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1. 负责小米服务备件国内外系统（包括3C和汽车）的开发和维护工作 2. 深入了解业务，带领团队完成系统架构设计和开发 3. 熟悉小米售后供应链系统架构和行业技术发展，负责相关系统长期规划，保障新业务高效开展 4. 负责售后系统长期质量建设
1、负责自动驾驶车端系统软件的研发，包括操作系统、中间件、执行管理、测试工具链等； 2、设计和开发安全稳定、高性能、易扩展的自动驾驶车端系统软件，涵盖消息通信、调度框架、执行管理、系统监控、数据采集等模块，支撑自动驾驶算法的稳定高效运行； 3、参与自动驾驶系统集成与优化，协助智驾算法的量产落地。
1.全流程跟进订单确认至提车交付，同步生产、物流状态，协调金融、保险、资料准备，联动零售、仓储等部门处理异常。 2.规划预约提车时间，协同仓储、PDI确保车辆与文件就绪，向用户说明提车流程及注意事项。 3.接待提车用户，办理手续、费用结算，讲解车辆功能、操作与售后政策，维护交付环境与体验。 4.响应并解决交付过程中的客户问题与投诉，收集反馈推动流程、工具与服务标准优化。
主要职责 1、负责大家电重点产品及系列的整合营销，包括产品理解、市场洞察、策略制定、创意传播、上市推广及运营复盘。 2、制定品类年度及阶段性营销规划，结合行业、竞品、用户和业务目标，明确推广策略与营销节奏，策划并落地兼具传播力与生意价值的营销项目。 3、深入理解产品技术、核心卖点及用户场景，参与产品定位与卖点梳理，将产品能力转化为易懂、有吸引力的沟通内容。 4、独立负责重点项目策略及项目管理，拉通产品、销售、渠道、零售、电商、设计、公关、媒介及新媒体等团队协同推进。 5、跟踪市场及营销效果，持续迭代策略，沉淀产品上市和品类营销方法论。
以平板产品为核心，深度联动产品端与渠道端，通过细分场景产品策略制定、全渠道资源整合与精细化操盘，实现平板产品在教育、办公、娱乐、专业创作等核心场景的市场突破，达成销量目标、渠道MS与产品NPS的三重增长。 核心工作职责 （一）产品端核心职责 1. 细分场景产品定位：深度洞察平板用户细分需求，结合产品硬件配置、系统功能，提炼差异化核心卖点，明确各产品线的场景化定位与目标人群。 2. 产品上市与生命周期策略：牵头平板新品GTM全流程规划，制定“预热-首发-持续爆发-迭代升级”的节奏方案，明确上市定价、版本组合策略；针对在售机型，结合市场反馈与竞品动态，优化产品迭代方向、价格体系与卖点传播重点。 3. 产品与场景协同落地：联动产品研发团队，输出场景化功能需求建议；打造场景化产品解决方案，提升产品附加值与用户决策效率。 4. 产品竞争力监控：持续跟踪行业竞品，定期输出竞品分析报告；结合市场数据与用户反馈，提出产品优化建议（功能升级、痛点改进），推动产品迭代与竞争力提升。 （二）渠道端核心职责 1. 全渠道布局与策略制定：规划平板核心渠道矩阵（线上/线下），制定各渠道专属推广策略、定价政策与激励方案，实现渠道精准覆盖。 2. 渠道资源整合与协同：深度联动各渠道合作伙伴，统筹渠道资源，推动平板场景化展示与体验；协调供应链与渠道库存分配，确保供需平衡，提升渠道周转率。 3. 渠道活动策划与落地：牵头各渠道营销活动（如电商大促、线下体验会、教育渠道合作推广、政企采购招投标），制定活动方案、统筹预算分配与执行落地，对活动销量、转化率与渠道ROI负责。 4. 渠道赋能与管理：建立渠道赋能体系，为渠道合作伙伴提供产品培训（场景化卖点、解决方案）、营销物料支持（场景化海报、视频、案例）；定期走访核心渠道，监控渠道执行效果，解决渠道运营中的痛点问题，维护优质渠道合作关系。 （三）跨部门协同与数据优化 1. 联动市场、销售、供应链、等部门，同步产品节奏、渠道需求与市场反馈，协调资源支持，确保GTM策略高效落地； 2. 建立平板GTM数据监控体系，追踪各渠道销量、渗透率、用户转化等核心指标，定期输出复盘报告，迭代优化产品策略与渠道动作。
1.培训战略规划与引领 紧密结合公司战略目标、业务发展需求以及行业人才发展趋势，牵头制定公司层面的培训战略规划与年度培训计划，明确培训工作的方向与重点，为组织能力提升提供有力支撑。 深度参与公司人才发展体系的构建与完善，从培训视角为人才选拔、培养、发展与保留等环节提供专业建议，确保培训工作与人才战略协同一致，助力公司打造高素质人才队伍。 2.培训项目设计与实施 针对公司关键人才群体（如企业关键业绩产出者等）及关键业务领域，独立设计并开发定制化的培训项目，运用前沿的培训理念与方法，确保培训内容的深度、广度与实用性。 全程主导培训项目的实施，亲自担任核心课程讲师或协调内外部顶级讲师资源，严格把控培训质量与效果。在项目执行过程中，密切关注学员反馈，及时调整优化培训方案，保障培训项目达到预期目标。 3.培训体系建设与优化 负责公司整体培训体系的建设与完善，包括培训课程体系、培训师资体系、培训评估体系等，建立健全培训管理制度与流程，推动培训工作的标准化、规范化与专业化发展。 定期对公司培训体系进行全面评估与诊断，运用数据分析、行业对标等手段，精准识别体系存在的问题与不足，提出针对性的优化改进方案，并组织实施，持续提升培训体系的效能与竞争力。 4.知识管理与经验沉淀 推动公司内部知识管理体系的建设与完善，组织收集、整理、提炼公司优秀实践经验、业务案例等知识资产，将其转化为培训课程与学习资料，促进知识共享与传承。 搭建学习交流平台，鼓励员工分享工作经验与心得体会，营造良好的学习氛围，推动公司学习型组织建设。
职位描述 1. 产品上市操盘：基于长期最大化产品收益的目标（销量/利润/销售额），输出产品上市操盘策略（包含但不限于产品节奏、产品组合策略、价格策略、上柜策略），并推动销售、营销、产品等模块落地操盘策略； 2. 产品全生命周期管理：组织销售模块进行销量预测，调控产能需求；负责产品全生命周期销量、库存监控，并做必要调整；输出产品退市清货策略，并推动落地；全生命周期做好控货、控价管理，对产品商业成功（经营结果）负责。 3.产品路线规划建议：了解手机行业竞争环境及渠道客户诉求，洞察用户需求，从销售端对产品规划、迭代、定义提出优化改进需求。
1. 【零售业务洞察】从一线业务场景和用户体验的视角，洞察零售业务的全局发展路径，输出洞察报告； 2. 【业务流程制定与迭代】负责汽车零售业务流程的制定，基于业务的发展与一线实际情况完成持续迭代，确保业务流程高效顺畅； 3. 【业务落地和闭环】完成业务流程的宣贯、数字化能力建设和逻辑追踪，配合相关业务部门完成落地闭环； 4. 【管理规范制定和管理】基于业务流程和管理要求，输出面向商的管理规范，和检核标准，并负责对应规范的落地执行； 5. 【创新项目管理】负责零售侧创新项目，协调各方资源，确认落地方案，并牵头项目落地和执行。
1. 中央技术支持组质量与效率管理，承接线上升的疑难案件解决,协调研发等资源24h内闭环； 2. 市场未关闭、措施无效等案件的解决方案设计、研发资源拉通，作为服务端的技术后墙，支持一线高效的解决用户的问题； 3. 负责产品类问题解释方案制定、潜在维修注意事项识别，及时发行维修指导公告、技术案例库，指导一线避险提效，并监控一线标准动作达成； 4. 评估质量解析方案、改善方案、市场解决方案，代表售后评估质量意见的合理性，售后可落地性，输出售后意见和风险； 5. 质量风险识别、预警，对多发、断点再发问题，进行快速识别和预警，给出风险规避方案； 6. 主动监控故障报警信息，并制定、沉淀解决方案，跟进一线严重告警问题处置进展； 7. 监管并识别一线技术类运营指标，例如自闭环率、一次修复率、各系统案件上升的比例等，分析指标变化趋势，对一线输出培训或技术指导；
1. 负责参与新车型项目的工艺方案开发、评审工艺方案可行性; 2. 参与新产品SE各阶段数据分析，确保影响制造问题设计阶段闭环； 3. 负责VP试制造车工艺验证，对装配可行性、工艺流程、人机工程、装配工具工装等资源进行验证及评估; 4. 负责新车型各区域试生产工艺文件（SOS/JIS、CP/FMEA、辅料清单、关键特殊特性清单）编制、校核及发布; 5. 负责新车型工具、辅助类工装、辅料清单等的开发及验证工作; 6. 负责新车型经验教训总结，再发防止。
1、主导手机/汽车/生态跨品类用户人群研究及策略产出，覆盖跨品类用户转化路径、人群画像与需求迁移洞察、品类协同策略，输出具备商业落地价值的策略结论与决策建议。 2、结合多品类数据构建人群×品类×品牌的分析框架，给予业务部门可执行的策略方向建议。
标准职责: 产品测试执行、测试脚本/AW开发责任人，对执行结果、测试脚本/AW开发质量和业务工作量评估负责。 1、负责所辖领域（如：功能、网管、转发性能、兼容性、资料等）的测试执行以及探索性测试，保障测试质量。 2、负责测试自动化脚本/AW开发，以及测试自动化脚本适配。 3、承担所负责内容的缺陷挖掘，确保缺陷跟踪闭环。 4、对负责的测试对象进行质量评估，确保产品高质量交付。 自定义职责: 定位：产品测试执行、测试脚本/AW开发责任人，对执行结果、测试脚本/AW开发质量和业务工作量评估负责。 职位职责如下： 1、负责所辖领域（如：功能、网管、转发性能、兼容性、资料等）的测试执行以及探索性测试，保障测试质量。 2、负责测试自动化脚本/AW开发，以及测试自动化脚本适配。 3、承担所负责内容的缺陷挖掘，确保缺陷跟踪闭环。 4、对负责的测试对象进行质量评估，确保产品高质量交付。
标准职责: 产品测试执行、测试脚本/AW开发责任人，对执行结果、测试脚本/AW开发质量和业务工作量评估负责。 1、负责所辖领域（如：功能、网管、转发性能、兼容性、资料等）的测试执行以及探索性测试，保障测试质量。 2、负责测试自动化脚本/AW开发，以及测试自动化脚本适配。 3、承担所负责内容的缺陷挖掘，确保缺陷跟踪闭环。 4、对负责的测试对象进行质量评估，确保产品高质量交付。 自定义职责: 负责路由器集成&解决方案测试业务
标准职责: 硬件测试专项测试活动交付执行者，负责网络产品黑盒硬件专项测试工作，包含但不限于如指标符合度测试、整机/装备稳定性测试、系统集成&自动化测试、专业试验&认证测试等专项，对执行结果负责。 1、负责至少一类硬件专项测试活动的测试计划达成，按时完成所分配的任务； 2、负责至少一类硬件专项测试活动的测试执行，精准理解测试设计意图，保障过程可信； 3、负责至少一类硬件专项测试活动的结果分析，保障高质量交付； 4、通过测试执行活动分析，持续优化测试设计。
1、负责授权书文件梳理校验、授权作品清单核对匹配工作。 2、配合版权库运营完成版权重叠确权处理工作。 3、参与其他版权库相关协作事项。
你将参与「城市漫游计划」的视频内容工作。跟随我们一起走遍天南海北，用镜头记录每一座城市的魅力。 这份工作需要你拥有基本的摄影技能，能够熟练使用剪辑工具，拥有剪辑意识和基础审美；你需要配合编导完成各地项目拍摄和后期处理。当然如果你善于学习、能力出众，会有更具挑战性的项目等你来加入。
1、运营官方新闻账号； 2、参与制作AI策划类视频：运用AI还原现场画面、AI做动画等辅助视频策划产出； 3、参与社会深度稿件策划、数据与内容梳理等；
1、参与网易新闻客户端优质ugc内容的生产、挑优、策略优化等工作: 2、参与创新项目的内容运营支持及对应数据监控分析; 3、用户相关日常反馈处理以及头条重要区域跟贴区质量监控。
1，搜集每日网络热门新闻、话题等资料 2，独立负责一档原创图文栏目 3，独立负责一档原创AI视频栏目
1、挖掘正价课用户真实需求，为正价课交付设计运营动作和服务环节，并落地推进，为用户续报率负责； 2、协调主讲及辅导资源，为目标完成提供策略支持； 3、持续优化产品策略、通过设计优惠策略、增长策略等不同方式帮助业务提效； 4、对运营动作效果进行量化拆解和数据分析，善于定位问题并解决问题； 1、本科及以上学历，两年在线教育行业学科运营/用户运营/策略运营经验 2、有较强的用户思维和同理心，有责任心 3、有较强数据意识 4、自驱力强、善于沟通、跨部门协同能力强 5、能够灵活掌握并使用AI提效
1. 客户经营：对区域内大客户进行分层分类（战略客户 / 重点客户 / 潜力客户），制定差异化经营策略与覆盖节奏，达成营收、签约、增购等核心销售指标。 2. 项目操盘：独立负责头部客户的商机挖掘、方案共创、商务谈判与签约闭环；联动并赋能区域服务商/生态伙伴，形成""直销 + 生态""双轮拓展模式。 3. AI 解决方案：深度理解钉钉 AI 产品矩阵，结合客户业务场景，主导落地区域级 AI 解决方案，打造可复制的标杆案例。 4. 圈层与生态运营：联合政府、行业协会、商会及生态伙伴，策划并落地区域内行业峰会、闭门会、客户走访等不同规模活动，撬动商机转化并提升钉钉品牌势能。"
1、负责大规模商品标签、类目属性及商品信息理解算法，解决商品分类、信息抽取、标签生成、知识补全和商品摘要等问题。 2、探索大语言模型和多模态模型在商品理解中的应用，参与指令数据构建、监督微调、偏好优化、强化学习及模型评测等后训练工作。 3、建设面向商品数据生产的 Agent 系统，研究复杂任务规划、工具调用、记忆、反思和多智能体协作等问题，推动数据生产从人工规则驱动向智能化、自迭代方向升级。 4、面向数十亿级商品和多业务场景，建设覆盖数据构造、模型训练、自动评测、在线应用和效果迭代的完整算法链路。 5、与搜索、推荐、广告、大模型及商品发布等团队深度合作。你不仅负责模型指标，也能够参与业务问题定义，并推动算法能力产生真实、可量化的业务价值。
1. 统筹百炼重点项目及内外部研发需求规划，推动算法与平台团队高效协作，保障核心能力高质量交付。 2. 负责研发项目整体进度规划与目标管理，协调各研发小组横向协同与资源整合，确保阶段目标达成。 3. 建立并持续优化研发项目管理机制，提升组织协作效率与交付确定性。
1、负责优酷各端的动漫频道运营，主导制定频道页整体框架逻辑及内容分发规则，结合动漫垂类用户画像，持续优化页面布局与推荐策略； 2、主导竞品分析与产品迭代：密切关注行业动态，深度剖析竞品频道运营策略；并结合数据反馈及用户体验，推动频道分发产品迭代与功能迭代； 3、跨部门及渠道资源协同：具备较丰富的渠道对接经验，协同内外部资源完成重点动漫项目的联合推广。 4、以收入为目标，制定片库运营策略，通过相关数据分析、用户拆解持续优化、平衡分发策略； 5、定制片库采买及排播策略，建立数据评估模型，完成项目续约及上线工作。
岗位使命 我们要寻找一位懂 Agent 运行机制的"效果型产品经理"。你的核心任务不是堆砌功能，而是通过对上下文工程（Context Engineering）、工具编排（Tools / Function Calling）与评测体系的持续打磨，直接提升 Agent 在真实场景中的任务完成质量，解决答非所问、关键信息遗漏、工具误调用、多轮丢失上下文等核心难题，并具备亲手写代码验证假设的能力。 你的成功标准是任务完成率与任务满足率的持续提升，而不是上线了多少功能。 岗位职责： 1. 诊断 Agent 效果瓶颈并定位根因（Diagnosis & Root Cause Analysis） 面对 Agent 表现不佳时，迅速判断问题落在哪一层：上下文构造缺失、工具 schema 描述不准、工具返回被裁剪后丢失关键字段、上下文窗口（Context Window）被系统开销占满导致对话历史被截断，还是模型能力本身不足。 区分"模型能力不足"与"harness 没喂对信息"——这是本岗位最核心的判断力。多数"答非所问"并非模型不够聪明，而是有效上下文在预算分配中被挤掉；你要能拆到 token 级别算清这笔账，再决定改哪一层。 建立 bad case 分类机制，按出现频率与业务阻塞性排优先级，驱动迭代排期，而非被 case 数量牵着走。 2. 设计上下文工程与工具编排策略（Context Engineering & Tool Orchestration） 定义各类上下文 Provider 的触发条件、注入顺序与 token 上限，在召回质量与窗口成本之间给出明确取舍。 设计工具的渐进式暴露策略（哪些工具在哪些场景进入模型视野），控制 schema 膨胀，并保证暴露给模型的 schema 与实际注册实现（含 Function Calling / MCP 工具）一致，避免"模型看得见却调不通"的幻影工具。 设计记忆（Memory）与检索增强（RAG）注入策略：定义用户画像、历史偏好、外部知识在什么时机注入、注入多少，以及与实时上下文冲突时的优先级。 3. 构建评测体系、以数据驱动迭代（Evaluation & Data-Driven Iteration） 设计细粒度评测集与评测指标，覆盖多轮追问、多约束理解、复杂指令完成度与工具调用正确性，持续补齐场景盲区。 多个指标分开看、不做加权合成，红线项单独判定；核心指标是任务完成率与任务满足率——"格式合法地终结对话"不等于"解决了问题"。 面对模型的非确定性输出，建立可复现的评测方法：当环境不可控（时间、天气、实时数据每轮变化）时，先通过 freeze clock、mock 外部依赖、record-replay 固化环境，再比较跨版本效果差异。 4. 推动改进落地并形成线上闭环（Productization & Online Loop） 改进分两类推进：快速止血（Prompt 优化、schema 修正、裁剪策略调整，带根因定位与量化收益预估，短周期上线并回归）与长期治理（工具暴露机制、记忆架构、Provider 触发逻辑等架构级调整，分阶段验收）。 将实验有效的策略固化为生产级能力，持续监控线上表现，定义效果劣化的告警规则并推动闭环修复。 5. 与算法团队协同、对齐训练信号（Collaboration & Model Alignment） 当问题确认为模型能力不足时，输出结构化训练需求：目标场景、期望行为、当前典型错误模式、建议的数据构造方向，用工程师听得懂的语言对齐。 参与模型选型与多模型路由决策，根据场景对延迟、成本与智能度的要求制定策略，把取舍标准写成可执行规则而非"视情况而定"。 6. 跟踪前沿并沉淀方法论（Frontier Tracking） 持续跟踪 Agent、Context Engineering、评测方法论的前沿进展，判断哪些可为高德 Agent 所用，并沉淀为团队可复用的方法与工具。
1.负责数据计算平台or数据湖存储引擎设计和开发，支持万亿级数据的交互式圈人、洞察、归因、报表场景。 2.负责数据or模型训练迭代产品研发，能提供架构设计和优化方案，并从技术上推进产品的快速迭代。 3.紧跟业界前沿创新场景的技术解决方案，比如数据湖技术和大模型迭代技术。
【部门介绍】 随着大模型技术的飞速发展，理解和生成多模态数据（图像、视频、音频、3D素材等）的能力日益增强。目前，构建能够同时进行输入和输出的多模态世界模型已成为业界的研究热点，也是实现通用人工智能（AGI）的重要技术路径之一。 万相Wan将持续在世界模型、原生多模态预训练、理解-生成融合范式、统一Tokenizer研究、人类反馈与强化学习等前沿技术方向上进行探索，始终追求在多模态世界模型领域的领先研究地位，致力于建立世界级的技术影响力。 【工作内容】 1、负责原生多模态模型研究和开发，结合多模态能力（支持文本、图像、语音输入）实现复杂指令生成，包括但不限于文生图、图生图、文档生成、可控编辑等核心方向。 2、负责图像生成模型效果优化，探索扩散模型、自回归模型结构和策略优化等核心技术课题。 3、负责人类反馈与强化学习，聚焦于更加精细的RL算法设计，并基于万相用户反馈的RLHF图像生成质量提升。
【部门介绍】 随着大模型技术的飞速发展，理解和生成多模态数据（图像、视频、音频、3D素材等）的能力日益增强。目前，构建能够同时进行输入和输出的多模态世界模型已成为业界的研究热点，也是实现通用人工智能（AGI）的重要技术路径之一。 万相Wan将持续在世界模型、原生多模态预训练、理解-生成融合范式、统一Tokenizer研究、人类反馈与强化学习等前沿技术方向上进行探索，始终追求在多模态世界模型领域的领先研究地位，致力于建立世界级的技术影响力。 【工作内容】 1. 探索大规模多模态理解生成统一基础模型，包括但不限于：统一建模设计、高效模型结构设计、高效Scaling、视觉Tokenizer、多模态联合训练等。 2. 探索和突破多模态强化学习，包括但不限于：视觉CoT、面向复杂视觉设计任务的强化学习设计、基于用户反馈的在线自学习等。 3. 构建基于生成模型的真实世界渲染引擎，探索新的多模态交互范式，探索虚拟和真实世界的强化反馈链路设计。
1、多模态大模型训练：参与视觉语言模型（VLM）在电商内容场景的持续预训练、SFT 与强化学习（RLHF / GRPO / DPO），提升模型在内容质量评估和细粒度语义理解上的表现。 2、内容理解 Agent 系统：设计并落地面向内容标签理解的 Agent 系统，包括任务规划、工具调用、多轮推理与自我校验链路，解决单次推理难以覆盖的复杂判定场景。 3、Agent 强化学习：构建可扩展的评测集与奖励模型（Reward Model），通过在线 / 离线强化学习持续优化 Agent 的决策准确率与稳定性。 4、业务落地：与产品、运营、工程团队协同，将模型能力沉淀为线上服务，支持质量和语义标签识别，并持续跟踪其在下游推荐场景的实际收益。
1. 精通智算、大模型、MaaS等产品和技术，支持运营商业务团队进行售前/中/后相关业务拓展工作； 2. 深耕运营商服务器集采全流程，可独立主导从硬件选型、环境构建、模型部署到性能评估的端到端验证与方案落地； 3. 面向运营商专业公司和省分公司的智算需求，提供国产智算集群与AI一体机的全栈解决方案，涵盖从方案设计、芯片适配、PoC集群验证到规模化落地的端到端交付； 4. 为运营商行业客户及合作伙伴提供阿里云AI全栈云解决方案和咨询服务，理解客户及合作伙伴的AI应用需求、非功能型需求、性能及可用性需求，提供基于阿里云AI全栈技术体系的架构设计方案； 5. 根据运营商自用和政企客户的AI合作场景的特性，基于阿里云平台的AI全栈技术能力，设计运营商行业AI应用落地场景，帮助客户或合作伙伴达成应用AI产品重构和升级； 6. 支持运营商行业客户或合作伙伴成功的在阿里云平台上构建AI应用程序和服务，通过调用阿里云tokens服务，实现Qwen/Wan/Fun大模型的规模化应用； 7. 与阿里云和客户研发团队合作，支持基于阿里云产品的管控平台开发和测试工作，实现运营商行业AI时代的合营共建解决方案。
