共 6773 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
1.客户需求调研。针对电商及商业化业务场景，开展商家客户调研、代理生态调研，包括：定性，定量，结合外部竞争环境以及妈妈业务，围绕策略，技术，产品，运营，以及生态等输出有深度，有思考的综合性报告。 2.行业策略分析调研。负责行业动态分析，洞悉行业发展趋势，扫描，梳理并追踪各平台动向打法。进行业专家深访，财报分析，行业信息研究，内部数据提取分析；搭建研究分析框架，并综合各种信息渠道对策略进行有效分析解读、在战略和战术层面有效输出 3.AI领域分析及行业专家访谈。从电商应用与投资角度，针对AI技术领域、AI应用市场进行动态分析，洞悉行业发展趋势、监控与分析该领域核心玩家/公司的关键动向，并针对资本市场反响较大的核心事件进行专家深访、形成分析报告，面向战略层提供有效输出 4.与顾问，策划，产品，运营，技术，生态等业务团队深入沟通，了解内部业务诉求，通过动态分析反哺业务，赋能妈妈业务打区隔战，找到业务落地点以及突破点创新变革。
我们正在推动集团安全部的 AI-Native转型， 训出一个好模型，只是工作的一半。让模型在真实业务战场上打赢，在对抗环境下持续打赢——需要另一种算法能力：归因诊断、Harness 设计、后训练数据、从 bad case 到基模能力的闭环。 我们在找这种算法专家。你是这支团队的负责人：不做基模训练，而是让基模与 Agent 在具体战场上发挥最大战力，并把战场上的真实弹药带回训练营。 岗位职责 1. 端到端解决方案设计与落地：深入业务线核心链路与关键风险点，把模糊的安全诉求翻译为可执行的 Agent 编排方案、数据方案与执行计划，对风控拦截率、内容合规率、漏洞修复时效等核心指标承担端到端责任。 2. 效果归因与诊断：构建全链路归因体系，把效果问题的根因逐层定位到 harness 约束、数据质量、检索与上下文、模型能力等环节，让评测从"判决"走向"归因"，让优化有精确的入口。 3. 效果优化与分层交付：专家级的 harness 与提示工程设计；在基模能力不足的场景设计后训练路径——高质量轨迹数据构建、蒸馏与知识注入、模型路由与分层交付策略（模型直用 / 优化增强 / 完整方案定制），持续抬高交付效果的天花板。 4. 数据飞轮与能力回流：把一线 bad case、误报、人工纠偏结构化回流，翻译成对基模与平台的清晰能力要求，用交付数据驱动模型进化——每一次优化，都可能成为下一版基模的训练燃料。 5. 沉淀高效、可泛化的交付体系：成为产品与战场之间的高保真信道，把客户通用需求、平台缺陷、产品改进点高保真地反馈给AI基建，推动平台标准化能力的演进，实现平台厚度与快速交付的正向循环。
1、从事RISC-V CPU 编译器的研发工作，包括编译器架构设计、优化遍开发、应用程序性能分析调优等工作； 2、基于 MLIR + Linalg 框架，提升编译器代码块执行效率； 3、参与图优化、后端代码生成、调度策略、指令优化、流水并行化相关优化工作； 4、研究和优化 Kernel 计算性能，降低计算开销，提高吞吐率； 5、研究算子融合（Op Fusion）、自动调优（Auto-Tuning）、代码生成（CodeGen）相关优化策略； 6、与硬件团队、AI 框架团队（如 PyTorch）协作，提升 AI 编译器的支持能力； 跟踪 LLVM、Triton、TVM、XLA、TorchInductor 等 AI 编译器前沿技术，优化编译性能。
1. 商家&商品审核风控体系搭建 搭建商家准入、商品上架、信息更新的事前核验、事中巡检、违规处置闭环流程；制定信息纠错、违规处罚、申诉规范，解决门店关停未下架、地址错误、套餐规格虚标、图文货不对板等信息失真问题。 2. 商户作弊与虚假宣传风控治理 针对虚假门店、夸大宣传、违规引流等商家违规行为，设计审核规则、筛查策略；结合线上巡检+抽样核查，拦截违规信息上线，遏制中小商户批量作弊黑产。 3. 风险数据监控与策略迭代 搭建审核风控核心指标看板（违规检出率、错误信息逾期整改率、用户信息投诉量、审核时效等）；通过SQL数据分析定位高发风险场景，持续优化审核标准与筛查逻辑。 4. 跨部门协同对接 联动产品、技术、运营、法务推进审核工具迭代；新团购品类、新城市业务上线前开展信息风险评估；突发批量虚假门店、大规模违规宣传事件牵头应急处理。 5. 审核团队管理 负责审核风控小组日常排班、案件复核、绩效考核；开展审核标准培训、疑难案例复盘，统一判定口径，提升团队审核准确率与处理效率。
1. 负责大模型数据平台的整体架构设计与演进，围绕数据的统一管理、检索发现、洞察分析与安全流通构建平台化能力，支撑大模型研发数据的高效、稳定供给。 2. 主导数据检索、预览与数据集组织等核心能力的产品化建设，把算法与业务的用数诉求抽象为通用、易用、自动化的平台服务，持续提升数据的可发现性与可用性。 3. 建设面向数据资产的洞察与追踪体系，实现数据底库、质量与全生命周期流转的可视化、可观测与可度量，为数据价值评估与决策提供支撑。 4. 推动平台与研发全链路的开放集成，通过标准化服务与接口对内对外赋能，提升团队整体的用数效率与协同水平。
1、商务拓展：负责金融业务渠道拓展，挖掘新的合作客户，拓展多元化商务合作模式，完成公司既定的商务拓展及业绩目标。主动调研行业市场动态、竞品商业模式及客户需求，收集市场信息、行业政策、合作商机，输出市场调研分析报告，为公司业务发展、合作策略调整提供有效依据。对接合作方、客户的商务洽谈、合作方案制定、合同谈判及签约落地工作，跟进合作全流程，保障合作顺利推进，维护良好的商务合作关系。深度维护存量客户及合作渠道，定期开展客情回访，挖掘客户二次合作、增值合作机会与合作产值； 2、运营分析：负责业务日常运营数据的统计、整理与监控，涵盖渠道数据、业绩数据、客户数据、转化数据等，建立常态化数据台账并定期开展运营数据分析，拆解业务转化链路，精准定位业务增长亮点、短板及运营问题，输出双周运营数据分析报告。业务统筹、策略制定与优化。统筹业务运营全流程，协同内部产品、研发等团队，落地运营优化动作，解决业务推进过程中的各类运营问题，提升整体业务运营效率。同时基于数据分析结果，拉通多部门配合，针对性优化商务运营策略，提出可落地的业务优化方案并跟进执行，驱动业务业绩增长。定期复盘商务拓展、合作运营项目效果，总结成功经验与失败问题，迭代优化商务合作模式与运营体系； 3、战略研究：了解业务的发展战略和目标，关注互联网和AI领域的新趋势与新变化，协助战略投资组了解和搜集、整理、洞察行业发展趋势并能结合内外部视角，提出布局策略和建议，推动决策的形成与落地；
1、负责信息流搜索业务，保障数据准确性与及时性，通过数据洞察及时定位业务问题与机会点，保障业务策略落地； 2、准确全面理解业务逻辑和目标，对目标达成路径进行拆解，通过设计指标体系、建设数据看板，为业务制定/达成目标提供支持； 3、对重要业务专项，可以进行数据与信息提取整合，完成从需求探索、数据探查及数据报告的闭环，产出高质量的专题分析报告； 4、能跨部门合作，和产品/运营/算法团队一起用科学方法对AB实验进行策略效果评估，推进优化方案的落地执行； 5、完善数据指标体系、埋点方案，管理数据口径，提升数据应用和决策支持效率；
1. 负责通用搜索场景下资源（小说、视频、软件、游戏、漫画等）推荐相关的召回、排序、策略等算法设计与技术规划； 2. 参与制定推荐算法策略和流程，使用机器学习和深度学习技术维护和更新模型，确保推荐算法的质量和效率； 3. 与产品经理、数据科学家、产品运营专家等合作，确保推荐系统的设计和实现符合需求。
1. 负责百炼大模型相关的用户技术支持服务，承接用户日常咨询答疑，对模型调用异常、API 报错、推理结果异常等典型问题进行快速排查与定位，帮助用户高效使用模型能力。 2. 沉淀高频问题处理经验与排查方法论，形成可复用的知识库；将重复性支持工作进行抽象提炼，主动开发问题诊断工具，参与智能答疑 Agent 的设计与建设，降低人工支持成本。 3. 基于对百炼模型的深入理解与用户需求洞察，及时收集、整理用户在使用过程中反馈的问题与改进建议，结构化传递至sre、产研团队，协助推动产品体验持续优化。
团队介绍：POI智能化使命是通过高质量高效率低成本的智能化手段及先进生产力，应用并改进行业最前沿的LLM和Agent技术，数字化还原真实世界POI，保障POI数据的时效性、正确性和完备性，作为高德用户信息获取、交易履约和出行体验的基础。每个POI背后都有精彩的故事，我们作为链接POI和用户的第一步，每一分努力都是与现实世界的一次互动。 职位描述：基于 LLM/Agent 的自主规划、执行、反思与协同能力，构建面向数据生产与智能决策的下一代技术链路，推动从信息理解、自动挖掘、质量校验到闭环更新的全流程智能化，提升POI数据生产效率、用户交互体验； 负责 Agent 基础服务平台建设，探索自主规划、任务分解、工具调用、结果验证和闭环执行等关键能力； 负责 NLP/LLM 相关基础算法能力建设，包括文本理解、信息抽取、纠错、质量评估、生成与融合等核心能力； 探索 LLM 在复杂场景下的零样本、少样本学习与推理能力，提升算法在开放任务中的泛化效果与落地效率； 参与智能语音交互、端侧 Agent、设备协同 Agent、多模态安全识别、Agent攻防等前沿方向的研发与应用。
1. YouTube 矩阵经营：独立自运营 10 + YouTube 漫剧矩阵频道，完成频道定位、内容编排、包装发布、版权管理、增长优化及商业化运营，建立按题材、受众、语言和内容形态划分的频道矩阵策略，持续优化播放量、观看时长、订阅增长、RPM、回收周期及整体收入结构。 2. YouTube服务商规模化管理：搭建频道代运营服务商准入、分工交付、数据复盘，驱动外部团队规模化运营，并确保内容质量、账号安全、版权合规和经营结果可控，基于数据识别高潜 IP、题材和内容形态，沉淀选片、切片、封面标题、更新节奏及长短视频联动方法，实现矩阵频道收益最大化。 3. 海外社媒发行与多元创收：熟悉 TikTok、nstagram 等海外媒体渠道的内容机制、流量规则、版权政策与主流创收方式，制定差异化平台发行策略，重点负责 TikTok 本土剧与中文剧的海外制作与发行，熟悉内容选型、本地化转绘、发布和投放的完整制作流程；熟悉TikTok自然流量、广告投放、达人分发、付费解锁、导流转化等多元发行与变现模式，维护并拓展平台、MCN、内容发行商、制作及技术服务商等合作资源，推动重点项目、平台政策、商业化机会和联合运营合作落地。 4. 海外内容生态与收入模式拓展：持续研究海外漫剧内容生态，理解不同国家和地区的用户偏好、题材趋势、内容形态和商业模型；结合书旗 IP 储备、成品漫剧质量及版权条件，评估海外发行潜力，制定分区域、分语言、分平台的发行优先级和收入目标；拓展版权授权、联合出品、IP 衍生及跨平台导流等收入模式，提升内容的生命周期价值；建立内容分级与经营复盘机制，沉淀从选片、测试、放量到长线运营的标准方法，持续提高爆款概率和项目回报。 5. AI 驱动的发行能力建设：熟练使用主流 AI 工具，能够自主搭建适用于中文漫剧海外发行的端到端工作流，建设并持续优化 AI 剪辑、画面合成、字幕生成与校对、多语种翻译、配音、封面标题生成、批量发布及素材管理流程，推动跨平台发布自动化、数据采集、看板搭建和经营分析，提升团队对内容表现与收入变化的响应速度，评估不同 AI 模型和自动化方案的质量、成本、稳定性与合规风险，持续降低制作与发行成本、提升人效和收入。
关于我们： MOS 实验室隶属于阿里 ATH 千问事业群。我们致力于在大模型时代打造具有全球影响力的 AI 原生产品，推动 AI 从“被动对话”向“主动服务与复杂执行”的范式跃迁。 实验室核心业务涵盖 AI 搜索、生成式推荐、主动服务及任务助理 Agent 等前沿领域。依托千问大模型底座，我们深度探索 RAG、Agentic RL、多 Agent 协作及全链路工程自动化技术，旨在构建能够深度理解用户、自主规划路径并闭环交付任务的“最强 AI 助手”。 岗位职责： 1. 工程链路构建与优化： 负责不同业务场景下 Agent 的全链路工程实现，包括上下文工程（Context Engineering）、长时记忆管理及复杂任务流的编排优化。 2. 业务场景深度适配： 深入理解搜索、推荐或垂直场景（办公、财经、学术等）业务需求，通过高阶 Prompt Engineering 及策略逻辑，解决 Agent 在垂直领域下的指令遵循、幻觉控制等核心问题。 3. 底层能力支撑： 建设并维护 Agent 运行的基础设施（如 Docker 容器环境、浏览器操控 Claw 等），确保 Agent 在受控、安全、高效的环境中执行任务。 4. 效果评测与闭环： 建立 Agent 效果评测体系，针对业务指标进行端到端的归因分析与算法迭代，确保持续的性能提升与交付质量。 职级可看P6-P8
职位概述 作为阿里云合作伙伴生态的商业化推动者，您将负责管理并加速AI产品伙伴（包括ISV、SI 、大模型及行业解决方案商）的业务增长。您需深入理解合作伙伴的业务战略、技术能力与市场定位，通过定制化的商业计划、激励机制与联合 go-to-market（GTM）策略，驱动其在阿里云云平台及千问大模型上的业绩增长与技术创新。 本岗位聚焦商业结果导向，强调数据驱动、跨团队协同与长期伙伴关系建设，是连接阿里云与生态伙伴实现双赢的核心角色。 主要职责 1. 合作伙伴商业管理与增长 负责重点合作伙伴的端到端商业关系管理，制定年度/季度业务计划，设定可衡量的增长目标（如销售业绩、token消耗、标杆客户数、新客户数等）。 分析合作伙伴的业务健康度（如token消耗、云资源使用量、客户覆盖、技术能力成熟度），识别增长机会与风险，提供针对性建议。 2. 联合 Go-to-Market 与业绩加速 与阿里云各团队销售、解决方案架构师、市场团队紧密协作，设计并执行联合销售与营销活动（如行业研讨会、客户路演、POC 支持等）。 管理合作伙伴商机报备（AO/PO）流程，确保合规性并加速成交转化。 推动联合解决方案销售模式，协助合作伙伴将基于千问大模型和阿里云的解决方案销售给企业客户，共享销售成果。 3. 生态赋能与能力建设 引导合作伙伴完成能力认证，提升其专业化水平。协助伙伴拓展MCP、Skills、Connector等技术方向。 协调内部资源（培训、技术、市场），帮助合作伙伴构建可复用的行业解决方案（如金融、零售、制造、教育、游戏等）。 定期组织合作伙伴业务复盘（QBR），对齐战略方向，解决关键障碍。 4. 市场洞察与反馈闭环 持续跟踪区域市场趋势、竞争动态及客户痛点，向产品与战略团队反馈生态声音。 推广新产品与服务（如千问大模型）在合作伙伴中的应用。
1、负责夸克搜索核心产品的规划与迭代，围绕用户从需求表达、结果获取到任务完成的完整链路，明确产品策略和演进路线，对搜索质量、用户满意度、产品留存与使用频次负责。 2、深入分析搜索需求与 Query 分布，建立对信息获取、知识问答、消费决策、创作及复杂任务等场景的系统认知，识别高价值机会并制定差异化产品策略。 3、负责搜索结果页及关键策略产品设计，推动 Query 理解、召回、排序、结果组织、垂类卡片与交互表达协同优化，在相关性、权威性、时效性、丰富度和浏览效率之间做出清晰取舍。 4、探索并落地 AI 搜索产品形态，围绕直接回答、多轮追问、深度研究、内容总结与 Agent 任务执行等场景，将大模型能力转化为稳定、可信、可感知的用户价值，持续优化答案事实性、引用质量、表达效率与可控性。 5、与算法、研发、内容、运营与设计团队紧密配合，推动产品方案的落地，并对最终业务结果负责。
1.技术战略与架构能力： 计算机相关专业硕士及以上学历，8年以上算法研发经验，其中至少2年以上团队管理经验（直接管理5人以上算法团队）。具备从业务目标到技术路线的拆解能力，能独立制定算法团队的中长期技术规划，主导过至少一个核心算法方向从0到1的建设并推动其在生产环境中规模化落地。 2.大模型与Agent深度实践： 对大模型技术有系统性理解，不仅限于使用层面——能评估不同模型架构（Transformer及后Transformer范式）在特定业务场景下的适用性，主导过模型选型、训练策略制定及推理成本优化。具有生产级Agent系统的架构设计经验，能指导团队完成Multi-Agent系统的方案评审与关键模块设计，对Agent的可靠性、可控性和成本效率有成熟的工程化方法论。 3.算法技术纵深： 在以下至少两个方向有深入的技术积累和团队指导能力：空间智能与地理知识推理（Geo-Knowledge Graph、空间索引、地理实体识别与关系抽取）、多模态理解与生成（视觉-语言模型在地图场景的应用、POI图文理解、街景分析）、决策优化与规划（路径规划、资源调度、基于LLM的复杂任务编排）。能结合业务需求判断技术投入的优先级，避免"为了用模型而用模型"。 在算法层面，精通机器学习、深度学习及推荐系统核心范式，能够从协同过滤到Transformer、从双塔模型到图神经网络自如选型；在工程层面，具备大规模数据处理、模型服务化及MLOps全链路能力，能够将算法从实验环境推向生产系统； 4.工程化与质量意识： 深刻理解算法系统从Demo到生产之间的鸿沟，能主导设计算法服务的SLA体系（延迟、吞吐、准确率、容错），建立模型效果的持续监控与迭代机制。对RAG、Prompt Engineering、Fine-tuning等手段的适用边界有清晰判断，能指导团队在不同场景下选择性价比最优的技术方案。 5.数据与评估体系： 具备构建算法评估体系的能力，能定义核心指标（不只是离线指标，还包括线上业务指标），设计数据飞轮策略，推动数据质量与模型效果的正向循环。对数据标注的成本控制、标注方案设计、标注质量管控有实操经验。 6.跨团队协作与影响力： 具备优秀的跨团队沟通与技术影响力，能与产品、工程、业务方高效对齐需求与预期，能在技术分歧时做出有理有据的决策并推动落地。有在部门或公司层面推动技术标准制定、工具链建设或知识沉淀的经验。 7.业务了解：能够将预测建模、增强分析与商业智能深度融合，实现从"描述发生了什么"到"预测将要发生什么"再到"决策如何干预"的智能跃迁。 8.AI工具与研发效能： 熟练使用AI编程工具（Cursor、Claude Code等）并能在团队中推广高效的AI辅助研发流程，关注团队的工程效能提升，推动代码质量、Review机制和CI/CD流程的持续改进。
聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。 1. 业务领域：负责飞猪火车票业务相关系统设计、研发工作，支持火车票商业化运营。 2. 产品研发：快速熟悉业务流程，理解业务痛点，对接产品需求，进行需求分析，技术方案制定，系统设计，核心模块的研发，驱动产品快速迭代。 3. 系统架构：深入了解当前系统架构及业务流程，参与制定系统架构演进， 技术规划，架构设计，并最终实施落地。 4. 沟通管理： 能够清晰表达自己的观点和方案，与他人达成共识；有Owner意识，能够有效识别、反馈、解决风险，保障项目落地，促进目标达成。 5. 研发效率：能够熟练使用AI相关工具进行系统梳理、需求开发和数据分析，提高整体工作效率。
"阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。" 职位描述 1. 负责阿里国际AIDC团队商品理解方向的AI应用系统全流程研发，包括商品信息结构化、属性抽取、类目预测、多模态商品表征等核心能力建设，覆盖架构设计、工程实现、系统部署及迭代优化。 2. 参与从0到1构建高可用、高性能的商品智能理解平台与技术中台，支持AE、Lazada等国际化电商平台的商品治理与搜索推荐场景，持续优化系统架构的可扩展性与服务稳定性。 3. 结合业务需求，设计并实现端到端的AI解决方案，包括大模型Agent应用的落地实施，推动算法模型在工程侧的高效部署与迭代优化，实现AI能力在商业化场景的价值转化。 4. 与算法、产品、数据、运营及业务团队紧密协作，深入理解商品理解域相关的问题，共同完成复杂项目的技术方案设计与实施，持续提升系统准确性、覆盖率与实时性。 5. 关注业界前沿技术，探索大模型、多模态学习、Agent等技术在商品理解领域的落地应用，参与技术决策并推动关键技术预研，驱动技术创新与业务价值转化。 1. Responsible for end-to-end development of AI application systems in the product understanding domain within Alibaba International (AIDC) team, including core capabilities such as product information structuring, attribute extraction, category prediction, and multimodal product representation, covering architecture design, engineering implementation, system deployment, and iterative optimization. 2. Participate in building a highly available, high-performance intelligent product understanding platform and shared technology platform from scratch, supporting product governance, search, and recommendation scenarios across international e-commerce platforms such as AliExpress and Lazada, while continuously improving system scalability and service stability. 3. Design and implement end-to-end AI solutions based on business needs, including the implementation of LLM-based Agent applications, driving efficient deployment and iterative optimization of algorithmic models on the engineering side to realize business value in commercial scenarios. 4. Collaborate closely with algorithm, product, data, operations, and business teams to deeply understand challenges in the product understanding domain, jointly complete technical solution design and implementation for complex projects, and continuously enhance system accuracy, coverage, and real-time performance. 5. Stay updated with cutting-edge technologies, explore the practical application of large models, multimodal learning, and Agent technologies in product understanding, participate in technical decision-making and key technology pre-research, and drive technological innovation and business value realization.
1、负责智能体开发范式的设计、开发及应用，支持智能体在千问App的快速落地； 2、负责智能体的整体技术解决方案，并支持技术研发和效果优化等工作，推动产品持续增长； 3、保障智能体系统架构的稳定、高效运行，帮助业务优化性能和改善系统稳定性。
团队介绍：我们为抖音UGC的交流活跃与氛围负责，通过激发用户分享其兴趣爱好、衣食住行真实生活，逐渐构建真诚互动、具有一定利他性的UGC内容生态。团队组成多元， 有成员通过敏锐的用户洞察做产品创新，有成员凭借对内容风向的前瞻判断造圈层趋势，有成员在字节跳动丰富的大模型资源之上推动策略创新。欢迎大家与我们一起，以内容和兴趣连接人与人，建设抖音的竞争优势与壁垒。 1、持续关注大学生的真实处境、青年情绪和社会话题，负责品牌内容及青年Campaign的洞察、主题策划与核心概念创作； 2、深入校园、项目和真实人物，完成采访、调研和故事征集，将一手素材转化为具有共鸣和传播价值的内容； 3、围绕核心主题策划文章、人物短片、社交话题和青年参与行动，打造具有品牌辨识度的代表作品； 4、推动创意从方案走向发布，协调创作者、设计、视频、传播及合作资源，对内容质量和项目效果负责； 5、关注内容发布后的公众讨论和青年反馈，持续判断值得长期关注的议题，完善品牌的青年表达。
- 负责座舱音频相关产品规划与落地，包括音频仲裁、标定、多音区体验等，保障用户体验稳居行业前列； - 负责小米汽车音效设计，符合国内、海外审美； - 对标行业竞品迭代产品方案，结合AI，挖掘座舱音频创新场景，持续优化产品竞争力。
- 统一调度：负责联邦集群与多集群调度等核心方案的设计与落地，解决跨机房、跨集群的资源统一调度、任务分发、数据流量问题，实现在离线资源合池和应用多机房部署； - 容器化：推动各场景容器化，包括在线服务、大数据离线任务、中间件等场景，提供技术方案和问题解决支持； - 在离线混部：深入研究并落地在离线混部技术方案，通过作业调度、负载分级、资源隔离等技术提升集群资源利用率，平衡在线服务稳定性与离线任务效率； - 调度器优化：负责调度相关组件的开发和优化，包括负载感知、重调度、弹性伸缩、资源画像的实现与迭代，以提升集群资源利用率与业务稳定性； - 资源池管理：设计并落地多层级、多维度的资源池管理体系，实现资源的弹性供给、成本优化与可视化；
1.维护银行数据库，收集、整理相关资料； 2.协助研究员进行动态研究、跟踪和投资价值分析，完成深度研究报告； 3.搭建和维护财务预测模型； 4.完成组内交办的其他相关任务。
（1）参与或负责反应堆物理理论研究、计算方法研究、程序开发等相关科研工作； （2）参与或负责核临界安全技术研究及产品开发工作； （3）完成室内分配的其他工作。
1.负责经营策略制定与落地 基于风险评估以及市场竞争研判，为地区／渠道／差异化人群制定核保策略和价费策略，通过价费联动进行业务结构调整，达成利润率和转化率目标。 与业务方、保司共同推进经营策略落地并持续跟踪效果。 2.负责业务品质监控及整改：基于内外部各类数据，提炼有效风险特征，搭建业务品质监控及预警指标，建立动态风险预警机制，识别业务机会以及潜在风险暴露，及时进行目标人群切换以及提优剃劣。 3.风险洞察与优化： 通过细化拆解出险率以及案均赔款构成，分析不同业务来源在理赔测差异化表现，将理赔洞察反推承保与渠道策略，实现承保理赔闭环治理。 通过对比竞对策略以及模型偏差，查缺补漏欺诈风险以及模型偏差，推动模型在不同人群上更精准。 4.负责与保司的风险交流：对接保司总分车险部定期开展风险交流，及时了解监管及行业动态，针对经营结果定期复盘。
1. 主要负责滴滴国际化外卖业务-零售外卖业务的商户入驻管理和运营工作，参与或者负责商户入驻外卖平台的技术对接，在线运营监控，业绩提升等一个或者多个场景的工作，通过参与或者规划商户入驻管理和运营，为平台商户或者第三方合作伙伴提供技术集成方案，确保高效的接入，助力国际化零售外卖业务在所在市场的商户数量和活跃度。 2. 协助商务团队参与商户的入驻对接技术方案设计，讲解，维护并及时更新技术文档，为商户和相关合作方提供培训和技术支持，熟悉HTTP协议及接口集成，具备良好的技术文档阅读与撰写能力，对商户的每日在线运营状态进行监控，提升商户业绩，通过持续监控系统稳定性和运营情况，解决实际日常突发情况和运营问题，当有突发情况发生，能快速定位并解决技术问题。 3. 与商务、运营及市场团队紧密合作，关注商户入驻对接流程的痛点和难点，持续提升商户入驻对接的效率，助力达成业务既定目标。深入研究海外和国内竞品市场和策略，不断优化商户入驻流程和效率，提升服务商户的能力，开展行业研究并提供海外市场本地化洞察。 4. 倾听和洞察产研团队，商务团队，商户和相关合作方的反馈，同产研团队紧密合作，拆解商户入驻的产品解决方案，发现并解决商户入驻对接和在线运营的卡点，提升商户运营相关管理工具的效率。 5. 有市场和竞品分析能力，有商户入驻对接，商户在线运营的产品需求收集和分析经验，关注入驻对接细节和商户每日在线运营系统稳定性监控，助力达成业务既定目标。
1、负责风险核身平台的架构设计和需求研发，独立完成核身领域的需求交付和方案设计。 2、参与重大技术选型与攻关，评估并引入前沿身份验证技术，保证平台架构的先进性、稳定性、可扩展性和成本效益。 3、参与设计高可用、高并发、可扩展的核身决策架构，涵盖API网关、业务流程核身引擎、决策策略引擎、核身因子等核心系统。 4、参与构建智能化的核身决策大脑，实现风险自适应的核身流程（豁免、降级、Rank评分、成本优化）。 5、负责平台SLA、可用性、稳定性的体系化建设，确保对所有服务业务线的稳定支撑。 6、推动核身运营平台的产品化与配置自助化，提升业务接入和运营效率。 7、base地：北京/上海/杭州。
1.深入理解网约车 Marketplace 业务，围绕核心经营指标（交易效率、乘客/司机体验等）发现问题、定位原因，输出有业务判断的优化建议 2.参与乘客体验与运营场景的问题分析（取消费、清洁费、绕路&高速费争议、司机异常行为等），把模糊的业务现象拆解为清晰、可落地的问题 3.借助数据（取数、指标监控、必要的实验验证）支撑业务决策，判断策略是否有效并推动迭代 4.沉淀分析结论与业务方法论到团队 ops tracker / 知识库，提升团队对业务的认知效率 5. 与产品、运营、风控等跨团队协作，跨北京与澳新时区推进项目落地
1. Responsible for merchant operation, daily business metric monitoring and delivery of merchant performance KPIs. 2. Conduct in-depth business analysis, diagnose operational problems and deliver effective optimization strategies. 3. Drive iteration and optimization of merchant-side operation tools and systems. Identify pain points from B-end merchants, deliver implementable optimization solutions, and follow up full function launch and implementation.
1. 主要负责新/老客和商家运营策略，通过掌控营销预算，确保国际化商超业务在拉美地区的新/老客数量和活跃度，以及商家活跃度。通过持续监控数据和运营情况，及时调整营销和沟通策略，解决实际运营问题； 2. 深入研究本地和国内竞品市场和策略，不断优化新/老客和商家策略，提高预算效率，设计出符合拉美国情且最大程度保证用户体验和未来增长潜力的用户和商家增长策略； 3. 倾听和洞察用户感受，发现并解决用户体验问题，提升复购和频次。
1. 参与国际化外卖业务 Grocery 商品目录（Catalog）体系建设，持续优化商品品类结构（Category Structure），提升用户在平台端内的浏览效率和购物体验。 2. 参与建立、维护和优化平台商品目录（Product Catalog）与商品信息结构，确保商品信息的准确性、完整性和标准化，为用户提供丰富且高质量的商品供给。 3. 深度参与商品管理相关产品项目，协助推动商品库（Catalog System）管理与优化，并结合行业研究输出本地化市场洞察。 4. 与商务、运营及市场团队紧密协作，关注商品目录更新的季节性、本地化及实时性需求，持续提升商品目录的加购转化效率。 5. 参与市场及竞品分析，收集并分析商品运营相关的产品需求，优化商品运营流程和效率，推动业务增长并助力达成业务目标。 6. 支持海外市场（尤其是巴西市场）的商品目录建设与数据管理工作，提升跨市场商品数据标准化及本地化能力。
