共 6773 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
1、负责千问/夸克产品的端到端质量保障工作，深度参与产品需求和架构设计，评估需求、技术架构合理性和可测性，主导复杂跨团队项目的质量规划与落地，推动系统性改进； 2、结合行业发展趋势，制定全面的质量策略（功能/性能/稳定性/兼容性/安全性），构建适合业务发展的质量保障体系，包括线下测试、线上监控以及问题定位分析能力建设； 3、深度分析线上用户行为和链路系统技术指标，通过主动挖掘系统/用户体验问题、模型效果评测、竞对产品分析等手段体系化推动用户体验不断优化； 4、带领并指导团队成员成长，充分利用AI测试能力，建立和完善质量技术规范和最佳实践，提升团队整体技术能力和业务影响力。
1. 负责千问智能创作 AIGC 相关业务功能开发，重点投入图像生成、视频生成等核心内容创作方向； 2. 负责千问智能创作 AI 短剧/营销/剪辑相关 Agent 方向的开发，参与Harness 框架搭建、模型接入、Prompt/Skill 优化、效果评测等工作； 3. 跟进 Agent 领域前沿技术，关注多模态模型的行业动态，与产品团队紧密合作，通过技术手段升级 Agent 能力，为用户创造全新 AI Native 体验。
1. 负责千问图像/视频生成方向的策略（应用策略/评估/训练数据策略），推动模型效果持续提升。 2. 通过真实用户数据分析、AB 实验与用户反馈的结合，挖掘用户需求和问题，结合当前模型能力，利用产品策略放大模型效果，快速提升体验与关键指标。 3. 构建面向真实应用场景的模型与产品评测体系。对模型效果进行系统性分析，定位问题，支撑策略与训练决策。 4. 基于业务目标，制定针对性的模型训练数据策略。主导高质量数据生产全流程（采买/构造/清洗），协同算法团队验证训练效果。
1. 负责面向AI教育领域战略级内容产品建设和应用，结合大模型前沿技术解决行业核心问题。 2. 负责提升面向核心任务的大模型后训练和综合效果迭代。通过大模型、NLP、强化学习等级技术完善智能决策、内容理解等核心领域的应用技术体系。
岗位概述 作为国内领先的车载导航服务提供商，我们持续为中国车企打造更专业、更智能的座舱导航产品。你将作为核心产品角色，负责智能座舱导航的产品规划、体验定义与量产落地，探索大模型与 Agent 能力在真实驾车场景中的产品化应用，将前沿技术转化为用户可感知、客户可认可、业务可落地的下一代座舱导航体验。 职责描述 1、负责智能座舱导航产品规划与定义：围绕车道级导航、全场景导航渲染、停车场导航等业务方向，结合用户研究、客户需求与数据分析形成产品方案，持续提升用户体验与客户价值。 2、负责导航 AI 应用探索：从真实驾车场景中识别高价值问题，将上下文理解、任务规划、生成式表达、工具调用等 AI 能力应用于导航引导、渲染与停车等场景，推动既有体验升级。 3、负责产品效果评估与持续迭代：建立覆盖导航体验与 AI 应用效果的评估指标，结合用户反馈、行为数据及典型案例验证产品价值，持续优化产品方案。 4、负责竞品分析与市场洞察：关注汽车、智能座舱、地图导航及 AI 产品的发展趋势，洞察用户需求、客户诉求与市场机会，为产品迭代和创新提供方向。 5、负责跨团队协同与产品落地：拉通算法、研发、测试、设计、数据、项目全链路，完整把控方案验证、开发测试、项目交付与量产应用过程，保证产品效果与交付质量。
面向 LLM/MLLM 场景，围绕模型能力，致力于提供稳定且易用的开放 API 服务。 具体职责包括： 1. 模型服务 API：负责设计高可用服务架构与端到端业务方案，适配一方 Qwen 模型及第三方开源模型。对外提供覆盖智能对话、代码生成、图像/视频理解、向量化、排序等场景的基础 API，并参与流量控制、任务调度、缓存等核心链路建设。 2. 智能体服务化：面向通用人工智能场景，构建高效、可扩展的 Agent 框架，集成搜索引擎、文档理解、代码沙箱等能力；支持 OAI Responses API、Anthropic Messages API 等行业主流 Agentic API，充分释放模型能力，服务各行业客户。 3. 稳定性和效率：在百炼诸多模型和海量请求的场景中，保障线上服务稳定性，在毫秒级别持续提升端到端链路性能，推进 TTFT、TPOT 、Cache 命中率等核心指标优化；保障服务质量，参与大规模 CI/CD 体系建设，持续提升研发效率、功能正确性与交付质量。
1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。 2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。 3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。 4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。 5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。
1. 结合LLM技术，设计和优化RAG全链路的基础架构，提升系统的吞吐能力和响应速度。 2. 构建高性能，可扩展的分布式文件处理和索引构建系统，承载海量文档的知识库的索引和检索需求。 3. 规划和优化检索集群，通过合理的分片，资源分配等策略降低延迟提高吞吐，针对业务场景进行服务优化。 4. 建立完善的系统监控，日志分析和trace平台，能快速定位和解决系统问题。
我们正在打造面向下一代开发者与知识工作者的 AI 原生产品，覆盖 Vibe Coding（AI 驱动的自然语言编程）与 AI 协同办公两大场景。 将负责 ● AI产品设计：从用户视角出发，主导 AI Coding 产品的体验设计与持续优化，推动需求从洞察到上线的全流程闭环 ● Agent 场景评测与梳理：与研发团队深度协作，梳理 Agent 相关应用场景，拆解 AI 对话流程中的关键环节，识别体验瓶颈并提出可落地的优化方案 ● 模型能力评估：持续跟踪各类大语言模型的应用表现与前沿动态，为产品的模型选型与能力集成提供专业判断 ● 数据驱动迭代：建立产品核心指标体系，通过数据分析驱动产品决策，持续提升用户留存与使用深度
1、对所负责的出海中国企业的业务结果负责。全面了解客户的业务架构、技术架构、组织架构等情况，识别和挖掘客户需求，能与客户CXO级别对话，影响客户决策，推动商机转化，拿回业务结果，实现客户价值。 2、传递阿里云产品和技术价值。基于对客户的了解以及对市场和友商的了解，能够独立与客户沟通适配的阿里云产品和解决方案，清晰传递价值和竞争力。 3、有效整合公司内外部资源，对外推动客户采用和持续使用阿里云的产品和方案，对内推动产品解决方案和流程体系的优化，实现客户体验提升，持续位客户创造价值。 4、做好客户全生命周期的业务支持和服务，保障客户满意度。
1. 构建基于机器学习、深度学习及大模型能力的在线风险识别系统，在极高精准率与召回率要求下，实时识别并处置无效流量、虚假交易、流量劫持及风险物料； 2. 建设智能化离线风险挖掘平台，结合无监督/半监督学习、图挖掘、异常检测以及LLM推理能力，帮助算法与运营团队发现新型作弊模式与潜在风险路径； 3. 研发 AI-Native 风控产品与分析平台，探索 Agent、RAG、风险知识库、多智能体协同等方向在风控场景中的落地应用，提升风险分析、策略迭代与case处置效率； 4. 面向广告、推荐、电商等复杂业务场景，结合海量行为数据与实时流式计算能力，构建可解释、可扩展、可持续演进的新一代风险治理体系； 5. 推动大模型与传统风控算法融合，包括风险推理、行为理解、Pattern发现、自动化分析与策略生成，探索AI在复杂对抗场景下的工程化落地。
1. 研发阿里妈妈广告风控大数据平台，并推进平台产品化建设 2. 支撑阿里妈妈每日千亿流量, 为广告核心业务提供秒级识别风险能力 3. 打通数据与服务，构建从特征到模型再到在线AI决策的下一代引擎
1. 构建基于机器学习、深度学习、大模型的在线识别系统，保证极高精准和召回的前提下，实时处置无效流量或风险物料。 2. 建设强大的离线挖掘平台，使用多种无监督、半监督手段帮助算法和运营同学探索新的异常pattern。 3. 研发风控产品平台，服务阿里妈妈和淘天集团更多相关的业务，不断提升迭代效率。每年为广告主挽回损失过百亿元，同时为平台拦截百亿以上的风险物料。
1. 负责阿里妈妈 AI 原生应用及 Agent 系统的工程能力研发，参与产品定义、架构设计、Agent 构建、工具调用、上下文与记忆管理、效果调优及生产环境交付。 2. 建设企业级 AI 应用平台的核心能力，包括 Agent Runtime、AI 研发框架、Tool & Skill 能力、知识与 RAG、AI 数据工程、评测能力、安全治理等，提升系统的可靠性、扩展性与开发体验。 3. 建立评测驱动的 Agent 优化体系，覆盖评测集构建、离线与在线评测、运行轨迹分析、自动化评分及回归测试。围绕模型、Prompt、Context、工具和工作流持续优化效果，并平衡质量、时延、成本与稳定性。 4. 探索基于大模型的新型应用形态，包括智能对话、深度检索与研究、多模态交互、Computer Use、多 Agent 协作及 Agentic UI，完成技术验证、产品化设计与业务场景落地。 5. 与产品、算法和业务团队紧密合作，从真实的广告与营销场景中提炼共性问题，将场景方案转化为可复用的平台能力，提升 AI 应用的研发与交付效率，打造具有行业影响力的 AI 产品。
服务淘天电商核心营销业务，针对AI在广告业务场景的应用开展： 1. 负责广告预测引擎及AI Serving系统的设计与开发，支持高并发、低延迟的广告实时预测需求，解决实际的业务问题； 2. 参与分布式系统架构优化，提升广告模型服务的稳定性、资源利用率及大规模模型计算能力； 3. 算法-软件-硬件协同优化（异构并行计算、AI编译、稀疏量化、混部与弹性等），发挥数十万CPU核和数千加速卡的计算潜力； 4. 研究业界前沿的AI算法、系统和硬件，探索面向推荐系统或大模型AI在线服务的理想软件和硬件系统。
阿里妈妈是国内先进的数字营销广告平台，在这里你可以了解前沿的搜推广工程技术、实现技术和商业的完美结合。我们需要你： 1. 参与外投效果广告(展示、搜索)在线引擎的业务交付和后端引擎系统升级，助力广告算法提效和营收目标增长 2. 有GPU在线推理服务、CUDA算子开发经验优先 3. 通过抽象、沉淀、重构等多种技术手段，持续提升阿里妈妈广告业务引擎的性能、稳定性、健壮性和开发效率 4. 利用领域建模思想，参与并建设下一代GPU广告业务引擎，在技术上不断攻坚克难，促进阿里妈妈广告技术保持业内先进性
1. 负责平台内容风控算法能力建设，针对图文、视频、直播、AIGC内容等场景，构建高召回、高精准的违规识别与风险判定体系； 2. 设计并实现内容风控核心算法架构，包括但不限于多模态特征建模、语义理解与风险推理能力等，提升系统在复杂违规场景下的识别效果； 3. 探索并落地多模态大模型（MLLM）在内容风控领域的应用，包括Prompt Engineering、模型微调、RAG检索增强、Agent决策等技术，提升复杂语义违规的理解与判别能力； 4. 构建可持续进化的风控算法体系，通过数据挖掘、弱监督学习、主动学习等方法持续发现新的违规模式和风险内容； 5. 参与建设大规模内容风控算法平台，支持海量内容实时识别与离线挖掘，提升风控系统的稳定性、可扩展性与迭代效率；
在这里，你将接触到中国领先的数字营销广告平台，了解技术和商业目标如何完美结合；了解最前沿的分布式系统技术；我们需要你： 1、建设业界技术领先的广告引擎框架，技术赋能效果/品牌/内投/外投广告业务 2、持续优化广告投放引擎研发迭代模式，通过架构优化、灵活部署，不断提升业务迭代效率，同时保证系统稳定性； 3、分析现有系统不足，找到目前系统的瓶颈，改进、提高系统性能 团队介绍 我们是淘天集团阿里妈妈引擎框架团队，2024年孵化了业界第一个GaaS“图”交付引擎框架EADS2.0，2025年已完成EADS3.0在搜索GPU召粗一体初步落地，打开算力天花板，算法提效显著；团队支撑阿里妈妈从召回到策略所有在线业务引擎的迭代，有多个方向：引擎框架（SDK&runtime执行引擎&推理内核）、索引（内核artis&构建系统ubs&openindexer）、框架AI效能（框架研发harness闭环&线上诊断）。我们的使命是：持续优化业务迭代效率&运行效率，通过极致的性能提升赋能算法更大的算力空间。在这里你可以获得：底层框架一行代码提交，收到所有业务引擎的回归测试报告，1%的性能提升就能换来几万核cpu or N卡GPU资源节省的巨大成就感；通过在管控上简单UI操作就能随意调整引擎架构完成最优的部署的新奇。现阶段正在积极探索EADS4.0（HPC-EADS） - 在AI时代下异构计算更全面的落地业务引擎，期待对技术有执着追求的你加入！ 团队特点 1.能全身心参与业界优秀的数字商业化广告引擎框架和平台建设，在高速发展的业务当中，建立对前沿的搜索/推荐/广告系统核心技术全面认知 2.通过引擎框架EADS(部署几百万核，服务几千万QPS)，技术赋能阿里妈妈所有核心业务线(效果/品牌，内投/外投) 3.持续优化广告引擎(召回/排序/策略/特征/预估)架构和GaaS（Graph as a service）研发范式，不断提升业务迭代效率，同时保证系统稳定性 4.通过异构计算模式、轻量级图执行引擎、多推理引擎建设，持续优化底层检索内核和引擎运行时性能，打开算力天花板
阿里妈妈工程技术团队是淘天集团深耕搜索、推荐、广告及GenAI/Agent应用的前沿阵地，致力于构建领先的AI广告系统，用技术驱动千亿级商业决策。我们正在推动广告产品的Agent化重塑，以大模型调度多智能体，覆盖智能投放、创意生成、风控审核等全链路，打造AI Native营销产品。 作为应用研发工程师，你将： 1、从事互联网营销应用系统研发，独立承接项目，进行良好的系统设计和实现；深入理解广告业务逻辑，将业务需求转化为高质量的技术方案并推动落地。 2、负责核心业务系统的架构设计与开发，确保系统在高并发、大流量场景下的性能与稳定性。 3、对所负责系统进行持续规划与演进，不断优化和升级系统架构，提高性能、稳定性、可用性和扩展性；负责线上系统的维护管理，保障系统稳定运行。 4、进行技术预研和技术攻关，突破系统和项目中的技术难点；主导分布式架构、存储方案、中间件选型等关键技术决策。 5、推动广告系统的AI化升级，设计并构建Agent系统的业务流程闭环（意图解析、任务拆解、工具调用、自主执行、反思迭代）；将AI的"不确定性"转化为工程的"确定性"，构建高可用的AI应用架构。 6、具备数据驱动意识，通过业务数据分析发现潜在机会点，主动提出优化方案或产品建议，撬动业务增量，推动技术价值向商业价值转化。
1、行业渠道布局：负责高德在银行、保险、运营商三大行业的渠道体系搭建，开发并签约行业代理、金融科技集成商、保险科技公司、运营商生态合作伙伴，构建覆盖目标客户群的多层级渠道网络。 2、核心客户经营：直接或通过渠道触达城商行、农商行、股份制银行分支机构，头部保险公司省/市分公司，三大运营商省/市公司等核心客户，建立决策层关系，孵化行业标杆项目。 3、方案落地：协同产品与解决方案团队，将高德地图门户、AI Agent 投放、Token 消耗计费、到店归因、地理围栏、大数据洞察等能力转化为行业场景方案（如银行网点引流、保险 UBI 定价、运营商基站选址优化），并推动渠道完成签约与交付。 4、商务全流程：主导或协助渠道完成项目全流程（需求摸排 → 方案撰写 → 商务谈判 → 合同签订 → 回款），对签约额、回款、毛利等核心 KPI 负责。 5、渠道赋能与联动：协调高德 × 阿里云 AI 联合方案资源，制定渠道分级、激励、培训与考核机制，组织行业解决方案培训、标杆案例宣讲、联合营销，提升渠道自主获客与交付能力。 6、市场策略：跟踪银行网点数字化、保险科技、运营商位置大数据变现等行业趋势，洞察竞品（百度地图、腾讯位置服务、银联商务、运营商自有数据产品等）动作，为业务策略提供输入。
1、负责渠道业务发展规则，建设多元化的渠道发展结构，持续优化，形成优势互补； 2、负责渠道商业目标分解，进行销售及服务过程标准化管理，为渠道的商业目标达成负责； 3、负责高德房产二租渠道考核机制设计、落地，能够以机制驱动渠道的分层，升级，汰换，建设健康可持续的发展体系；
1. 出价与流量调控：设计并实现超大规模在线广告实时竞价系统和实时出价算法，满足广告主多目标、多约束下的广告投放诉求； 2. 机制设计与运筹优化：将运筹优化、博弈论与深度学习深度融合，构建高效、公平、收益最优的拍卖分配机制； 3. 前沿技术落地应用：探索强化学习、大模型（LLM）、图学习等前沿AI技术在直播广告投放、创意、客户工具、营销科学等方向的创新应用； 4. 产品协同与业务驱动：与产品、工程、运营团队紧密协作，将算法能力转化为可落地的直播广告产品，支撑业务高速增长。
1. 出价与流量调控：设计并实现超大规模在线广告实时竞价系统和实时出价算法，满足广告主多目标、多约束下的广告投放诉求； 2. 机制设计与运筹优化：将运筹优化、博弈论与深度学习深度融合，构建高效、公平、收益最优的拍卖分配机制； 3. 前沿技术落地应用：探索强化学习、大模型（LLM）、图学习等前沿AI技术在直播广告投放、创意、客户工具、营销科学等方向的创新应用； 4. 产品协同与业务驱动：与产品、工程、运营团队紧密协作，将算法能力转化为可落地的直播广告产品，支撑业务高速增长。
负责优化阿里妈妈搜索广告的相关性&NLP算法、用户体验优化，包括并不限于： 1. 建设搜索场景下的Query理解、商品理解、相关性判别能力； 2. 紧跟前沿LLM、MLLM、NLP和机器学习技术，结业上述业务需求，进行算法应用与创新，实现相关性体验优化； 3. 建设和完善Query理解、商品理解标签体系和标注标准，通过知识库建设、标注任务迭代、数据飞轮等持续提高数据质量，积累电商领域数据资产； 4. 从算法与工程Co-Design视角，设计和完善Query理解、商品理解、相关性判别的离在线算法和系统基建，充分释放算法优化带来的业务价值。
岗位职责 1. 打造阿里妈妈首款全域广告营销新产品，助力阿里妈妈实现百万级客户与亿级广告营销消耗增长的新机会； 2. 建设基于智能Agent架构下的全新广告BP系统，实现跨媒体创投一体、制投一体的新一代智能广告平台； 3. 负责基于AGI能力的新一代广告投放算法的全链路升级工作，包括基于生成式、LLM模型和稀疏性大模型等算法在广告召回、预估和机制策略的全链路改造和优化工作。
1. 负责淘宝信息流场景下的直播推荐算法研发工作，提升用户体验与转化效率； 2. 主导信息流直播业务全链路推荐体系的构建，包括召回算法、CTR/CVR预估模型、流量分发机制及混排等方向的持续迭代； 3. 探索多模态大模型、生成式模型等前沿技术在信息流直播推荐场景的创新应用，引领直播电商推荐技术升级。
负责阿里妈妈核心广告产品的广告主投放效果优化、广告产技能力创新和客户增长。 岗位职责 • 负责提升广告主的全生命周期体验，驱动客户成长。主导广告体验Agent等AI原生应用的研发，通过大模型实现智能诊断、策略建议、自动优化等功能，通过技术手段显著降低广告主的操作门槛与决策成本，提升广告投放体验。 • 主导广告核心的智能出价（Bidding）算法的设计与迭代。利用深度学习、强化学习、大模型等技术升级智能出价算法，直接对广告主的投放效果负责。 • 参与阿里妈妈广告业务的算法体系建设，持续探索商业化模式创新，打开业务天花板。同时，保持对学术界和工业界前沿动态的高度关注，将最新的技术思想快速引入并转化为可落地的解决方案。
负责阿里妈妈核心广告产品的广告主投放效果优化、广告产技能力创新和客户增长。 岗位职责 • 负责提升广告主的全生命周期体验，驱动客户成长。主导广告体验Agent等AI原生应用的研发，通过大模型实现智能诊断、策略建议、自动优化等功能，通过技术手段显著降低广告主的操作门槛与决策成本，提升广告投放体验。 • 主导广告核心的智能出价（Bidding）算法的设计与迭代。利用深度学习、强化学习、大模型等技术升级智能出价算法，直接对广告主的投放效果负责。 • 参与阿里妈妈广告业务的算法体系建设，持续探索商业化模式创新，打开业务天花板。同时，保持对学术界和工业界前沿动态的高度关注，将最新的技术思想快速引入并转化为可落地的解决方案。
依托阿里妈妈海量广告、消费者行为与商家经营数据，探索 AI Data Agent 在营销分析与决策中的下一代应用形态。构建统一的数据语义与业务上下文，让 AI 能够准确理解数据、可信回答复杂业务问题，并进一步发现关键变化与机会，形成有价值的洞察、诊断与策略建议，推动营销分析从数据查询走向 AI 驱动的智能分析与决策。 面向广告增量归因与价值衡量等核心问题，探索因果推断与 Marketing World Model 在营销场景中的前沿应用，从大规模行为与经营数据中挖掘广告影响消费者决策和商业结果的真实规律，研究增量价值、因果机制、状态演化与反事实推演，推动营销智能从相关性预测走向因果理解与决策推演。
1. 湖仓一体的数据建设：负责PB级广告营销Lakehosue，建设企业级低延迟、高准确、高可靠的广告数据底座，支持核心业务秒级决策 2. 营销归因与因果推断：深入挖掘营销动作与转化效果间的因果链条，系统化落地MTA、Uplift等模型，为平台和客户提供科学精准的营销价值度量 3. 生成式营销洞察策略：探索 GenAI + Data Agent 的前沿应用，将海量非结构化市场趋势与消费者行为数据转化为可落地的营销策略，驱动营销决策的智能化跃升
