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1、基于业务现状&目标，规划构建零售商全生命周期商业化运营策略，并协调各方资源推动策略落地，对商业化收入规模负责； 2、支持仓业态的商业化策略需求，分析洞察不同业态特性，监控投流策略数据，抽象沉淀投流方法论推动业务覆盖，驱动业务增长； 3、打造投流标杆案例，持续提升广告门店覆盖度及投资效率； 4、通过数据分析洞察各商业化产品的提升点，推动产品、算法、研发等进行产品优化，提升广告变现能力。
1.基础供给稳定：负责连锁集团核心大客户的业务拓展与客情维护，围绕可售/内容/房型/价格/服务系统性提升所负责商家的供应链质量与行业竞争力，重点攻坚"可售"与"价格"两大转化漏点，保障供给确定性，具备牵头推进年度深度合作、把供给拉齐为可谈判筹码的能力； 2.基于平台禀赋的供给调优：结合商家需求与行业市场判断，为集团商家提供体系化运营解决方案，用可量化的生意增速与行业差距收敛指标衡量效果；善用价格机制通过场景价/人群家行程差异价格竞争力； 3.差异化解决方案：结合平台差异化价值，为集团商家提供创新的差异化解决方案——包括第二官网会员互通（同货·同权·同价）、ACM 会员价、等差异化解决方案，推动与商家的共建及深度绑定，形成区别于传统 OTA 价格模式的独特价值； 4.对所负责集团的整体经营效率，间夜规模负责，能够统筹集团整个项目的推进。
1、商品数据基建与商品运营策略：负责行业核心商品运营链路（如IP/趋势/品牌SPU等），驱动差异化的商品运营动作与货盘结构优化，对行业核心货盘的 GMV、商品动销、供给渗透等核心指标负责。 2、AI 能力在商品运营场景的落地：设计AI Native 商品运营工作流，设计并推动 Agent 在选品诊断、商品优化、商家任务生成等场景的应用；建设行业知识库为 Agent 提供上下文引用，搭建评测基线与效能评测体系，持续迭代工具调用准确率与任务完成率。 3、数据 Agent 与自助分析：沉淀行业数据口径为标准训练集与 Skill，构建支持自然语言查询（Text2SQL）的数据 Agent，降低行业/商家/小二的查数与报告门槛，推动 AI 小二工作台等一线工具的应用与迭代。 4、跨团队协同推进：联动行业运营、产品、算法、数据等团队，定义需求、拉通链路、验证效果，推动 AI 商品运营方案从设计到落地闭环。
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。
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。
1、负责淘宝闪购营销算法，券/品生成式营销定价系统的研发工作，包括但不局限于Diffusion/Decision Transformer等生成式架构的设计与实现，覆盖亿级DAU的定价场景。 2、主导生成式定价全链路算法开发，包括端到端生成定价、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升计算效率和营销效率。 3、探索生成式和强化学习技术在营销定价场景中的应用，解决预算实时调控、门槛面额联合生成、商出资动态加载、多目标优化等命题，提升营销补贴效率。 4、深度协同产品、运营及工程团队，将算法创新转化为业务增长动力，打造行业领先的智能营销解决方案。
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。
1、数据开发：负责淘天业财一体数据体系建设，以支持集团决策和保障内部日常取数、分析的场景 2、AI产品：打造面向AI时代的数据资产，基于新数据资产平台，构建AI取数、AI分析、AI决策等应用场景落地。 3、项目管理：作为财务信息化团队项目管理的协调者，与财务、BI、产品或研发团队进行紧密对接，对财务系统进行业财打通 4、提效与技术支持：对团队成员提供SQL相关技能的知识辅导和技术支持，通过自动化应用提高团队整体工作效率； 5、项目支持：针对关键财务和业务指标建立定期监控体系，把握关键业务控制节点，对异常业务数据波动及时预警，并与相关BU财务进行反馈沟通。
聚焦淘天核心业务与真实应用场景，你将参与淘天 AI 核心平台建设，围绕 AI Agent 在理解、推理、规划、执行等关键能力开展持续优化，通过数据分析、Agent 评测、实验验证及策略优化等方式构建数据飞轮，推动 Agent 能力持续迭代，并提升其在复杂真实业务场景中的任务完成效果与业务价值。 1. 负责 AI Agent 核心能力优化，围绕任务规划、推理、工具调用、记忆、知识增强、多智能体协作等关键能力开展算法研究与优化，持续提升 Agent 在复杂任务中的执行效果。 2. 建立 AI Agent 全生命周期评测体系，设计离线评测集、自动化评测流程及线上评估指标，结合真实业务场景分析 Agent 在理解、推理、执行及交互过程中的能力瓶颈，并持续推动优化迭代。 3. 基于海量用户行为数据、模型输出及运行日志，开展数据分析、误差分析及实验验证，定位影响 Agent 效果的关键因素，制定数据驱动的优化方案，持续提升任务成功率、执行效率及用户满意度。 4. 研究大语言模型在 AI Agent 场景下的能力边界及优化方法，结合 Prompt Engineering、上下文学习（In-Context Learning）、RAG、工作流编排、策略优化等技术，不断提升 Agent 在复杂业务中的泛化能力和稳定性。 5. 参与 Agent 数据体系建设，负责训练数据、评测数据、偏好数据及高质量样本构建，持续完善数据质量分析及自动化评测能力，为 Agent 持续优化提供数据支撑。 6. 结合离线实验、在线实验（A/B Test）及业务反馈，持续迭代 Agent 能力，建立从问题发现、原因分析、策略优化到效果验证的完整闭环，推动 Agent 能力持续演进。 7. 跟踪大语言模型及 AI Agent 领域前沿技术，结合业务需求开展新算法、新框架及新优化策略的探索与落地。
1. 深入研究互联网保险行业，能基于业务发展要求制定商务合作策略，开拓和管理互联网渠道与场景资源，挖掘与保司及其他保险行业机构的合作机会，持续提升平台流量在保险行业的定价权和价值杠杆。 2. 兼具互联网业务视角和保司视角，能在跨行业和跨企业的复杂合作关系中持续摸索有效的协同和驱动策略，实现保险行业能力对平台经营的有效助力，构建多方深度互信的保险行业生态。 3. 负责保险商务团队管理，持续提升团队人才密度和专业深度。
Accio是阿里巴巴国际数字商业集团阿里国际站内部孵化的一款战略级AI原生应用产品，也是全球首个B2B AI Agent，通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Memory、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研Agent模型、Agent系统，实现B2B AI Agent跨越式发展。 1、负责Agent算法架构设计与效果优化，包括但不限于模型优化（Agentic Post-training/Agentic Infra等）自主规划（Planning）、多步推理（Reasoning）、工具/skill调用（Tool Use）、长短期记忆（Memory）及 RAG 增强； 2、复杂任务动态编排：设计并实现高扩展性的Multi-Agent协作框架（如Agent Swarm/Agent Team），支持将模糊的宏观目标递归拆解为原子任务； 3、Long-horizon运行设计：构建结合"工作记忆+全局知识库"的多级存储系统，解决Agent长期运行中的信息遗忘问题，建立跨Agent的共享上下文能力，设计Agent持续进化框架； 4、构建端到端的Agent评测体系，构建生产力场景benchmark，推动Agent在business场景落地； 5、探索落地前沿Agent技术，包含而不限于：Agentic Model、Agentic Benchmark、Agentic RL、Pro-active Agent、Function Calling、Tool-Use、Multi-Step Reasoning、Agent Harness、Agentic Post-Training； 6、探索Agent Architectures/Structures的上限，在Agent应用研究中最大程度释放模型的能力，研究Self-Evolving AI System，实现Self-Improving Agents。
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：飞书项目是专为复杂业务场景打造的专业项目管理平台，通过可视化AI 工作流引擎，帮助企业规范协作流程、提升执行效率。目前，飞书项目已服务多家先进企业，覆盖软件研发、硬件开发、企业经营管理等复杂协同场景，领跑研发项目管理数字化工具赛道。 1、模块相关需求的技术设计、落地和持续迭代； 2、性能、稳定性、工程架构、研发流程的持续优化； 3、为用户提供高性能、易用的平台体验。
1、参与两轮车B端工单链路的设计和研发工作； 2、负责开发B端工单系统的业务功能模块以及平台能力建设； 3、能快速理解复杂业务链路及业务需求，高效支撑开发迭代； 4、工作积极主动认真负责，对团队充满正能量具备自驱力。
1、热爱动画创作，擅长风格化与趣味性动画的创意设计，具备独特的视觉表现力。 2、对接美术生产团队需求，结合专业经验独立完成动画制作任务。 3、解决动画制作及引擎流程中的技术问题，优化生产效率并提供可行性建议。 4、持续关注行业新技术与制作趋势，推动创新技术在项目中的应用落地。 5、能够深入分析项目需求，制定完整动画解决方案，并有效执行实施。 6、具备良好的周期管理意识，能合理规划工作进度，确保高质量按时交付。
1.与美术各环节、产品积极沟通美术落地表现、制作资产，输出角色制作模版和规范； 2.擅长风格化角色制作，尤其对角色脸模有较高的审美和效果把控，组织角色制作人员开展工作； 4.依据角色制作效果标杆，参与审核反馈 5.使用引擎编辑器控制角色最终游戏效果，对游戏落地效果持续提升；
1. 深度参与网易伏羲游戏AI核心产品的质量建设，包括智能NPC、强化学习、用户画像、虚拟交互、AI智能体等方向的算法测试和模型效果评测等工作； 2. 搭建游戏AI专属自动化测试体系，独立编写自动化测试脚本，开展AI算法的性能测试、安全评估、兼容性测试等专项测试，从用户角度推动产品质量与算法效果的持续优化； 3. 主动挖掘游戏AI业务痛点，探索AI技术在测试领域的创新应用，落地AI辅助测试、智能缺陷定位、自动化评测等工具与方案，持续提升测试覆盖率与迭代效率； 4. 主导游戏AI版本发布全流程质量评估，识别游戏AI产品的发布风险，推动研发、算法、测试团队协同，建立质量改进机制，助力产品与技术的持续迭代。
1、主要负责海外版本线上发布及整体日常工作，完成版本迭代、更新、后台配置管控等核心全链路操作，持续保障海外版本稳定平稳运行。 2、负责落地各类海外日常运营工作，搭建并落地版本发布标准与checklist规范，快速响应、排查并解决版本发布及线上各类突发问题。 3、负责运营中台、运营工具平台的接入、功能配置、上线验收等工作，确保各类运营工具稳定可用。 4、协助推进各类版本运营需求，负责版本上线监控、线上故障响应处置、版本BUG跟进修复等工作，保障项目各阶段版本顺利上线 。 5、结合海外不同地区的用户特性、游玩习惯及文化差异，针对性完成游戏版本内容的本地化适配与优化调整，有效提升海外用户游玩体验。
1、负责活体检测、AI人脸伪造检测相关的算法开发与优化工作。 2、参与活体检测、AI人脸伪造检测相关的技术调研，跟进业界前沿技术发展动态。 3、参与活体检测、AI人脸伪造检测相关领域的技术创新。
1. 负责公司 AI 数据中台产品的产品发展规划，推动传统数据中台向“结构化数据+非结构化数据+AI”能力升级，打造适配企业级场景的核心产品能力； 2. 负责产品的迭代设计，统筹产品AI能力建设，提高产品在AI时代的体验；主导结构化数据与非结构化数据的融合探索，明确投入方向、节奏及具体计划； 3. 产品版本计划制定与推进，协调研发、测试推进产品落地，跟进产品上线后的迭代优化，重点关注产品配置化能力建设，降低实施交付成本； 4. 跟踪AI 数据中台、多模态数据治理相关技术趋势与行业动态，结合客户反馈与业务发展，制定产品中长期规划，推动产品核心竞争力提升； 5. 协同销售、售前、交付等跨部门团队，挖掘金融、制造、国央企等行业客户的真实业务痛点，将痛点转化为可落地的产品竞争力，取得市场领先的产品销售业绩及客户口碑；
1.负责公司 SaaS 产品的技术支持工作，响应客户在使用过程中遇到的技术问题； 2.负责客户问题的排查、定位与解决，并跟进问题处理进度直至闭环； 3.与研发、产品团队协作，推动复杂问题的定位与解决，并持续优化产品体验； 4.整理和沉淀技术支持经验，完善知识库、FAQ 文档和操作指南； 5.对客户反馈的问题进行分析总结，推动产品优化和功能改进； 6.参与技术支持流程和服务体系建设，提升客户服务效率和质量； 7.能够使用 AI 工具辅助问题排查、知识检索、文档编写及技术分析，提高技术支持效率。
1.专家签约入驻支持：协助完成目标专家的初步沟通、意向确认与合同签署；负责专家资质审核、信息建档、合规材料收集与归档；配合内部团队完成合作协议流程，确保签约高效合规 2.项目中期执行管理：对接业务需求，协调专家参与数据生产、模型评估等项目工作；跟进项目进度，组织任务分配、时间节点提醒与质量反馈闭环；作为专家主要联系人，及时响应问题，保障沟通顺畅与任务高质量交付 3.项目后期结算与复盘：核对专家工作量、产出成果与结算标准，发起付款流程；协调财务完成酬金发放，确保结算准确、及时；收集专家反馈，输出项目小结，持续优化运营流程
岗位亮点 1. 核心业务围绕阿里巴巴大消费生态会员体系：面向全淘宝用户的大会员、面向高净值用户的88VIP会员、及面向高频用户的省钱卡等会员业务，致力于提升会员规模，并优化会员消费体验 2.权益&推荐&大模型挑战性算法方向：团队主要算法方向涵盖用户认知理解、权益素材AIGC、异构素材和商品生成式推荐、增量预估建模、因果推断建模、在线运筹和实时调控等 3. 团队技术氛围和实力：持续发表顶会论文、高校air项目合作课题、团队技术氛围简单、算法技术团队内外交流机会丰富、深度参与行业课题探索 岗位描述 1. 负责淘宝会员营销和会员增长算法方向优化，包括用户认知理解和行为建模、增量预估建模、权益推荐联合建模优化，提升核心业务指标 2. 设计并落地多模态等大模型在会员场景中的应用，探索权益素材生成、权益因果建模等技术方向，结合场景推动算法创新与业务价值转化 3. 参与权益素材生成和权益推荐系统全链路的算法设计和实现，解决因果推断、在线运筹等核心问题，持续优化模型链路准度和在线效果
1. 在算法同学的指导下，按既定流程完成大规模医学影像（CT/MRI/超声等）及配套多模态数据（影像报告、EMR、病理、随访等）的采集、清洗、脱敏、标准化与结构化，产出可用于模型训练的数据集。 2. 按照团队已有的数据处理规范和标注/质检（QC）标准，执行数据标注、格式转换、批量处理等日常操作，配合排查并修正数据质量问题。 3. 在算法同学指导下撰写和维护数据处理脚本（如批量清洗、格式转换、数据校验等），完成数据的整理、归档与版本记录。 4.配合完成数据合规相关的执行工作（如按 DICOM/HL7/FHIR 等标准要求进行数据整理与脱敏检查），确保数据处理过程符合团队规范。 5. 配合算法同学完成模型评测所需的数据准备与标注，在指导下运行评测脚本、汇总评测结果，协助整理结构化的评测记录与 badcase 清单。
我们正在打造一支 AI Native SDL团队，重新定义 AI 时代的软件安全开发生命周期。AI 不仅是我们保护的对象，更是我们工作的核心方式。我们相信安全流程正在从依赖规则、人工经验，演进为由 AI 驱动的智能工程。 * 设计并建设 AI Native SDL 体系，保障 AI 应用、Agent、MCP 等新型业务形态从设计、开发到运行阶段的安全。 * 负责 AI 应用安全架构设计，建立覆盖研发全生命周期的安全能力。 * 构建 Agent 身份认证、权限控制、工具调用、数据访问及运行时安全防护体系。 * 构建覆盖 Prompt Injection、Tool Abuse、模型滥用、越权访问、数据泄露等 AI 风险的纵深防御能力。 * 推动 AI 安全能力平台化、产品化，为研发提供统一、安全、易用的基础能力。
1. 1年以上销售工作经验，有TOB方面销售经验者优先考虑 2. 敢于挑战，善于学习，抗压性强，有销售的韧性和要性 3. 内心热爱销售工作，热爱与客户打交道，有高度的责任心和客户服务意识
• 参与设计公共云行业云客户在不同CPU下的业务迁移工作，解决产品迁移涉及到的软硬件技术问题，面向客户提供一揽子迁移解决方案。 • 参与设计和实现云产品在不同CPU体系下的性能调优和应用迁移技术方案，提供给客户统一的云平台的使用体验。包括灰度迁移，性能优化，跨平台多产品组合方案，功能对齐等能力。 • 负责协同销售团队完成客户迁移计划的制定，实施方案的制定和实施，有良好的企业级客户服务经验和服务意识，具备复杂项目端到端技术解决方案设计和落地的能力。
1、负责新建数据中心消防图纸审核工作，确保消防图纸满足法律法规要求； 2、负责新建数据中心消防系统建设全过程管理工作，严格监督施工单位依照规范及设计要求开展施工，在施工期间主动排查潜在问题，及时督促施工单位落实整改； 3、组织开展新建数据中心消防系统的测试和验证工作，确保系统在紧急情况下可精准启动、稳定运行并充分发挥灭火与防护作用； 4、负责数据中心消防系统的日常运维管理，对各消防系统进行巡检、维护、故障排查与维修，确保消防设备处于正常工作状态； 5、制定和完善消防管理制度、应急预案和消防3P文档，定期组织消防演练和消防培训，提高全体员工的消防安全意识和应急处置能力； 6、对接合作单位、行政物业，确保合作单位、行政物业的消防相关工作按照既定计划和标准落实到位，定期检查合作单位、行政物业的工作进度和质量，及时协调消防相关问题。
