履约及SLA达成情况，及时识别并处理运营异常，推动核心运营指标达成； 3，服务商运营与服务改善：负责服务商日常运营管理，跟进KPI达成、异常问题及用户反馈，推动制定并落实改善措施，持续提升服务商运营质量； 4，运营分析与专项项目：基于运营数据识别业务问题、分析原因并验证改善效果，独立承担服务质量、工单治理、履约效率等专业模块或中型专项的策划与推动； 5，服务流程与标准建设：参与上门服务流程、SOP及运营标准建设，结合实际运营问题推动流程优化，并负责相关要求在海外服务商侧的落地并持续优化； 6，跨部门及国际化业务协同：协同客服、供应链、技术、IT及海外团队，推动服务运营问题及专项项目工作落地。
工作内容： 1、品类业务计划执行实现：根据确定的策略和计划，协调产研/销服体系资源实现业务目标达成，包括货品要货/分发； 2、产品规划：负责面向消费者的产品策略和计划落地，包括品类产品渠道匹配协调、价格规划、人群定位规划： 3、渠道规划：负责面向渠道的品类策略和计划落地，包括渠道业务计划、渠道要货计划、渠道价格费用投入计划： 4、产品生命周期：主导产品在生命周期销售管理，对品类产品线的市场份额、收入、竞争格局负责； 5、新品上市：对新品上市的收入、费率负责，对新品的销售贡献占比负责； 6、需求管理：从产品/渠道角度收集并反馈客户、KOL、消费者的需求，推动对应部门落地需求实现
1. 负责整车扬声器系统方案设计，交付符合整车产品定义，具有强大竞争力的音频产品； 2. 负责车内.外扬声器的产品选型.性能指标定义.验收标准制定； 3. 负责扬声器零部件开发计划的制定，跟踪，问题解决等项目管理相关工作； 4. 牵头扬声器系统的问题排查解决； 5. 牵头汽车声音技术的研究；
1、设计并开发支撑千万级机器人视频数据的自动化标注系统； 2、利用视频时空特征、场景切换检测及多模态语义理解技术，实现视频片段的精准边界划分； 3、结合 VLM 与特定领域模型，为视频自动生成符合 VLA 训练需求的自然语言描述； 4、构建自动化质量评估体系，利用模型评估、异常检测等手段筛选高质量样本。
1、基于 PyTorch 生态（FSDP / DeepSpeed / Megatron 等）设计并实现具身大模型分布式训练方案（DP / TP / PP / MoE）； 2、推动混合精度（BF16 / FP8）与算子融合（FlashAttention / Triton kernel）等性能优化，构建高吞吐数据 pipeline 与 shard 策略； 3、负责模型推理加速与部署优化，设计 Causal-DiT / MoE-DiT / AR-Diffusion 等混合架构提升吞吐与生成质量； 4、构建模型数据的自蒸馏 / 自进化框架，让模型能高效输出数据并持续优化； 5、支持大规模实验追踪、管理、指标可视化，与算法团队协同完成模型高效迭代。
岗位职责 1、指标达成：负责分公司服务业务整体工作，根据总部年度目标及工作方向拆解制定分公司服务业务工作计划和目标并带领团队完成；对分公司顾客服务满意度相关指标及经营指标达成负责，对网络规划及达成负责； 2、关键行动：负责分公司服务业务市场开发及运营管理工作，全面掌握区域运营情况、存在的问题，并及时对存在的问题予以整改； 3、合作商及门店管理：负责所辖区域内合作商管理、门店建设、服务监控与管理优化工作；对门店定期寻访及调研，收集并解决一线运营问题； 4、项目管理：负责售后渠道项目管理，拉通协调相关资源，保证重点项目的目标达成； 5、投诉处理：负责所辖区域内门店升级投诉的处理与控制工作； 6、组织目标：分公司服务主管及技术主管招聘、培养及人才梯队建设。
1，手机项目组供应链接口人，负责项目立项到EOL全生命周期物料及整机交付管理； 2，协调供应链各部门资源保证项目进度及整机交付达成； 3，参与项目各阶段评审，充分识别物料及交付风险并推动相关方解决； 4，组织新项目物料选型，统筹替代料导入需求并跟进验证计划达成； 5，跟进整机生产交付问题，推动相关方快速定位问题并解决，保证交付目标达成； 6，手机供应链IPD核心接口人，负责MI-IPD流程共创并在供应链推广落地；
1. 门店拓展，包括市场分析及洞察，选址设计装修及米店运营管理相关工作的管理与落地推进 2. 门店运营，参与所负责国家的米店销量目标与建店策略的制定，收集运营及损益数据，对区域和国家的门店及商进行精细化分析，诊断并指导经营结果改善 3. 米店新品上市及促销活动，促进高端机，PAD及 AIOT产品销量提升 4. 总部落地一线各项米店运营管理项目，并承担相应项目运营与管理责任 5. 此岗位为外派储备，需要在总部培训工作支持区域后，外派到一线，外派国家待定
1. 门店拓展，包括市场分析及洞察，选址设计装修及米店运营管理相关工作的管理与落地推进 2. 门店运营，参与所负责国家的米店销量目标与建店策略的制定，收集运营及损益数据，对区域和国家的门店及商进行精细化分析，诊断并指导经营结果改善 3. 米店新品上市及促销活动，促进高端机，PAD及 AIOT产品销量提升 4. 总部落地一线各项米店运营管理项目，并承担相应项目运营与管理责任 5. 此岗位为外派储备，需要在总部培训工作支持区域后，外派到一线，外派国家待定
1. 参与机器人软件产品规划，包括行业洞察、产品策略制定、产品路线图、产品定义等； 2. 负责机器人产品规划与定义，并负责1-2个子模块的全生命周期管理，包括需求洞察、需求共创、产品定义等，最终对所负责子模块的高质量达成负责； 3. 协同项目和研发部门，保障所负责模块方案的整体推行落地和指标达成； 4. 负责若干机器人应用于特定方向的场景规划、定义及实施落地，确保完成特定场景的能力交付。
选题策划：独立追踪宏观经济、资本市场、行业热点及商业人物动态，挖掘有爆款潜力的财经短视频选题，并完成大纲撰写； 内容创作：负责财经视频的文案脚本撰写，将复杂的财经逻辑转化为通俗易懂、具有网感的口语化表达； 剪辑制作：独立完成视频的后期剪辑、包装、字幕、配乐及封面设计，把控视频节奏与视觉呈现； 数据复盘：配合团队进行发布后的数据追踪，分析完播率、互动率等核心指标，持续优化内容方向。
参与前沿大模型算法的研发与落地应用，方向包括但不限于：智能 Agent、Deep Research、多模态大模型、检索增强生成 (RAG) 等； 紧跟领域最新技术动态，探索创新算法方法，并积极推动科研成果的产出； 参与技术方案讨论、算法设计与实现、模型训练与优化等研发工作，保证项目进度和研发质量； 持续学习和掌握最新的大模型相关技术，并应用于实际产品和项目中，解决实际问题。
-参与push增长组各项日常工作，包括新闻push审核、发布、新闻标题制作等； -根据用户不同特点，选择优质内容推送，对数据负责； -参与push产品和后台优化。
1、客情建设和商机拓展 * 熟悉运营商体系，有中国联通/电信中高层客情资源。 * 熟悉运营商行业特点，了解运营商行业的决策路径。 * 能够布局与运营商尤其是中国联通/电信集团公司、专业公司、省公司的合作，建立新的合作模式和路径。 2、产品和技术价值传递 * 深入理解混合云方案，包括软件、硬件、网络、安全等各方面的整合，并深刻洞察客户业务需求。 * 基于行业和客户需求洞察，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，传递阿里云价值。 * 能够捕捉运营商国产智算算力基础设施建设需求，（如PPU合作） * 理解运营商核心业务AI化带来的AI重构需求 * 掌握运营商在的央企数字化领域自主可控战略带来新的机会 * 掌握运营商在大模型和AI行业应用层面带来的行业模型合作机会 * 参与运营商在政企、商企客户中的AI标品分销能力带来的全国性合作机会 * 运营商在家庭业务中数智化改造过程中带来的业务机会（通义大模型合作等） •协同SA、产研和生态伙伴等资源，形成明确的销售及解决方案策略，设计合作路径并沟通执行。 •结合对客户业务需求的理解，以及阿里云可标准化复制的解决方案，提供能满足客户需求的方案设计，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 通过沟通和影响力、商务报价等一系列销售策略的运用，转化商机，达成业绩。 • 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。 3、商务运作和业务支持 •基于阿里云和客户商务流程规则，完成客户招投标及商务合同签署等商务工作。 •动态跟踪客户需求变化，推动合同变更。 •协同产研、交付和生态伙伴等资源，及时发现并解决项目交付问题，支撑客户业务目标达成。 •支撑混合云复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协调组织资源。
客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 1、促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 2、客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 1、客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 1、促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 2、客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 1、客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
1、协助业务团队负责人，基于内外部的市场分析和客户调研，制定业务规划和拓展策略。 2、对接公司的经营策略和规划，通过指标定义和目标分解，转化成销售能够执行的动作，保证策略的落地和执行。 3、联合业务团队负责人，负责重大项目和战役运营，通过费用预算管理，业务风险和识别管理等推进销售全链路高效闭环管理。 4、搭建数据分析体系并协同和调度市场、人力、财务等部门推动业务问题解决，为策略执行的效果、销售过程管理体系的有效性负责，保证业务高质量发展。
数据洞察/市场分析 • 数据洞察：通过过程数据、结果数据与历史数据搭建数据分析体系，并基于一线业务合作收集业务线意见，形成内部信息库；通过获取行业信息，政策信息，行业数据，掌握外部信息，形成市场洞察。 • 市场分析：对行业市场深入分析，了解客户需求和市场趋势，协助业务团队负责人，联动SA等相关方，发现新商业机会/挑战，制定重点行业打法和拓展策略规划，梳理作战地图。 指标定义/目标拆解 • 指标定义：基于公司下发的业务目标，结合本团队经营特点，进行指标的进一步细化定义，自上而下形成管理共识和指标理解的一致性，构建从组织合约到落地的可行性方案。 • 目标拆解：拆解年度/季度目标，形成可落地的执行方案、明确责任人，并定期输出分析报告、跟踪业绩达成情况，及时发现和定位业务问题，预警风险，并提供解决方案建议，提升各环节转化率和人效，促进业务目标达成。 战役运营/重大项目 • 战役运营：协助一号位策划并发起相关专项战役，制定战役目标、策略和作战地图等，跟进战役过程，调动产品、财务、销运等相关资源，保障战役的有效落地。设计部门级激励机制，包括销售奖金方案、销售竞赛方案、销售激励方案等，牵引战役目标实现。 • 重大项目管理：规范重大项目过程管理，跟踪重大项目进展，追踪过程问题、预判风险、推动项目闭环，并进行项目的丢赢单分析。 商务运营/协同提效 • 商务流程支持：为BTE/SA等角色在业务过程中的招投标、代金券、合同商务、信控、验收计收等流程提供销管及财税法拉通支持，做好流程保障，提升业务流程效率。 • 大项目商务策划：重大项目的商务策划和定价模型推演，商务标书引导及规则设计。 • 流程效率提升：参与流程设计，就流程效率等问题及痛点，定期与各协同部门拉通并推进闭环。 • 人才培养和赋能：横向经验拉通，推动业务经验沉淀、能力复制，跨团队拉通和分享。 全链路过程管理 • 销售预测：通过数据分析，项目管理，日常review等关键运营动作，确保销售预测准确率； • 管理制度落地：与财务BP、销售运营部、CB团队紧密协同运营并推进经营责任制，协助一号位做好经营管理的决策及管理制度落地执行。 • 强化经营意识：通过经营分析会议和目标设置管理，强化管理团队经营意识，宣贯经营风险，优化并落地销售动作闭环管理规则和机制，包括规范PPL过程管理、提升合同质量管理、盈利性分析、应收回款治理等。 • 预算管控：协助一号位进行预算及费用管理（如：差旅、招待费、外包等），把控部门各项费用的进展。
1、搭建面向内容安全、网络安全、数据安全、业务风控等安全域的大模型自进化系统，建设“评测归因分析→知识短板发现→训练数据生产→模型训练增强→评测反馈验证”的高效自进化闭环，探索大模型在安全场景下能力自动演进的关键路径 2、面向真实安全对抗场景，以"对抗即智能"的理念建设安全域高质量评测集，为大模型迭代提供反馈信号 3、建设基于安全知识体系的归因分析系统，基于评测反馈信号定位大模型知识短板，构建知识转化链路将高质量领域知识转化为训练数据，提升大模型在短板知识领域的能力 4、研究基于self-evolving等范式的能力增强方法，提升大模型在安全对抗场景中的自适应与持续进化能力
1、围绕行业AI应用快速落地，研发端到端智能体核心技术，方向包括但不限于：Agent RL强化学习方法、全模态数据解析与私域知识加工、自规划和自主进化的多智能体等技术，提升智能体在复杂业务流中的效果与适应性。 2、攻坚突破大模型产品在行业应用落地和交付过程中的技术难题，与业界先进技术进行持续对比，并保持优势。 3、具备良好的产品化思维，驱动产品迭代，与产品和工程团队紧密合作，将算法技术应用于实际产品，带来产品商业化增量和竞争力。 4、深入研究大模型和智能体技术，持续关注和探索大模型和智能体方向的前沿动向和技术趋势，打造产品业界影响力。
负责高德共享打车核心业务相关架构设计与研发工作，全新业务模式，复杂业务场景，高并发大流量场景挑战：链接运力和出行场景，构建共享出行新生态; 1.负责在线服务系统的架构设计、研发工作，参与团队AI Agent能力建设。 2.负责攻克服务中高并发、高稳定性，业务模型复杂等带来的各种挑战及技术难关
