共 6773 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
职位描述 1、AI Infra 整体架构设计：作为 Fintech AI Infra 的技术方向负责人，主导整体架构蓝图的设计与演进，覆盖模型推理服务层、Agent 运行时层（Gateway/Sandbox）、底层算力，结合Fintech的业务实际落地。 2、Agent Infra 架构：集合集团AI 平台能力，设计 Agent Gateway（模型路由、权限、限流、审计、Token 成本控制）、Agent Sandbox的整体方案，推动 AI Infra 组件（网关、Sandbox、可观测等）的落地演进。 3、推理架构：设计自建 GPU 推理集群与云厂商 API 并行的双供给线架构，建设 KV Cache 管理系统（迁移/共享/淘汰策略）与模型分发体系，跟进量化、投机采样等优化技术落地；定义推理分流原则，统一通过 AI Gateway 接入。 - GPU 容量规划与算力治理：建立 GPU 容量模型与规划机制，落地算力池化、在离线混布、GPU 超卖、潮汐资源拆借与 Quota 管理等治理手段；考虑机柜电力、网络互联等硬约束，保证GPU资源满足业务需求。 - 稳定性与容灾治理：把故障定位、隔离、快速恢复与多机房容灾作为 AI Infra 架构的显式设计维度，对齐金融级 SLA 目标；推动推理服务与 Agent 平台的高可用能力建设（容灾演练、降级策略、自动容灾）。 - 跨团队协同：作为 Fintech AI Infra 技术代表，与业务线 AI 团队、集团 AI 平台、基础平台、机房/网络等部门做方案级对接；推动AI Infra 组件研发、稳定性保障、模型部署等方向同事的工作。
Agent评估体系搭建与优化： 1. 负责智能Agent、大模型应用智能体的评估体系设计、搭建与迭代优化，覆盖Agent规划、工具调用、记忆交互、多轮决策等核心能力评估。 2. 从事大模型Agent评估领域前沿技术研究，探索自动化评估、客观量化评估、主观体验评测等方案的落地应用，包含评测数据集构建、评估指标体系设计、评测流程迭代优化。 3. 负责产品级智能Agent的效果评估与迭代优化，针对Agent推理错误、工具滥用、决策低效、多轮一致性差等实际问题，设计针对性评测方案与优化策略，持续提升智能Agent的综合交互与任务执行效果。 算法研究与创新： 跟踪大模型Agent、智能体评估、大模型评测领域的前沿研究成果，将先进评估算法、评测框架落地应用于公司智能Agent产品，沉淀标准化评测工具与方法论，优质成果可整理为学术论文、技术专利或技术报告对外输出。
1、负责小米职能类岗位招聘工作推进； 2、辅助招聘项目，解决用人部门招聘需求； 3、开拓、维护各种招聘渠道，高效完成招聘工作目标； 4、收集市场人才信息，进行相关行业、人才mapping，从而促进组织人才发展。
岗位职责： 1. 负责支持海外市场各区域客服团队的职场管理规划，包括团队搭建、人员配置、能力培养及梯队管理，确保团队规模与业务增长匹配； 2. 搭建并持续优化海外客服基础服务流程（SOP），涵盖工单处理、响应时效、升级机制、质量监控等关键环节，推动服务标准化与规范化； 3. 制定并管理岗位核心指标体系（如首次响应时长、解决率、客户满意度CSAT、平均处理时长AHT等），通过数据驱动持续提升服务效率与质量； 4. 统筹海外BPO供应商管理，包括供应商筛选评估、服务质量考核、成本管控、合同续签谈判及日常协同，确保BPO交付稳定达标； 5. 定期输出运营分析报告，识别服务瓶颈与改进机会，推动流程优化与体验升级； 6. 与产品、技术、体验等团队紧密协作，推动用户反馈闭环落地，促进产品与服务的持续迭代。
1.负责售后商网整体规划与布局，结合行业趋势、市场需求及企业业务目标，制定科学合理的商网拓展、优化及升级方案，保障售后网络覆盖广度与服务效率的平衡。 2.主导大型售后商网项目的全流程推动，从项目立项、需求调研、方案设计、资源协调到落地执行与效果复盘，确保项目按计划高质量完成，有效提升售后网络服务能力与客户满意度。 3.搭建售后商网规划相关模型，包括但不限于商网覆盖密度模型、服务成本测算模型、网点效能评估模型等，通过数据驱动优化商网规划策略，为决策提供专业支撑。 4.负责售后商网规划方案的闭环管理，跟踪方案落地后的执行情况，收集网点反馈与客户服务数据，分析方案实施效果，及时调整优化方案，确保方案价值最大化，形成 “规划 - 落地 - 复盘 - 优化” 的完整闭环。 5.联动零售等部门推进商网资源整合与共享，解决商网规划与运营过程中的跨部门协作问题，保障售后商网高效运转。 6.定期研究售后行业商网规划相关政策、竞争对手动态及先进实践，输出行业分析报告，为企业商网规划战略调整提供参考。
核心职责 1. 配件出口物流管理（约20%） - 配件出口物流策略制定、测算及物流主数据建设； - 配件出口关务处理及流程优化； - 配件出口运输跟踪及运营管理； 2. 海外配件物流管理（约40%） - 海外配件仓网策略制定（总仓、国家仓等）及跟踪落地； - 海外目的国进口国清关关务能力建设及运营支持； - 海外运输物流策略制定及运营管理； - 海外仓运营效率及质量管理支持； 3. 海外配件包装管理（约20%） - 基于出口国法规要求，制定配件包装及标签等标准并跟踪落地； - 跟进PPWR, EUDR等法规更新，及时响应并协同相关模块完成优化标准更新； - 包装优化改进，基于运输问题进行分析及改善包装方案； 4. 配件物流系统建设（约20%） - 设计、梳理配件出海物流业务流程并形成BRD； - 与IT协同完成配件物流系统开发，确保物流环节透明，信息准确传递； - 测试并优化物流功能，确保系统上线并持续优化；
1. 负责小米手机的新品全生命周期营销推广，对产品营销结果负责 2. 基于行业背景、产品、人群等信息，梳理营销策略和传播节奏（包含不限于整合官方、新媒体、公关等） 3. 挖掘和包装产品卖点、输出slogan、产品站、预热物料、官方账号运营等内容 4. 利用行业信息和各营销渠道，策划创意营销事件，打造产品热度（包含不限于话题传播、创意视频、达人合作等）
主要职责： 1. 负责智能家居类产品的上市整合营销，包括产品定位、上市策略、创意传播、营销规划等； 2. 深入了解3C行业，对产品、行业有一定认知和判断，能为产品定义提供有效的建议； 3. 洞察目标用户的痛点和需求，进行产品文案包装、创意内容策划，用内容打动用户； 4. 可以独立负责大型项目，进行跨部门沟通，推动协同部门合作共创，高质量交付； 5. 整合公司内外部资源，包括渠道、传播、品牌等资源，提高传播影响力。
1、全面统筹华北履行中心全域运营管理，负责订单高效履约、现场精益运营、质量体系管控及成本全流程管理；坚持以客户为中心，对区域履约品质、服务体验与客户满意度负总责。 2、洞察物流行业前沿技术与先进管理实践，主导中心业务架构、作业流程及运营能力体系搭建；推动智能自动化设备与数字化工具落地应用，持续优化作业效能，提升核心运营竞争力。 3、整体负责履行中心经营管理工作，统筹成本管控、资产安全与库存管理，建立健全标准化管理体系；持续提升人效、坪效及运力资源利用率，落地降本增效目标，具备强经营意识与损益管理能力。 4、负责渠道及供应商生态管理，深化跨主体协同与资源联动；建立合作伙伴绩效管理机制，协同生态伙伴共同优化业务模式、提升运营效率，构建长期稳定、互利共赢的供应链合作体系。
1、负责人间工作室微信公众号、视频号、头条、抖音等渠道内容运营，分析内容数据，提升转化效果； 2、负责人间非虚构稿件的排版与审核工作； 3、负责稿酬结算等编辑交付的其他工作； 4、表现优异者，有机会以实习编辑身份独立跟进非虚构稿件。
1. 参与网易浪潮工作室“硬核看板”的制作，负责评测视频的拍摄和剪辑工作； 2. 接触并了解当下最先进、最有趣的科技新品，持续关注数码、科技、游戏及其周边领域等相关信息； 3. 根据需求，独立或协同团队成员进行视频选题，并撰写相关文案； 4. 运用良好的专业能力，对评测视频进行拍摄、剪辑、后期处理等工作； 5. 确保所制作的评测视频符合公司的要求和标准，保持高质量的制作水准； 6. 积极参与团队讨论和创意分享，为项目提供有创造性的建议和想法； 7. 根据需要，与其他团队成员协作，确保项目的顺利进行；
用户研究实习生主要负责支持网易新闻和网易小蜜蜂用户研究项目和用户反馈工作。 职位描述 1、处理用户反馈工作，对反馈进行打标、回复，与各业务线沟通，整理用户反馈数据，输出周报 2、维护和优化行业动态监控体系包括不限于重要竞品迭代、竞业数据变化，app上升趋势等。协助研究员规划、执行可落地、有价值的研究项目，洞察行业趋势、发现创新机会点。 3、配合研究员支持日常用户研究项目，通过案头调研、访谈、问卷等手段洞察用户需求，参与研究报告的撰写。 4、定向了解、收集内容产业的各类信息，包括不限于业务模式、战略方向、策略打法。协助研究员分析行业竞品，探索产品方向和突破点。
1. 负责手游、休闲游戏、小游戏广告主开发与维护，推广效果广告、信息流广告开户投放，完成销售业绩指标； 2. 对接游戏发行商、研发厂商，结合流量生态提供投放方案，跟进账户开户、消耗提升、投放效果复盘； 3. 协同内部运营团队，解决广告主投放素材、出价、转化、流量稳定性等问题； 4. 持续挖掘游戏行业客户预算，跟进市场竞品动态，拓展新客户商机； 5. 定期输出客户运营报表，维护长期客户合作关系。
1、负责代码评测集的建设、维护与迭代，覆盖 SWE-bench 系、Terminal-Bench、LiveCodeBench、BigCodeBench、SciCode 等主流评测集，把控子指标权重与维度聚合口径。 2、负责 CodeArena 人工对战评测的设计与运营，制定打分标准与评委质检机制。 3、负责代码 badcase 的人工分析与三轴归因体系落地，即表现层（可运行性、内容、功能、视觉）、根因层（意图偏差、指令遵循、知识缺失、能力不足、幻觉）及对战相对结论，产出 Coding 能力榜与短板诊断报告。 4、负责评测数据的采集、清洗、去重、脱敏与格式标准化，保障数据质量与样本代表性。 5、负责标注任务的设计、质检与一致性管理，建立评测结果的入库、聚合与可视化流程，维护题库版本与数据溯源机制。 6、负责评测数据结构设计与自动化能力建设，包括模型、成本、token 消耗等数据表设计及批量编辑入口，支撑各方向榜单数据的自动更新。
1、负责多模态评测框架的整体设计，围绕跨模态一致性、时空连续性、物理常识等核心内核拆解可量化子指标，并建立子指标至能力维度的聚合口径。 2、负责 Omni 理解方向评测集的建设与迭代，覆盖图文、视频、音频、文档等混合输入场景下的跨模态对齐、长视频理解、音视频联合理解及多模态指令遵循等能力。 3、负责世界模型生成方向评测方案的设计与落地，覆盖文生视频、图生视频、长时序一致性、物理规律遵循、镜头与运镜控制、可交互世界模拟等评测维度。 4、搭建自动化指标与人工 GSB／Arena 对战相结合的评测链路，制定打分协议与质检机制，控制主观评测的偏差与平局问题。 持续跟踪 GPT、Gemini、Qwen-Omni、Sora、Veo、可灵、Genie 等主流模型的能力演进，输出能力榜与性价比榜。 5、负责 badcase 的结构化归因分析，定位模型在感知、对齐、推理、幻觉及物理真实性、可控性等方面的短板，形成可执行的改进结论。
1、负责 LLM 人工评测竞技场（Arena）的整体设计与运营，统筹题库构建、对战机制、评委组织与排名算法。 2、负责评测题库的规划与建设，覆盖创作、设计、中文、GUI 等重点场景，把控自建题占比与数据来源分类（开源／自建／混合），保证题目的区分度与抗刷分能力。 3、负责 Elo/BT + bootstrap 排名体系的落地与维护，处理胜率矩阵的传递性、一致性与显著性问题，确保结论的统计可靠性。 4、负责 AI Agent 办公助手类产品（如 QwenWork、WorkBuddy 等）的端到端评测，围绕真实办公工作流构建任务集，覆盖文档处理、数据分析、跨应用协作、检索问答等场景。 5、建立端到端成功率与分步归因指标体系，评估任务完成度、多步推理与工具调用、长上下文与记忆、稳定性与可用性等能力，输出产品横向对比与迭代建议。 6、负责榜单口径的统一维护，制定在榜数量与版本汰换规则，定期产出能力榜与性价比榜。
Qwen-Image（千问图像）团队是阿里巴巴ATH事业群-Token Foundry下的图像生成基座团队，自2025年初成立，前后发布了Qwen-Image, Qwen-Image-Edit, Qwen-Image-2.0等一系列文生图、图像编辑基座大模型。Qwen-Image团队正在打造全球领先的图像生成技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人内容创作等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。团队专注于研发视觉生成技术，其中研究内容包括但不限于：图像生成、图像编辑、理解生成一体化等，充分探索相关数据及训练方法研究，以期解决计算机视觉基本问题的同时，为 AI 赋予创造力。 专注于视觉通用大模型的设计、优化与高效部署，具体职责有以下方向： 1、研究高效的视觉通用大模型架构，应对复杂视觉任务，提升模型的准确性和泛化能力； 2、优化算子和通信机制，提升模型训练效率，降低硬件资源消耗，提高训练速度和资源利用率； 3、探索高效的训练策略，包括自适应学习率调整、正则化方法和优化算法选择，提升模型性能和稳定性； 4、设计和实现自动化评估方法，帮助研发团队及时发现模型不足，优化模型架构和训练策略； 5、研发数据过滤和标注相关模型，提高数据质量和可用性，为模型训练提供支持。
1、基于飞猪酒店业务，进行高星酒店集团门店的业务拓展，保证所辖区域集团酒店门店覆盖率； 2、结合阿里生态&市场特性为高星酒店客户提供运营方案，帮助商家提升运营能力并驱动销量持续提升，与所辖区域单店及城区负责人并建立深度业务合作关系； 3、协同产品、运营团队，推动业务及项目落地，持续优化用户体验。
1. 训练策略设计与优化： 深入理解预训练与RL后训练（如PPO/GRPO等）算法流程，设计并优化大规模分布式训练策略（3D并行、MoE EP、Context Parallel等），解决RL阶段多模型（Actor/Critic/Rollout/Ref）交互的复杂调度与显存墙问题。 2. 框架定制与二次开发： 基于主流训练框架（如Megatron-LM, DeepSpeed等），进行应用层和策略层的二次开发与插件编写，快速支持新模型架构（如长文本、多模态、新型MoE）和新优化器（如Muon, SOAP）的落地验证。 3. 大规模训练稳定性保障（Troubleshooting）： 负责千卡/万卡集群训练的稳定性攻坚。排查并解决训练过程中的Loss Spike、OOM、Hang、通信死锁等疑难杂症，开发自动化诊断、监控与容错恢复工具链。 4. 跨团队协同与联合调优： 作为算法侧接口人，与Infra团队紧密协同。从算法和框架视角提出性能优化需求，配合底层团队完成算子、通信库及硬件层面的联合Profiling与调优，而非独立承担底层基建开发。 5. 前沿技术追踪与落地： 跟踪SOTA大模型训练技术，评估新技术在Qwen训练场景下的适用性，推动训练框架在算法侧的持续演进。
千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从几百 M 到 T 级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 在蕴含丰富世界知识的预训练模型的基础上，我们利用 Post-train 打造出我们想要的能够服务人类的 AI 模型。我们通过 RL、SFT、RFT 等技术，探索大模型潜能的同时，也在塑造大模型的能力与性格。本着为人类服务的目标，我们的 Post-train 将会重点探索其推理能力，实现深度思考，并致力于提升其 Agent 能力，让大模型服务于真实世界的任务。 工作职责： 1. 探索更多可 scalable 的 verifier 信号，并通过 RL 提升模型的各项能力。 2. 提升 reward model 在创作、人类偏好、指令遵循等各专项上的能力，减少reward hacking和bias。 3. 研究 reasoning path压缩和外推，实现更高质量的推理思考。 4. 将LLM的推理能力和Agent以及其他模态相结合，探索统一模态的reasoning。
负责 Qwen 基座模型 Agentic Reward System 的设计、训练与迭代，构建支撑大规模 Agentic RL 训练的奖励信号体系，持续提升模型在 Coding、Agent 等高价值场景下的对齐质量与 RL 训练上限。 1. Coding Reward System：构建面向 Code Agent 的 Reward System，设计 Evolving Rubrics 与 Code Verifier，实现 Outcome & Process Level 的自动化 Rewarding，解决长程 Coding Trajectory 下的 Credit Assignment 与 Reward 稀疏性问题。 2. Agentic User Experience Reward：研究面向 Agent 任务的用户体验建模与 Reward 优化，探索 User Model Rewarding 与 Behavioral Signal Mining，弥合 Benchmark指标与用户实际体验之间的鸿沟。 3. Reward System Infra：以 Reward 信号为核心构建数据飞轮，驱动数据筛选、难例挖掘与合成迭代；建设统一的 Reward 评估与标注框架，与 CPT / SFT / RL训练流程深度耦合，端到端优化全链路传导效率。
1. 挖掘大模型弱点，持续快速构建覆盖各项模型能力的评测数据集，探索可靠、具有可扩展性的评测方案。 2. 参与 LLM-as-a-Judge 方案构建，训练 LLM Judge / Reward Model，建模人类偏好并提升长尾任务的评价准确性。 3. 参与 Reward System 构建，设计 Reward Signal、合成对应数据，并通过 RL提升模型的能力上限。 4. 参与开发 Evaluation、Reward System 所需工程框架，简化各类测试任务和模型集成流程，帮助提高团队效率。
网络安全是大模型 Agent 能力的重要应用场景，也是检验和提升模型能力的重要方向。我们致力于提升模型在网络安全任务中的表现，推动大模型在智能安全领域的研究与应用。 1. 参与模型在网络安全方向的后训练与强化学习，提升模型完成安全任务的能力。 2. 构建网络安全任务的训练环境和评测环境，包括网络安全靶场、漏洞复现、补丁验证、攻防演练等。 3. 探索网络安全任务中的有效训练方法，推动模型能力在真实网络场景中的持续改进。
本职位为ModelScope魔搭平台与社区等技术产品岗（TPD），负责ModelScope魔搭技术生态的产品设计，覆盖魔搭站点、服务以及开源技术生态等全方面。候选人将与魔搭技术研发团队、以及运营团队等紧密合作，同时与相关模型算法团队密切沟通，共同把握魔搭技术发展发向，确保魔搭技术生态整体健康发展。在这个过程中，候选人将深入洞察开发者需求，并结合横向竞品分析等方式，围绕开发者社区核心价值，设计相关产品功能。 日常工作包括，梳理魔搭平台与站点(modelscope.cn)功能，设计后转化成具体产品PRD文档，并进行工作项拆解，与研发团队对齐研发和上线节奏；与研发团队共同设计魔搭开源生态工具链接口以及在平台上实现服务化的对接设计；明确平台与底层云基座之间的交互协作，确保云平台对于魔搭的支撑；等等。
世界模型方向高P，业务场景不局限于地图和具身，你将站在AI技术浪潮的最前沿，将世界模型技术转化为亿级用户可感知的产品价值。
我们正在寻找一批具备强烈成长意愿与一线实战潜力的优秀人才，加入公司门店管理梯队培养计划。作为未来门店的核心管理者，你将通过系统化轮岗、实战带教与专项任务，快速掌握门店运营、团队管理与经营分析等关键能力，并在6个月内成长为独当一面的储备店长。 你将参与： • 门店日常运营管理，包括排班、服务标准执行、库存与损耗管控； • 销售目标达成与业绩提升策略落地，关注人效、坪效等核心经营指标； • 团队带教与员工激励，打造高效协作的一线作战单元； • 基于数据洞察优化顾客体验与运营流程，推动门店持续改进； • 参与新店筹备、重点促销项目等跨部门协同任务。 本岗位为公司重点人才培养项目，提供清晰的晋升通道、专属导师辅导及有竞争力的薪酬发展体系。
1、隶属中国区法务运营团队（Legal Operations），负责法务知识库体系的规划、建设与持续运营，通过AI与数字化手段将法务专业知识资产化、结构化、可复用，提升法务团队的知识沉淀与调用效率； 2、协助法务知识库应用落地，推动知识库在业务与法务侧的规模化应用，结合大模型/RAG优化知识检索与智能问答体验，参与工具选型与场景试点，跟进落地效果并持续优化； 3、搭建分类框架与标签体系（合同、合规、案例、政策法规等），制定知识入库、审核、更新与退役标准，负责知识库全生命周期管理（入库、审核、更新、退役）与分类语义打标，管理权限配置与使用度量，统筹内外部数据库资源续用，搜集法务及业务侧需求并推动落地，依托飞书、内部平台完成工具选型、流程配置与系统协同。
团队介绍：飞书商业化团队（Go to Market）负责将飞书先进产品和服务全面推向中国和国际市场，通过制定精准的业务战略，进行破圈的市场营销，深入理解不同行业的趋势和特点，传递飞书的理念和价值给不同行业的企业客户并达成业务合作，帮助客户加强使用深度和广度，最终让飞书成为各行各业先进企业的首选、持续助力企业组织升级。目前已在中国、新加坡、美国、日本等国家和地区建立了商业化团队，开启了为全球各行各业组织和个人提升创造力和效率的历程。 1、深入SMB客户业务并主动设计AI解决方案：直接与企业老板、业务负责人沟通，快速理解企业经营模式、业务流程和关键问题，识别高价值AI场景；不被动承接客户需求，而是结合业务价值、AI能力和落地成本判断“什么值得做、什么不值得做、什么应该先做”； 2、快速完成Demo与价值验证：能利用企业豆包、Prompt、Skill、Agent、知识库、MCP、AI Coding等能力快速搭建Demo和轻量方案，尽可能当天看到效果； 3、参与会销与客户转化：在客户拜访、会销、Workshop等场景中，通过Killer Demo、方案咨询和现场体验帮助客户理解AI的实际价值，并协同销售推动客户进入试用、采购和落地； 4、推动客户真正使用：不以Demo完成为终点，推动首个场景进入真实业务并产生持续使用； 5、沉淀可复制方案：将客户实践抽象为标准Demo、Skill、模板和方法，并持续验证其在更多相似SMB客户中的复用价值。
团队介绍：Bluesea工作室成立于2024年8月，当前涉足卡牌/RPG/SLG/竞技等多个品类，已经上线的游戏《放置少女》，各类新产品已蓄势待发。欢迎加入我们！ 1、负责场景关卡地图沙盘的规划设计； 2、负责场景气氛图的表现刻画； 3、负责场景单体三视图的设计与拆解； 4、负责场景建筑部件规则的拆分与组合； 5、负责场景原画外包沟通与品质把控。
团队介绍：Bluesea工作室成立于2024年8月，当前涉足卡牌/RPG/SLG/竞技等多个品类，已经上线的游戏《放置少女》，各类新产品已蓄势待发。欢迎加入我们！ 1、负责射击游戏中的3D特效设计和制作，包括但不限于子弹特效、技能特效、场景特效、角色特效、UI特效等； 2、能够独立思考并提出创意方案，优化现有特效，提高游戏特效品质； 3、负责与动画、策划、程序完成配合调试，负责编写特效技术文档，总结经验规范，完成特效的性能优化； 4、负责特效外包的沟通和品质把控。
