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核心职责： 1）负责营销招商中后台系统规划与设计，主导招商审核、供给治理、小二协同等场景的优化，提升平台运营效率； 2）与业务紧密协作，理解业务目标并清晰定义问题，基于平台策略及商家经营诉求，设计通用化的解决方案，并对业务目标及商家体验负责； 3）跨部门协同推进项目，与技术、运营等团队紧密合作，推动平台型产品的规模化应用。 岗位特色： 1、以淘天营销平台大横向视角，建设平台、商家、自营、用户等多重视角的AI基础设施建设； 2、深度结合AI技术解决平台运营、商家经营问题； 3、全栈式能力提升空间大，职业发展空间大。
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 Search Agent，通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Memory、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研基座、Agent系统以及AI Search系统，实现全球B2B跨境贸易跨越式发展。 1、参与开发和优化新一代多模态原生AI搜索系统，包括但不限于多模态模型训练、跨模态生成与检索、生成式AI搜、多模态Agent等； 2、参与搜索引擎研发，全链路提升搜索效果，包括但不限于多模态理解、query分析、召回、相关性、排序等关键模块的算法设计与优化； 3、参与买家Agent全链路开发与优化，跟踪前沿多模态大模型技术，探索推动开源SOTA模型的产品化落地。
我们是阿里国际站-Accio算法团队，Accio是全球领先的AI native B2B平台，自发布以来用户数持续飞速增长，MAU已超千万，积累了海量行业真实数据。我们团队负责Accio中Sourcing Agent业务的能力建设和效果优化，包括自主寻源、智能谈判等场景。加入我们，你将深入参与以下工作的一项或多项： 1、Agent Teams：设计并优化Multi-Agent系统，探索多Agent之间的上下文共享和协作机制； 2、Agentic RL：面向智能谈判等场景，基于Self-Play RL等方式，优化模型效果； 3、Proactive Agent：面向周级别长程任务，优化Agent系统和用户的交互时机和内容； 4、自进化Agent系统：基于Skill/Memory等Agent Harness组件，构建具备经验沉淀与持续自我进化能力的Agent系统。
1、负责百亿补贴3C品类的商品运营工作，从品类规划到行业搭建、价格机制设计、日常管理维护，对价格力、GMV、动销率、活动运营负责 2、针对所负责行业特性和商家特征，能够根据竞争态势制定有效的品类的招商策略，实现有竞争力的商品供给 3、有较高的行业货品敏感度和热点洞察能力，能够通过营销活动有效组织供给来满足目标消费人群，不断强化淘宝百亿补贴的优惠购买心智 4、根据运营目标，协调内外部资源，实现业务目标达成
1、支撑模型团队使用 Megatron 进行大规模分布式训练，处理 tensor parallel、pipeline parallel、data parallel、expert parallel、sequence/context parallel 等并行策略相关问题; 2、支撑模型团队使用 SGLang 进行高吞吐推理和 rollout，优化 batching、KV cache、prefill/decode 调度、长上下文稳定性和在线训练链路； 3、设计和实现面向更大模型规模的 post-training infra，降低训练资源成本，提高实验迭代效率和系统稳定性； 4、建设 profiling、benchmark、monitoring 和 debugging 工具，提升训练吞吐、GPU utilization、rollout 稳定性和故障定位效率； 5、与研究员和模型工程师紧密合作，把新的训练想法快速落地成可复现、可扩展、可长期维护的系统能力。
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原生AI Agent，通过持续探索Agent、Agent Harness、RL、Memory、Reasoning等前沿技术，自研垂域模型、Agent模型、Agent系统，推动全球B2B跨境贸易实现跨越式发展。 1、参与Agent模型开发与优化，跟踪前沿大模型技术，探索开源SOTA模型的产品化落地； 2、负责Agent算法架构设计与效果优化，推动Accio持续发展； 3、持续探索Agent技术，包括但不限于Agentic RL、Proactive Agent、Function Calling、Tool-Use、Multi-Step Reasoning、Agent Harness、Agent Post-Training等，持续提升Agent能力。
Accio Work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，定位为全球电商AI工作台，通过持续探索Agent、Agent Harness、RL、Memory、Reasoning等前沿技术，自研Agent模型、Agent系统，持续推进Agent的发展。 1、研发并优化 Agent 的核心能力模块，包括但不限于自主规划（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。
1. 产品设计：负责Accio Work 核心产品体验的设计优化，涵盖交互范式、智能体中心、插件生态、智能体团队的协作与权限模型，输出产品方案并推动跨团队交付，对用户体验与产品结果负责。 2. 评估体系：搭建以用户激活率、任务完成率、留存、核心行为转化为关键指标的产品度量体系，通过埋点设计、漏斗分析、A/B 实验等方法持续定位瓶颈并验证迭代效果。 3. 需求洞察：通过用户访谈、行为数据、工单反馈等输入识别高价值场景，建立需求优先级评估机制，在核心场景验证后推动产品能力向相邻场景拓展。 4. 竞品追踪：持续追踪AI产品领域动态，对Manus/Genspark/WorkBuddy等产品进行系统性对比与拆解，将行业洞察转化为可执行的产品迭代方向。
1. 负责集团核心业务系统的数据库运维保障工作，深度参与双十一、春晚等重要活动保障，洞察超大规模场景挑战，保证系统安全稳定运行。 2. 参与集团数据库基础平台建设及优化，落实规模化管理标准，提供稳定高效的数据库服务。 3. 参与集团数据库架构设计与演进，满足业务发展需求，探索数据库+AI的下一代智能化运维服务体系。
负责淘宝闪购商户准入政策的数据分析与策略支持工作。通过构建数据资产、接入政府数据库、量化政策对业务的影响面，为政策制定提供科学依据；同时横向推动团队产品提效，并以管理者视角通过数据支撑团队主管的日常管理决策。 岗位职责 1、政策影响评估与数据分析：支持商户准入规则团队开展政策影响面分析，量化准入策略对商户供给、用户体验及平台风险的影响； 2、政府数据库运营：独立负责政府数据库接入项目，明确数据需求、对接方案、质量标准和落地节奏，项目在满足监管要求的基础上，服务于治理与供给准入风险防控； 3、数据资产建设： 构建并维护团队数据资产体系，支撑准入规则制定、风险识别与日常运营分析； 4、产品提效规划：横向识别团队在规则配置、数据使用、风险研判、工单处理中的效率瓶颈；规划并推动数据产品/智能化工具，提升团队运营效率； 5、管理者视角的数据支持： 通过数据洞察支持团队主管进行日常管理、资源分配与优先级判断； 搭建团队绩效/过程指标看板，定期输出数据分析报告，及时识别风险与机会；以数据驱动团队目标设定、进度追踪与复盘总结，提升组织决策效率。
我们正在寻找对引擎技术有深入理解和实践经验的工程师，参与构建和优化面向海量用户的核心搜索推荐系统。该岗位将深度参与搜推引擎全链路的技术研发，涵盖查询理解、召回、排序、索引等核心模块。 1. 搜推全链路研发：负责搜推引擎核心模块的设计与开发，包括但不限于 Query 理解、召回策略、排序模型、索引构建与优化等环节，持续优化搜索效果与系统性能。 2. 策略与算法迭代：与算法团队紧密配合，将 NLP、深度学习等前沿技术落地到搜推场景中，提升相关性、时效性、多样性等核心指标。 3. 系统架构设计：参与引擎分布式架构的设计与优化，保障系统在高并发、大数据量场景下的稳定性、低延迟和高吞吐。 4. 数据驱动优化：建立搜推质量评估体系，通过数据分析和用户反馈驱动策略的持续迭代，量化优化效果。 5. 技术前沿探索：跟踪搜索、推荐、大模型领域的最新技术趋势，探索 LLM 在搜索中的应用（如 query 改写、语义检索、生成式搜索等），推动技术创新与业务价值转化。
1.高表现力语音合成系统开发： 负责淘宝直播数字人的TTS系统研发，重点突破多情感、高表现力、极具电商直播感染力的语音建模，实现语速、重音、情感的动态可控； 2. 全双工交互系统构建： 设计并实现数字人全双工语音交互架构，包括语音活动检测、打断唤醒、交互逻辑控制等，提升数字人在直播场景下的即时互动感； 3. 端到端交互大模型研发： 参与并研究应用端到端语音大模型，探索流式语音输入与输出的深度融合，解决传统级联模型的语义割裂与延迟问题； 4. 极致性能优化： 针对直播实时性要求，优化语音全链路延迟，从模型压缩、推理加速到流式处理，保障低延时体验； 5. 场景化落地： 与产品和工程团队紧密配合，将全双工交互技术应用于直播间智能导购、等业务场景，提升用户留存与转化；
1. 多模态Pre-training：开展研究及进行实验。研究内容包括：数据清洗与筛选、数据配比优化、课程学习、视觉语言模型结构设计与优化、训练策略优化、预训练数据合成、scaling law预测、词表优化、模型蒸馏与压缩、长上下文能力优化等。 2. 多模态Post-training：迭代Post-training训练策略（SFT/RLHF），专项能力数据迭代，参与模型能力评测及评测数据和评估标准的迭代。 3. 多模态推理和通用Agent：通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，打造多模态的Test Scaling Laws，并推动模型对网络和虚拟世界的交互和任务完成能力。 4. 统一理解生成：构建视觉统一理解生成大模型，推进多模态统一生成与理解的推理和交互新范式。
1. 用户偏好采集与建模：设计并构建系统化的用户偏好数据采集方案，深入分析用户行为与反馈信号，建立多维度、可扩展的用户偏好表征与建模体系，为 Reward Model 训练提供高质量数据基础。 2. Reward Model 训练与优化：训练高精度、低偏差的 Reward Model，覆盖创作质量、指令遵循、安全对齐、人类偏好等多个专项维度；持续优化训练策略，有效缓解 Reward Hacking 与分布偏移问题，为下游 RL 训练（PPO / GRPO 等）和用户偏好评测提供可靠的奖励信号。 3. 用户反馈分析与 Badcase 聚类：建立从线上用户反馈到模型迭代的闭环机制，利用聚类、归因分析等方法系统性挖掘 Badcase，定位模型能力短板与偏好盲区，驱动数据策略与训练目标的持续优化。 4. LLM Judge / Verifier 体系建设：研究并构建基于 LLM 的自动化评测与验证体系，设计可 Scalable 的 Verifier 信号，使其既能作为高效的偏好评测工具，也能作为奖励信号直接融入 RL 训练流程，提升模型迭代的自动化程度与覆盖广度。 5. 偏好对齐前沿探索：持续跟踪 RLHF / RLAIF / DPO / Constitutional AI 等对齐技术的前沿进展，探索更高效的偏好学习范式，推动 Qwen 在对齐质量与训练效率上的双重突破。
1、负责食品下类目的采销工作，基于业务目标拆解，制定品类及相关品牌年／季／月度生意计划及运营计划，建设品牌梯队，对生意结果负责；对品类的结构健康和持续发展负责 2、能够有效管理商家，撬动商家资源，联合商家内部多部门实现共同推动品牌生意成长，达成品类整体成本、利润、销售、仓配费率等关键指标 3、能够深入了解品类市场情况，有效洞察品类市场趋势，具有前瞻视角，定制和孵化新商品，有效结合场域及人群视角配置及整合资源，打造趋势新品和新爆款，基于各资源定位协同进行货品供给 4、结合对用户的洞察和对消费趋势的分析，把握消费者购买决策的关键因素，在销售策略、渠道推广、玩法互动产出方案并进行项目的落地执行 5、能够有效与内外部各方沟通协同，有较好的项目管理能力，统筹推动项目及资源落地
1. 负责建设面向集团各业务线的大模型评测体系，涵盖通用能力评测与业务场景定制评测，优化基于 LLM-as-Judge、自动化评测模型训练、人工评估和用户行为数据的多维度评测框架，保障评测结果的全面性和可靠性。 2. 构建多维度评测指标体系（准确性、安全性、流畅度、一致性、业务指标等），覆盖 APP 对话助手及各业务线智能体场景。 3. 深度参与模型迭代过程中的评测驱动优化，建设完整的“数据→训练→评测→反馈”的高效数据飞轮。 4. 跟踪业界主流评测方法与 Benchmark 动态，持续优化内部评测体系。
1.客户与市场： ①能够与客户建立顺畅的沟通渠道，保持良好的互动关系，更快更准确及时响应并解决客户需求，同时对合同外需求也能做到积极响应，并做到客户期望管理； ②及时掌握行业、竞对的运营、成本、资源水平，确保负责模块运营竞争力水平。 2.经营管理：通过运营提效&成本改善，确保所负责模块的经营目标达成。 3.运营管理：做好所负责模块的运营盯盘及问题改善，确保良性运营； 4.项目管理：基于OKR能做好关键项目推进，确保有好结果的价值产出。
1、负责CPU IP产品的软件需求拆解和指标定义，根据CPU IP的目标市场和应用场景，结合产品需求，拆解和定义包括开发工具、操作系统、应用组件等相关软件需求以及软硬件性能指标； 2、负责CPU IP项目中软件开发的全链路研发管理与跟踪，作为技术架构师牵头研发项目中的关键指标拆解、软硬件协同优化以及产品交付标准。
1. 音频/音视频 Agentic能力: 原生音视频Agentic/Long-horizon, 全模态Agentic/Coding不降智等。 2. 音视频理解基础能力：包括Caption, Grouding, 音视频Alignment， General QA，长视频，多音视频理解等。 3. 音频/语音理解基础能力: 包括ASR, MultiSpkASR, 语音/音频Grouding/Counting/QA，音乐理解，长音频，多音频理解等。 4. 音频/音视频Postrain/RL/OPD。 5. 音视频通话与交互：包括全音视频双工, 音频query不降智/体感优化等。 6. 语音生成基础能力: 包括音色克隆，可控性，长语音生成稳定性等。 7. 全模态模型自主优化与Self-evolving。
1、主导面向Agent的新型数据体系架构设计与落地，推动数据资产从传统报表模式向智能体可消费模式演进； 2、负责端到端数据建模设计与开发交付，实现核心业务实体模型设计； 3、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立监控告警、血缘追踪与异常恢复机制，确保数据SLA； 4、负责面向Agent交互场景的Skill 开发与调优，覆盖智能找表、自然语言查询、数据分析洞察等核心能力，持续提升问数准确率与响应效率。
1、负责电商平台支付相关功能的设计与优化，包括交易及付款流程闭环并提升体验； 2、需具备基础的支付产品能力，熟悉东南亚各国基本支付产品形态，并可以提出优化的产品策略； 3、独立完成产品需求文档（PRD）撰写，并推动开发、测试及上线； 4、与开发、运营等团队高效协作，确保产品按时落地并达成目标； 5、分析用户行为及市场趋势，挖掘产品改进点，提出创新方案。
1. 产品规划与路线设计：深度调研不同场景下的语音AI产品需求，结合语音AI技术演进与行业发展趋势，制定语音交互产品（语音输入、语音生成、语音对话、语音同传、歌声音乐生成等）的短中长期路线图，明确核心能力优先级、场景落地顺序及资源投入节奏。 2. 功能设计与优化：主导语音AI产品核心功能的设计与迭代，包括但不限于：语音音色设计、交互体验设计、场景化功能定制，持续提升产品在不同场景下的用户体验。定义和细化语音AI模型的功能和评测体系，包括但不限于：表现力、共情、自然度等。 3. 跨团队协同与项目推进：作为语音AI产品落地的核心协调者，联动算法、工程、业务及测试团队，明确各环节交付标准与时间节点，解决跨部门协作中的技术瓶颈与需求冲突，确保产品在各场景顺利落地。 4. 行业动态与竞品分析：跟踪国内外语音AI技术与产品的发展动态（如新型算法、前沿应用场景、竞品功能与策略等），定期输出分析报告，为产品策略调整提供依据，提升公司语音AI产品的竞争力。
1. 行业战略客户的建联及客情关系深化，行业战略数字化转型推动落地； 2. 挖掘战略客户的业务痛点与数字化需求，设计和升级具有竞争力的解决方案，包括Ai方案，助力客户实现数字化转型与升级； 3. 负责协同和推动内外部各种资源，帮助客户落地数字化方案，带来客户业务价值； 4. 攻坚重点行业标杆客户，进行商业突破，总结行业数字化经验与实践，打造行业数字化标杆，带动行业势能。
1. 行业战略客户的建联及客情关系深化，行业战略数字化转型推动落地； 2. 挖掘战略客户的业务痛点与数字化需求，设计和升级具有竞争力的解决方案，包括Ai方案，助力客户实现数字化转型与升级； 3. 负责协同和推动内外部各种资源，帮助客户落地数字化方案，带来客户业务价值； 4. 攻坚重点行业标杆客户，进行商业突破，总结行业数字化经验与实践，打造行业数字化标杆，带动行业势能。
负责制定和推动AI技术在工程体系中的规模化应用，主导工程组织的架构升级与效能革新。以AI能力为核心驱动力，推动工程团队在技术范式、协作模式和组织形态上的系统性演进，技术创新与业务价值的转化岗位职责： 1、AI技术战略规划：制定AI技术在工程场景中的应用路线图，识别关键落地场景，推动从试点到规模化的全链路落地 2、工程架构演进：主导工程体系的技术架构升级，结合AI能力重新定义研发流程、工具链和工程标准，提升整体工程效能 3、组织能力建设：推动工程团队的能力结构升级，设计并落地AI时代下的团队组织模式、人才培养体系和协作机制 4、技术前瞻与创新：跟踪AI技术前沿趋势，结合业务场景探索创新应用，建立技术创新与业务价值的转化机制 5、跨团队技术协同：与产品、算法、业务等多团队深度协同，推动AI能力在业务全链路中的渗透和价值释放
1. 多模态产品规划与落地：负责多模态 AIGC 产品的整体规划、产品架构与能力设计，主导从 0→1 或 1→N 的产品建设与迭代，推动多模态生成技术在真实业务场景中的规模化落地。 2. 技术能力与业务场景融合：深入理解多模态大模型的能力边界与演进方向，持续挖掘高价值应用场景，将前沿算法能力转化为具备用户价值与商业价值的产品能力。 3. 跨团队协同与项目推动：作为算法、工程与业务团队之间的核心协同角色，承担“技术翻译”与“方向推动”职责。深度参与模型效果评估、能力定义与迭代策略制定，推动项目高效完成从需求、验证到上线的完整闭环。 4. 行业洞察与战略判断：持续关注全球多模态 AIGC 领域的技术趋势、产品创新与行业变化，对未来 1-2 年的技术演进与产业机会具备独立判断能力，为产品方向与战略决策提供前瞻性输入。 岗位方向 ● 视频生成模型与产品 HappyHorse ● 世界模型与交互式产品 HappyOyster ● 其他创新探索产品......
岗位职责： 1、业务场景深耕：深入业务一线，挖掘AI赋能的关键场景和突破口，主导从需求定义、方案设计到生产部署的全链路交付 2、端到端工程交付：主导AI解决方案的工程化落地，覆盖架构设计、核心代码开发、数据管道构建、系统集成与上线部署，对最终交付效果负责 3、技术方案设计：针对复杂业务场景，设计可落地的AI技术架构，在不同技术路线间权衡成本、效果与可维护性，确保方案的工程可行性 4、产品能力反哺：提炼一线交付经验，将定制化解法抽象为通用能力，推动核心平台产品的迭代优化 5、跨域技术协同：与产品、算法、业务等多团队深度协同，快速理解不同业务领域逻辑，精准定位AI赋能切入点
深入客户真实业务现场，以生产级工程能力将钉钉 AI 原生能力转化为可上线、可评估、可持续演进的业务系统，并把一线经验沉淀为可复用的产品与工程能力。 我们正在寻找愿意真正进入客户现场、用工程方式解决复杂业务问题的 FDE 工程师。你将服务于钉钉战略大客户及重大行业客户，围绕协同办公、组织管理、企业应用、知识服务与智能工作流等场景，基于钉钉 AI 原生能力、开放平台和企业级集成体系，与客户业务及技术团队并肩工作，把高价值需求转化为可上线、可度量、可持续演进的生产系统。 FDE 的价值不止是完成一次技术验证，而是让 AI 真正进入客户的日常业务流程：用户持续使用，系统稳定运行，业务效果可以衡量，关键经验可以复制，并能反向推动钉钉产品与平台能力演进。
1、负责公司海外仓储自动化控制系统WMS/WCS的设计，参与核心产品的规划设计 2、参与客户需求调研进行需求分析，整理和确认用户需求，撰写详细需求文档，绘制和编写需求原型文档 3、负责与开发人员沟通，对软件需求进行管理，包括对需求点的跟踪和证 4、参与产品的测试及实施工作，并配合用户进行产品的持续改进 5、负责用户手册、实施手册等技术文档的编写 6、跟进产品上线应用情况，持续优化产品线 7、有WMS、WCS设备控制系统、自动化仓储设备经验优先考虑
1、负责部门AI数据业务全面风险体系建设；制定各业务域的风险规则、建立领域风险标签、建设风险识别、风险预警的能力与机制；结合业务实际情况建立风险处置措施并跟踪落地情况。 2、日常与集团法务、财务、廉政、内控建立联动机制，结合各职能团队的专业要求及经验，沉淀体系化的AI数据全面风险管理细则、流程、机制，做好本部门AI数据业务的事前主动风险管理，并配合好集团各职能角色在本部门的工作落地。 3、面向部门关键岗位同学，建立场景化的风险管理活动，如新员工廉政合规培训、关键人群定期定向运营等。
