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1. 负责机器人相关模块或具身专业领域深度研究和推进； 2. 探索机器人在实际场景的落地与应用潜力；
岗位描述： 1.负责5G/4G/3G/2G等无线通信软件的设计、开发、测试、维护以及优化； 2.负责通信软件研发集成测试平台以及集成测试用例的设计、开发、维护和优化； 3.负责无线通信协议跟进、研究以及创新； 4.负责产品问题分析以及各类认证测试支持。
1、预算预测：协助完成品类预算、滚动预测、月度 / 季度损益数据的整理、汇总与核对；跟进经营数据更新，协助梳理数据台账，同步基础经营异动信息，识别基础目标达成风险。 2、经营分析：基础支持协助多维经营数据、操盘费用、项目损益等基础数据提取与整理；配合完成经营分析报告素材汇总、图表制作、数据校对；整理市场及竞品基础信息，为业务策略、促销决策提供基础数据支撑。 3、其他日常：业财对接与流程协助承接基础业务对接工作，同步业务侧基础需求，做好跨部门简单沟通衔接；协助跟进日常业务流程落地，整理流程资料、归档各类业务及财务文档；配合完成考核相关基础数据统计、材料整理等支撑性工作。
1、参与自动驾驶车端系统软件的研发和测试，包括操作系统、基础服务、中间件、数据闭环、系统工具等； 2、参与自动驾驶系统的开发和验证，协助自动驾驶算法的量产落地； 3、参与分析和优化自动驾驶系统的各种复杂的稳定性问题和性能问题。
1、Android平台传感器的驱动、HAL、Framework层软件开发; 2、小米Vela平台传感器相关软件功能的开发; 3、负责软硬件调试,定位和解决相关的软件故障,包括性能功耗等等, 4、设计与研发与传感器,Always On Camera相关算法和新功能 5、负责手机产品的传感器相关新功能新技术的预研及交付落地
1.6G/5G/4G/3G/2G等无线通信软件的联调、验证、开发、测试、维护以及优化； 2.负责通信软件研发测试平台搭建以及测试用例的设计、开发以及维护； 3.负责无线通信相关通信协议跟进、研究以及创新,以及验证方案制定； 4.负责问题分析、场景构造，版本守护，推动问题解决闭环。
1.负责芯片验证平台搭建，使用SystemVerilog/UVM等语言实现芯片功能和性能验证； 2.负责项目相关验证策略和验证计划制定，设计和编写验证用例并完成验证执行； 3.负责覆盖率收集，开展递归验证，完成芯片设计问题的调试和修复，签收验证的完整性； 4.开展芯片门级功能和时序仿真，开展芯片时序确认以期达到流片需求； 5.协同软件工程师进行FPGA平台验证调试和支持芯片回片测试。
1、熟悉Linux系统内核命令操作以及Android系统分层架构； 2、了解SOC芯片相关模块领域工作： CPU，LPDDR，UFS/EMMC，GPU，NPU，MainBus的原理，了解这些模块工作模式以及工作场景； 3、了解总线接口I2C，I3C，SPI，SPMI，USB，PCIE以及各外设加载相关的工作模式； 4、需要与芯片/软件/硬件团队开展深入合作交流，进行问题的调试和分析； 5、对芯片/软件问题进行跟踪分析和报告，推动问题及时合理地解决； 6、汇总测试执行情况，编写各阶段测试报告。
1.负责射频板级设计方案的可行性和分析； 2.负责2G/3G/4G/5G/WiFi/BT/GNSS等通信制式射频性能调试，输出对应调试报告； 3.负责制作射频电路原理图和PCB评审； 4.负责射频器件验证和选型，输出验证与选型报告； 5.使用EDA设计工具仿真射频链路性能和EMI性能。
1.负责IP级.SoC级架构设计和RTL实现工作； 2.优化模块和系统PPA； 3.配合芯片验证工作，满足准出要求； 4.参与芯片综合，并配合芯片后端实现工作； 5.配合FPGA测试.系统联调.芯片扳级测试等工作。
1、负责Modem 5G/4G/3G/2G等无线通信系统的开发测试和验证工作； 2、负责无线通信3GPP协议的学习解读，测试用例设计开发，测试规划执行，根据协议进行Log分析和问题定位，对Modem通信模块进行各层协议及语音数据等功能验证和性能优化测试； 3、支持实验室，商用网测试，及运营商的相关入网认证测试。
1. 负责动力性经济性选型仿真计算及三电选型分析； 2. 负责动力性经济性目标分解至子系统并管控其性能目标达成； 3. 熟悉续航能耗转毂测试及动力性试验流程，跟踪管控试验； 4. 负责竞品车型动力性经济性试验策划、试验跟踪和分析研究； 5. 牵头策划整车实际道路能耗测试和数据分析； 6. 负责先进节能技术研究和推动实施。
参与支撑数亿设备、PB 级数据规模的湖仓一体架构研发，主导 AI Agent 在大数据全链路的落地，作为 Apache 顶级开源项目贡献者，和全球开发者一起定义下一代数据基础设施。 工作内容 1、构建 AI 时代的数据底座：参与 Apache Doris、Kyuubi 等 OLAP 引擎，Kestra、Ray 等调度引擎，Iceberg、Paimon、Lance 等数据湖存储引擎的研发与优化，打造支撑大模型训练、Agent 实时决策的湖仓一体底座。 2、保障 PB 级数据服务高可用：负责线上服务的性能、稳定性与质量优化，推进存算分离架构升级、自动化运维与跨可用区容灾能力建设。 3、研发大数据场景通用 Data Agent：基于大模型打造覆盖数据需求理解、建模、开发、消费、运维全链路的智能 Agent，推动数据工作流从"人找数据"向"Agent 主动服务"升级。 4、参与全球顶级开源社区共建：作为 Apache Doris、Paimon 等项目核心贡献者提交 PR，参与多维计算、湖流一体、多模态计算等前沿方向研发。
1. 负责面向小米互联网业务的搜广推一站式算法平台建设，支撑百亿级收入规模下的广告、搜索和推荐算法模型高效迭代 2. 负责对大规模深度学习模型工作流各环节进行深度优化，包括特征工程、样本工程，模型训练加速等 3. 主导算法平台架构升级，支持超长序列特征建模、秒级流式训练、生成式推荐等前沿算法能力的建设落地 4. 主导探索大模型和Agent技术在算法平台场景的落地应用
1、负责优化广告ADX系统能力，提升平台性能； 2、负责优化广告ADX系统竞价策略，提升整体流量的变现效率； 3、负责优化联盟场景下，冷启、竞价、拿量等有关策略的优化； 4、指导团队成员工作，带领初级、中级工程师完成项目目标。
1.可测性设计； 2.芯片ATE测试方案指定； 3.硬件设计； 4.offline程序以及onlinedebug； 5.测试程序release以及异常处理。
1.负责针对自研NPU的编译器设计与开发，针对模型和硬件深度优化。 2. 利用编译器和DSL提升NPU的易用性。 3.与硬件协同分析软硬件系统的改进和优化，探索新架构设计空间。
1、负责异构计算编译器开发工作； 2、LLVM编译器后端编译及优化方案设计与实现； 3、异构编程语言设计与前端实现； 4、编译器工具链开发，如汇编器、链接器等； 5、编译器功能与性能测试集的开发与维护等； 6、编译器问题定位与Bug修复等；
1. 设计、开发并优化面向NPU的高性能算子库，覆盖卷积、矩阵运算、归一化等核心算子； 2. 基于类CUDA编程语言或NPU专用指令集，实现算子极致性能优化，降低延迟与功耗； 3. 深入理解NPU硬件架构（如计算单元、内存层级、数据流），针对硬件特性进行算子级优化； 4.与芯片团队紧密协作，反馈算子性能瓶颈并提出硬件改进建议； 5.编写高性能计算代码、汇编级优化及Benchmark测试。
1. 收集并分析典型端侧AI应用场景（如拍照录像、Agent、LLM等）的神经网络模型； 2. 选取典型端侧AI应用场景进行系统级软硬件联合验证； 3. 设计轻量化、高能效的NPU微架构，确定计算单元、控制单元、片上缓存等模块的整体架构方案； 4. 构建指令集及控制机制，支持灵活的操作控制与资源调度方案； 5. 设计多任务调度机制，支持边缘推理任务的优先级分配与资源共享方案； 6. 通过架构建模验证分析对应方案的可行性。
1.负责NPU处理器IP的设计开发，包括编写设计文档和RTL开发； 2.负责NPUIP的SOC集成以及交付； 3.负责NPUIP的performance和power的分析，以及AI算子执行效率的分析； 4.辅助验证，完成验证工作，以及FPGA的调试工作； 5.配合AI软件的开发与调试。
岗位职责 1、负责大模型、多模态大模型、AIGC、自动驾驶、多媒体/ISP 等 AI 模型端侧加速优化算法的研发与探索； 2、负责模型训练调优及压缩优化，包括但不限于量化、剪枝、蒸馏、稀疏化、小型化、NAS、推理加速等技术研发； 3、与芯片团队协同开展算法-芯片联合设计与优化，提供面向自研芯片的模型加速解决方案； 4、支持业务模型在自研芯片上的训练优化、部署交付及性能持续优化。
1、参与小爱服务端核心系统的研发与维护，支持多业务场景需求，持续提升系统的迭代效率、稳定性与性能。 2、参与下一代小爱服务端架构升级，设计并建设面向文本大模型、多模态模型及 Agent 的 Harness 能力，支撑算法流程的快速编排、灰度验证与持续演进。 3、参与服务端关键技术问题攻关，围绕高并发、低延迟、稳定性、可观测性等方向持续优化系统能力。
- 基于用户需求、行业趋势与硬件产品特征，完成全球TV OS产品规划 - 负责AI在OS中的深度整合，寻求用户体验重塑的机会点 - 负责OS相关待性体验标准建设，构建用户体验标准，跟踪业界新技术/新特性，从体验+技术双视角构建行业先进的评价标准，支撑内部体验评估的同时牵引OS持续迭代优化
1、AI模型开发与优化：负责基于云平台的机器学习/深度学习模型的设计、开发与训练，包括但不限于大语言模型（LLM）、多模态模型、推荐系统等；针对云服务场景进行模型压缩、量化、推理加速，提升模型在云环境下的性能和资源利用率； 2、AI云服务产品落地：参与Data&AI云服务产品的AI功能模块开发，将AI能力（如智能分析、自动标注、预测推理）集成到云原生架构中；设计并实现高可用、可扩展的AI推理服务； 3、数据工程与特征平台：构建数据预处理与特征工程Pipeline，支持PB级数据的高效清洗、转换与特征存储；结合云数据湖、数据仓库（如对象存储、Hive、Iceberg等），实现训练数据的自动化流转与版本管理； 4、MLOps与自动化运维：搭建模型训练、部署、监控的自动化流水线（如Kubeflow、MLflow），保障AI服务的持续交付与稳定运行；建立模型效果监控与告警机制，推动模型在云上的持续迭代与A/B测试； 5、技术攻坚与协作：解决AI在云服务场景中的高并发、低延迟、成本控制等核心挑战；与产品、后端、运维团队紧密协作，推动AI能力的产品化与商业化落地。
智能汽车解决方案BD（Business Development）需要懂行业、懂客户、懂解决方案、懂消费者营销， 并对所辖领域的战略与业务目标负责 一、市场销售：客户经理、产品经理 1、市场洞察：根据公司战略与业务目标，洞察汽车智能化行业趋势及客户需求，制定拓展策略，推动市场目标的落地； 2、客户关系建设：规划、建设、维护客户关系，管理客户期望，对项目经营、收入目标达成和客户满意度负责； 3、解决方案销售：准确理解市场和客户需求，设计汽车智能化产品解决方案，牵引产品竞争力不断提升； 4、销售项目运作：根据项目目标，协调相关资源展开项目运作与管理，提高项目成功率、确保业务目标达成； 5、伙伴生态建设：牵引与车企客户战略合作方向，主导与伙伴合作与发展，构建开放、创新的汽车智能化生态联盟，实现共赢。 二、Marketing与消费者营销：市场营销、产品上市操盘手、渠道销售等 1、建设完善的媒体传播渠道，营造良好的舆论环境；策划并落地执行营销活动事件，建立系统性的营销传播能力。面向车企合作伙伴和最终用户，构筑强大的品牌势能，打造汽车智能化首选品牌； 2、基于与战略合作车企共同制定的目标，与车企营销服团队共同策划并落地执行2C相关工作，包括GTM产品操盘、品牌及产品营销推广、渠道销售管理、门店零售运营管理、用户发展与运营、整车交付与服务等，打造满意的消费者体验之旅，帮助车企卖好车，促进零部件规模销售达成商业目标。
1、独立制作AI原创视频或者对AI视频有极大兴趣。 2、独立完成短视频的选题圈定、脚本撰写、分镜头制作、剪辑和后期包装工作。 3、完成短视频账号的日常运营工作。 4、对短视频数据进行分析，优化改进运营策略。 5、能够根据教程，使用AI制作游戏或者其他内容形式。 5、配合部门其他工作。
1、负责政府、央国企客户的售前技术支持工作，深度参与项目机会挖掘、需求分析、方案规划、招投标等全流程，推动项目成功签约与落地。 2、聚焦AI 大模型、云计算、国产化算力等方向，主导技术交流、解决方案、产品演示、概念验证（POC）等工作，准确把握客户痛点，将技术能力转化为可量化的业务价值。 3、在方案落地过程中及时发现并处理技术和项目风险，协同产研及交付团队正常履约。 4、与产品、研发、交付团队紧密协作，反馈一线需求，参与产品路线规划与行业解决方案沉淀，持续提升产品、方案竞争力。 5、沉淀优秀项目案例，并结合客户行业领域需求和阿里云产品技术优势，孵化细分行业领域的最佳实践，并推动规模化复制。 6、通过项目和方案合作，推动与合作伙伴的合作，增强解决方案竞争力，推动阿里云产品“被集成”。
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。
