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1. 搭建并完善团队短剧内容模型、叙事模板与标准化创作方法论，沉淀可复制的爆款创作逻辑；实时监控市场、平台数据，挖掘新兴题材，带领团队开展内容微创新，保持内容竞争力。 2. 全链路把控短剧业务：统筹选题规划、人设打磨、分集大纲、完整剧本的终审拍板，对剧本质量、上线后数据效果、剧本签约总量负责；针对剧本创作给出专业优化指导，输出落地修改建议。 3. 全流程管理剧本交付进度，统筹剧本评估、审核、修改反馈全环节，把控整体交付周期，提升优质剧本储备与签约数量。 4. 优化剧本开发流转流程，提升创意落地至成品剧本的产出效率，保障稳定、高质量的剧本供给。 5. 联动投放、运营、商业化、制作等部门，对齐内容创作、平台分发、投放变现策略，最大化短剧内容商业价值。
1. 负责游戏研发效能平台核心模块的设计与开发，方向涵盖研发流程管理工具的持续迭代，以及研发管线中各环节的工具化与自动化； 2. 深入理解游戏美术、TA、策划、PM、程序等岗位的工作流程与工具诉求，将业务场景转化为高质量的技术方案并推动落地，切实提升游戏研发效率； 3. 探索并落地 AI 能力在效能工具中的应用，结合 LLM / AI Agent / RAG / MCP / Skill 等技术方向，在流程管理、代码审查、自动化测试、配置生成等场景中实现智能化功能，带来可量化的效率提升； 4. 参与效能工具的工程化体系与 AI Infra 建设，在 AI 工程全链路开发范式、服务架构、数据处理、性能优化、自动化流程等方面持续沉淀，提升团队整体研发效能； 5. 在跨团队协作中主动推动目标对齐与落地，能够识别风险、协调资源，确保重难点事项按预期交付。
1.配合产品美术总监制定游戏角色风格，输出角色制作模版和规范； 2.具备角色原画设计能力，组织角色原画和角色制作人员开展工作； 3.参与具体角色制作任务，依据角色制作流程，参与审核； 4.使用引擎编辑器控制角色最终游戏效果。
职位描述 1. 独立负责游戏重要系统框架、结构设计，协调各部门开发、验收及长期维护； 2. 独立完成游戏交互类玩法的设计，并推进方案落地； 3. 根据反馈和游戏体验，对游戏内容积极关注和复盘，持续优化提升内容品质； 4. 其他日常事务性策划工作。
1. 负责网易HR系统的需求分析、架构设计和服务端开发工作，确保项目高质量交付 2. 参与复杂人力资源业务系统的架构设计，制定技术方案，解决系统关键技术难题 3. 主导系统重构优化，提升系统扩展性、可靠性和性能，满足业务快速迭代需求 4. 探索落地AI技术在HR场景的应用，参与智能化产品设计与开发，如智能招聘助手、培训推荐、数据分析等 5. 编写高质量技术文档，参与代码评审，推动团队技术能力提升
1、负责人力资源业务领域的数据开发工作，基于网易内部数据平台，进行数据仓库搭建，建模设计，数据ETL，数据监控，性能优化等相关技术工作； 2、结合人力资源领域业务特点，进行指标/标签体系的搭建； 3、基于公司平台工具进行实时数据处理方案探索落地； 4、负责面向业务的OLAP，报表开发，数据提取等工作； 5、负责面向数据产品的数据ADS层设计与开发； 6、使用Java开发数据处理工具、ETL组件及数据服务接口，提升数据处理效率； 7、参与数据中台建设，开发数据API服务，支持业务系统数据对接； 8、负责对HR数仓整体的规范和管理，进行数据规范制定、文档编写，保证数据质量。
1. 创作者变现体系搭建：负责内容分成、创作激励、道具/广告等商业化玩法的策略设计与产品落地，保障优质内容供给与创作者生态活跃度 2. 数据分析与产品优化：通过数据分析持续优化商业化产品功能，对付费转化率、ARPU等核心商业化指标负责 3. 消费活动与促销运营：设计并落地各类消费活动、促销机制等运营抓手，拉动商业化大盘增长 4. 运营后台建设：根据商业化运营团队需求，设计落地运营后台并持续开发维护，提升商业化运营效率
*配合产品经理，负责管理游戏开发项目工作进度，包含从项目启动到上线期间的所有工作规划； *负责进度跟进、流程制定，对项目上线里程碑负责，对相关的公司内项目开发合作负责，做好开发团队与外部网站技术、平台技术、运营、营销等对接工作和梳理跟进； *与项目组外部各职能部门进行沟通，确保信息及时，准确的同步给所有项目干系人；
*配合产品经理，负责管理游戏开发项目工作进度，包含从项目启动到上线期间的所有工作规划； *负责进度跟进、流程制定，对项目上线里程碑负责，对相关的公司内项目开发合作负责，做好开发团队与外部网站技术、平台技术、运营、营销等对接工作和梳理跟进； *与项目组外部各职能部门进行沟通，确保信息及时，准确的同步给所有项目干系人；
1、了解一个或多个领域的业务知识，与客户有效沟通并分析客户需求，识别出AI技术的行业/领域价值场景，协助客户设计应用的智能化路径。 2、理解机器学习、深度学习、大模型、智能体的基本原理，基于云+AI的产品设计AI解决方案，与技术服务团队协同，快速搭建智能体应用场景，结合产品解决方案优势和性价比，影响客户的技术选型决策。 3、依据市场/客户需求、技术动态，结合技术研判向产研部门反馈大模型应用解决方案及Agent工具等的优化建议，推动技术创新和解决方案的迭代升级，提升AI 解决方案、算法以及工具链竞争力。 4、挖掘可复制、可规模化、符合市场逻辑的大模型解决方案，通过客户案例的落地对成功实践进行总结归纳完成从0到1；并对内部团队及客户进行知识和项目分享，促进从1到N的复制。 5、关注最新技术趋势和行业动态，分享技术资源和经验，进行技术分析报告撰写，并与合作伙伴开展技术合作项目。
1.需求分析与场景识别：与教育行业客户（高等院校、职业教育机构、教育科技企业等）紧密合作，深入理解教育科研领域AI诉求，能够挖掘客户与当前人工智能技术发展水平相匹配、具备应用落地条件、投入回报效益明显的典型场景，如智能教学辅助、AI科研助手、智慧校园管理、智能化考试与评测、个性化学习推荐、教育大数据分析等。 2. AI规划与解决方案：理解不同AI技术（如NLP、CV、多模态大模型、知识图谱等）在教育科研场景中的适用范围和能力边界。以云计算+大模型为基础，设计教育机构AI解决方案（并识别阿里云的商机：算力集群、大模型调用、大模型平台、知识中心、智能体平台等）。 3. 产品需求反馈与优化：依据教育科研市场/客户需求及技术发展动态，结合教育行业政策导向（如教育部教育数字化战略行动、人工智能助推教师队伍建设等），向产研（或者伙伴）反馈大模型在教育场景中的应用优化建议及Agent工具迭代需求，推动教育垂直领域技术创新和解决方案升级 4. 方案沉淀与扩展复制：通过标杆客户案例的落地完成从0到1的验证；并对内部团队及客户进行知识分享和项目复盘，促进从1到N的规模化复制与推广。
1、负责88VIP拉新，熟悉淘系流量渠道，负责新客触达、权益引导、开通转化等环节的运营方案设计；梳理拉新漏斗，定位流失节点并推动优化，提升开通转化率 2、负责88VIP留存，基于会员生命周期做精细化分层运营，针对不同人群设计差异化触达；负责会员续费提醒、权益核销引导、沉默会员激活与流失召回，提升续费率 3、围绕拉新、续费目标，持续洞察新的增长点，独立产出方案并推进落地，通过 AB 测试与数据复盘驱动迭代 4、与产品、权益、数据、品牌等团队协作，推动运营项目落地。
【核心定位】 我们在寻找一位以用户运营为专业底盘、同时具备 AI 落地手感的复合型人才。你需要能独立定义人群、设计策略机制、验证效果并对结果负责；同时能把自己的运营判断拆成机器可执行的逻辑，借助 Agent 让原本依赖人力经验的运营动作规模化跑起来。我们不需要你成为算法或工程专家，但需要你成为「最懂怎么把业务问题交给 Agent 的运营人」。 【岗位描述】 - 端到端负责用户经营环节：负责用户全生命周期中一个或多个关键环节，独立完成人群识别与分层、策略假设定义、机制设计、落地推进与效果复盘，对所负责环节的核心指标结果负责。 - 分层化的策略设计能力：面向不同价值层级与行为特征的用户，设计差异化的经营策略与干预节奏，持续提升用户活跃度、消费深度与长期留存，而不停留在活动排期与资源分发的执行层。 - 全链路视角与跨团队推动：从全链路视角审视用户经营路径，识别真正的瓶颈环节，联合产品、算法、工程与区域业务团队推动跨模块落地，主导需求定义与上线节奏。 - 把运营动作 Agent 化：识别手上重复度高、判断标准可被清晰描述的运营动作，动手搭建 Agent 或工作流将其自动化，把个人经验转化为团队可共享的运营资产。 - 业务与技术之间的翻译：承担业务与技术之间的翻译角色：把用户分层逻辑、策略规则与决策标准，转化为 Agent 的任务拆解与编排、数据与工具接入方式、知识库与提示词设计，以及上线后的效果校验机制，并对最终业务效果负责。 - 经验沉淀与规模化复制：把跑通的策略与 Agent 配置沉淀为可跨市场、跨团队复用的方法论与 SOP，让同一套方法能被复制。
职位描述 1.从 0 到 1 生产合成 RL Instance：围绕种子任务构建完整 Instance（任务描述、运行环境、输入资产、评测钩子），通过参数化模板实现批量合成与自动校验，保证 Instance 的正确性、完整性与可复现性，作为 rollout 数据生产的起点。 2.搭建 Agent 与 rollout 产线：基于主流 harness/agent 框架搭建 Agent 运行环境，端到端跑通轨迹采样、自动校验、质量过滤的生产 Pipeline，对 rollout 结果做预校验与失败模式分析，保障进入训练的数据可信、可追溯。 3.建设 Verifier 与 Rubric：将模糊的质量目标拆解为可量化的 Verifier 和多维度打分 Rubric，与领域专家、标注团队以人机协作方式完成标注与校准，持续迭代以应对 Reward Hacking，确保评估信号与训练目标对齐。 4.对接算法侧形成闭环：与算法/训练团队紧密配合，将模型效果反馈转化为数据策略调整（任务难度、Reward 信号、标注规范等），驱动“数据 → 训练 → 评测”持续迭代。
1.负责文生图、图生图、图生视频等相关场景的算法研发工作； 2.跟踪前沿技术发展，提出技术创新方案，推动落地，并推动行业创新。 3.研究并实践基于大数据、人工智能、计算机视觉、机器学习等领域的新技术在图片生产、编辑、审核、分发、推荐等各个环节的应用； 4.深入理解业务和算法原理，结合业务特点进行业务洞察和分析，探索视频生成算法应用价值，与产品共建视频生成的全链路。
1. 负责基于公司服务器CPU芯片的存储垂直软件技术栈的性能优化、稳定性提升及功能迭代，主导核心技术难题的攻关；深入理解CPU芯片架构特性（如缓存、指令集、IO虚拟化、QoS等），结合存储软件运行机制，制定针对性的优化方案并落地实施 2. 与硬件设计团队紧密协作，参与芯片架构定义、功能验证阶段的软件需求输入，确保芯片设计充分适配存储软件场景；搭建存储软件优化的测试验证平台，制定测试方案、性能基准及评估体系，保障优化效果的有效性和稳定性 3. 跟踪存储领域前沿技术及行业发展趋势，将先进技术融入公司软件优化方案，推动技术创新 4. 负责存储相关软硬件栈（如设备驱动、文件系统、分布式存储系统、NVMe等）基于自研CPU芯片的适配和优化，提升存储IO吞吐量、降低延迟 5. 深入研究存储硬件加速技术（如CPU卸载引擎、存储级内存SCM适配等），推动软件与硬件加速能力的深度融合 6. 针对分布式存储、企业级存储等核心场景，优化存储软件在自研CPU上的资源占用（CPU、内存），提升系统并发处理能力 7. 解决存储软件在实际部署场景中与自研CPU芯片相关的兼容性、性能瓶颈问题
● 基于GPU Profile完成模型算子覆盖率分析，识别必选高性能算子开发路径并评估性能影响。 ● 基于性能仿真建模工具完成性能建模并检查review，输出整网及分层模块性能预期报告，明确关键模块与算子形状、数据类型及切分策略。 ● 结合Profile与建模结果，输出算子开发需求清单（含算子列表、shape、dtype、切分策略）及接口需求说明文档，明确算子/框架团队优先验证规格。 ● 维护并扩展补充新增AI芯片算子单OP精度与性能参考代码，沉淀AI Harness SKILL/Agent资产。 ● 建立主要模型推理规格的GPU竞品性能数据清单，形成可量化对标基准。 ● 跑通模型Fake Tensor推理（带切分方案）与Real Tensor推理全流程，验证并行切分策略正确性。 ● 对比实测性能与建模预期，量化Gap来源（算子效率/切分策略/调度开销/显存带宽等），驱动算子、框架、编译器团队形成优化闭环，持续逼近建模性能极限。 ● 制定端到端精度验证策略，输出验证方案与QA转测说明，完成AI芯片daily QA转测交付。 ● 输出模型整体并行方案与子模块/算子级切分细化方案，形成建模性能预期数据报告。
1、负责 RISC-V 架构 JVM 后端开发、移植与性能调优，参与 OpenJDK 核心组件优化（C2 编译器、GC、运行时等）； 2、与硬件研发团队紧密协同，联合硬件团队进行微架构级别性能分析，参与硬件特性早期评审，提供软件侧需求与反馈，协同验证新硬件平台上的 JVM 正确性与性能； 3、推动 OpenJDK 在数据中心大规模部署与调优，针对微服务、云原生、大数据等典型场景进行 JVM 专项优化，与业务团队协同，识别并解决生产环境中的 JVM 性能瓶颈； 4、向 OpenJDK 上游社区提交 patch，参与 code review，推动代码合入主线，跟踪上游社区技术动态； 5、参与 RVI（RISC-V International）基金会技术工作组，参与 RISC-V 规范讨论与制定，代表公司推动 JVM 相关扩展指令集提案；
从事芯片框架相关的工作，主要包含： 1. 负责主流开源框架支持，如pytorch、tensorflow； 2. 负责主流开源大模型推理引擎支持，如vllm； 3. 负责大模型推理性能优化； 4. 负责大模型大规模集群训练优化；
- 主导性能建模平台的架构设计和关键模块构建，开发系统、模型和算子仿真框架，为芯片系统设计提供量化依据 - 构建AI负载特征分析套件，从主流 AI 模型中提取计算、访存、并行和互联等方面特征，并开发相应Benchmark - 定义功耗评估方法论和框架，寻找性能和功耗甜点，设计系统调频、调压及任务调度方案 - 建立芯片可编程性的科学评估体系，协调软件和硬件团队的架构探索方向
1. 对当前流行的生成式AI模型，如GPT-3，LLaMA，Qwen，stable diffusion等模型进行应用分析，评估模型在不同硬件架构（CPU/GPU/NPU）上的性能瓶颈，分析内存占用等； 2. 针对应用分析结果设计关键硬件模块的架构，包括数据通路，控制逻辑，计算/访存接口等； 3. 构建高精度的硬件架构的仿真器和性能、面积、功耗模型； 4. 依据仿真器和模型的结果做架构探索，为硬件架构设计提供理论依据。
1、负责数据中心SoC的内存子系统的软件解决方案分析和设计，参与相关的客户需求评估、软硬件架构设计等工作 2、参与DDR相关的固件和应用工具开发工作 3、与芯片研发团队协作，通过仿真、原型等方法验证内存子系统的功能及性能完整性 4、参与各类DDR子系统相关的底层软硬件问题解决，通过RAS能力增强、端到端容错方案设计等方法，保障芯片线上运行稳定性
1. 负责基于RISC-V架构的数据中心级芯片的Linux内核移植、特性开发及底层驱动适配，确保OS在新型硬件上的稳定运行与高性能表现。 2. 深度参与芯片定义阶段的软硬件协同设计，从操作系统视角提出架构建议，解决端到端业务场景中的系统级难题。 3. 主导或参与RISC-V服务器生态建设，与上游开源社区（如Linux Kernel, QEMU, U-Boot等）保持紧密互动，推动关键补丁合入，提升芯片在社区的支持度。 4. 建立系统级的性能分析与调优体系，利用Top-down等方法论定位瓶颈，针对内存管理、进程调度、IO栈等核心模块进行深度优化。 5. 解决复杂的生产环境问题，构建自动化测试与诊断工具链，支撑客户及内部团队的技术需求。
1、深入理解RISC-V软件技术架构和生态发展方向，负责RISC-V开源社区及生态组织的相关工作，构建完善的开源技术生态，并推动有利于产品发展的各项技术标准与行业标准。 2、结合市场需求，挖掘产品机会，完成生态相关产品规划、设计和落地，制定产品战略和路线图。 3、跨团队协同，联合产品与研发团队，为生态伙伴提供整套解决方案，技术文档、SDK 示例、最佳实践指南，降低其接入门槛。 4、关注开源社区动态，参与社区活动，推动Risc-V生态繁荣发展。
1、负责数据中心SoC的PCIe子系统端到端软件分析和设计，参与相关的客户需求评估、软硬件架构设计等工作 2、参与PCIe相关固件、驱动、应用工具的开发和调优工作 3、与芯片研发团队协作，通过仿真、原型等方法验证PCIe子系统的功能及性能完整性 4、参与各类PCIe子系统相关的底层软硬件问题解决
1、负责车规级处理器软件的技术路线规划、产品开发及功能安全认证工作； 2、主导 Safety OS、AUTOSAR 等主流车规操作系统的适配调优与生态协同，推动其在目标平台的落地与产品化； 3、负责 STL、数学库、电机控制算法等核心处理器软件库的设计、开发与功能安全认证。
1. 负责全栈性能测试体系建设，设计并实现覆盖内核、中间件到应用层（如SLAM、目标检测、图形渲染）的自动化 Benchmark 框架，并针对机器人、边缘AI等业务场景定制关键性能用例； 2. 完成深度性能问题诊断与解决，运用 perf、ftrace、eBPF 等工具对操作系统、处理器指令效率、I/O 及系统集成层面的性能瓶颈进行根因分析，并推动有效优化； 3. 提供性能验证与交付支撑，建立性能数据采集、可视化与回归检测 pipeline，制定验收标准，输出标准化报告，支撑版本发布与产品交付； 4. 跨团队技术协同，参与需求与架构评审，从性能视角提供输入，并协助测试团队设计用例、解读结果，确保系统整体性能目标达成；
1、负责编译器设计开发与优化工作，包括编译器中端、后端技术优化等。 2、负责二进制翻译器设计开发与优化工作，包括指令翻译技术、翻译优化技术、代码缓存技术、运行优化技术等。 3、基于LLVM框架，针对高性能应用、高性能内核所需，深度开展相关优化算法与数据/指令的布局技术。 4、负责处理器研发过程中的编译与体系结构优化。 5、负责编译器领域业界前沿技术的研究分析。
我们正在寻找一位经验丰富的模块测试工程师，专注于服务器核心模块与子系统的深度测试与验证。您将负责从单元到系统级的测试策略设计、自动化实现与问题定位，确保服务器各关键模块（如内核/虚拟化、高速总线、编解码等）的功能、性能、可靠性及兼容性满足严苛的行业标准。您需要对服务器硬件架构与软件栈有深入理解，并能通过创新的测试方法发现潜在缺陷，为产品的高质量交付提供坚实保障。 岗位职责： 1. 服务器核心模块测试策略与执行：负责制定和执行服务器关键模块的测试计划，特别是在如下某一个或者某几个核心模块有扎实测试专长的候选人加入： a. 内核与虚拟化模块：测试虚拟化技术（如KVM, VMware ESXi）、容器运行时、内核关键子系统（调度、内存管理、网络栈）的功能、性能隔离与稳定性。 b. 高速互连总线模块：负责PCIe, CXL, NVLink等高速总线的功能验证、带宽/延迟性能基准测试、错误注入与容错测试。 c. 硬件加速与编解码模块：测试GPU、视频编解码器（如H.264/HEVC/AV1）、加解密引擎等硬件加速单元的功能正确性、性能提升及驱动兼容性。 d. 固件与BMC模块：参与服务器固件（BIOS/UEFI）、基板管理控制器（BMC）的接口、安全与可靠性测试。 2. 测试框架与自动化开发：针对特定模块，设计并开发高覆盖率的自动化测试套件、压力测试工具和性能基准测试框架。集成到CI/CD流水线，实现模块质量的持续监控。 3. 深度分析与问题定位：执行测试并分析结果，能深入日志、硬件寄存器、性能计数器等，对发现的缺陷进行根因分析，准确定位至硬件、固件、驱动或应用层，并与研发团队紧密协作推动问题解决。 4. 系统级集成与可靠性验证：将模块测试融入整机系统测试，验证多模块协同工作下的功能与性能，设计并执行长时压力、故障恢复、容错等可靠性测试场景。 5. 技术预研与能力建设：跟踪服务器技术演进（如新硬件架构、互联协议、虚拟化技术），预研新的测试方法、工具与标准，提升团队在特定模块领域的测试深度与效率。
1. 负责跟进大模型、具身智能等前沿科技发展，探索 AI 算力在机器人、工业自动化及智能生活场景中的应用方案； 2. 对接核心客户并挖掘其核心需求，协助其完成技术选型，并解决其从 ARM/其他架构迁移至 RISC-V 过程中的软件栈适配、性能优化等痛点； 3. 深挖机器人、边缘侧 AI 等垂直行业需求，以场景为核心，围绕 RISC-V IP 扩展指令寻找差异化竞争优势； 4. 主导内部项目立项，围绕处理器 IP、算法规划长期目标，并建立完整的 benchmark 体系； 5. 主导原型系统的开发，包括芯片规划、硬件选型、算法移植、驱动调优及 Demo 演示工作；
