共 4547 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
1. 负责智算集群中GPU资源的全面监控、质量巡检及故障预测，通过智能化运维手段确保系统的高可用性和稳定性，提前识别并解决潜在问题。 2. 保障在线POD的集群资源管理与切分业务，优化资源分配策略，提高资源利用率和任务处理效率，支持大规模分布式计算的需求。 3. 开发和维护KuberGPU技术，实现GPU资源的高效切分与容器化部署，支持多款智算相关产品的多种应用场景，提供灵活且强大的GPU资源共享解决方案。 4. 开发和实施容器热迁移技术，提升集群灵活性和容错能力，确保在不停机的情况下进行系统维护和资源调度，进一步增强用户体验和服务连续性。
1. 建设灵骏集群监管控系统核心能力，不断提升客户在云上使用灵骏智算集群产品的自动化、智能化程度。 2. 建设满足业务场景和数据合规要求的智算集群库存管理体系，结合节点调度、性能分析、故障自动化处理、租户运维功能等核心体系能力，持续提升灵骏智算集群产品竞争力。 3. 建设智算集群和管控系统自身高可用体系，如智算集群健康检测、节点与集群异常快速处置体系、管控组件故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用、保障线上系统稳定性。 4. 建设异构算力统一管理及资源调度系统，持续智算集群资源利用率、降低计算成本。 5. 持续跟踪AI智算、云原生及智能运维领域新技术，结合业务场景进行创新。 6. 该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
1. 技术前瞻与需求洞察：深度跟踪容器、AI Agent Infra 技术前沿（如 Kubernetes 新特性、Serverless 演进、AI 训练/推理、AI Agent 架构、微服务治理等），精准识别内/外客户在不同场景中的核心需求，驱动产品创新方向与技术战略落地； 2. 竞品与市场分析：持续分析主流模型服务商在容器&Agent 编排、AI Agent 架构、Agent Framework SDK 等领域的竞品动态，输出深度市场洞察报告，支撑产品差异化设计与战略决策，不断增强产品竞争力； 3. 产品全生命周期管理：主导核心容器产品（如 ACK、ACS、ACR、ArgoWorkflows 等）的功能规划、需求定义、设计及商业化运营，从需求挖掘到规模化落地，推动市场份额与用户满意度提升； 4. 跨职能协同：联动产品 PDSA、运营、研发、运维及 SA 架构师团队，高效推进产品从需求到上线的全流程交付，确保技术方案与客户业务目标精准匹配，提升交付质量与客户体验； 5. 产品运营与持续迭代：负责产品上线后的运营闭环，包括客户反馈深度分析、用户培训、市场活动支持及数据驱动的体验优化，通过持续迭代巩固产品市场地位与客户成功。
1. 技术前瞻与需求洞察：深度跟踪容器、云原生技术前沿（如 Kubernetes 新特性、Serverless 演进、AI 训练/推理、AI Agent 架构、微服务治理等），精准识别内/外客户在不同场景中的核心需求，驱动产品创新方向与技术战略落地； 2. 竞品与市场分析：持续分析主流云厂商在容器编排、Serverless 算力、AI 训推方案、AI Agent 等领域的竞品动态，输出深度市场洞察报告，支撑产品差异化设计与战略决策，不断增强产品竞争力； 3. 产品全生命周期管理：主导核心容器产品（ ACK、ACS、ACR 等）在 AI Infra 方向的功能规划、需求定义、设计及商业化运营，从需求挖掘到规模化落地，推动市场份额与用户满意度提升； 4. 端到端解决方案设计：针对企业客户复杂业务场景（如 AI 训练/推理、AI Agent 应用、大数据应用等），设计端到端的容器解决方案，平衡调度性能、弹性容量、安全合规与成本优化等关键维度； 5. 跨职能协同：联动容器产品 PDSA、运营、研发、运维及 SA 架构师团队，高效推进产品从需求到上线的全流程交付，确保技术方案与客户业务目标精准匹配，提升交付质量与客户体验； 6. 产品运营与持续迭代：负责产品上线后的运营闭环，包括客户反馈深度分析、用户培训、市场活动支持及数据驱动的体验优化，通过持续迭代巩固产品市场地位与客户成功。
1.技术方案设计 • 收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果； • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等。 2.技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等； • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署； • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等； • 结合AI技术趋势，探索并设计AI Agent在资源调度、运维自动化及智能管控场景下的应用架构与落地方案。 3.稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠； • 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能。 4.技术预研 • 跟踪和了解新的产品技术和趋势，根据业务需要提供新的技术支持和建议。 5.技术规划 • 理解业务战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。
1. 技术方案设计 • 参与云产品管控系统的架构升级和优化工作，根据管控系统的稳定性、性能、安全等目标设计相应的技术方案，并明确方案目标、范围和交付成果； • 基于需求进行技术可行性分析和方案评审，结合当前的技术架构进行合适的技术选型和功能设计。完成技术架构和数据架构设计，并推进开发流程； • 参与 AI 能力体系建设，包括管控中台 MCP Server 架构设计、运维 Skill 沉淀、自然语言镜像构建等 AI 场景的技术方案设计。 2. 技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护管控系统核心业务模块，优化程序性能等； • 负责 AI 相关技术栈的开发：包括 MCP Server 实现、AI Agent 基础设施开发、智能体运维能力（运维 Skill）沉淀、自然语言驱动的系统交互功能等； • 对编码进行阶段性的讨论和 CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署； • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班 oncall、bug 排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等； • 编写技术文档，如操作手册、故障排除指南、API 文档等，以支持日常答疑运维工作和 AI 能力复用。 3. 安全、稳定、效率和性能优化 • 通过数据分析，稳定性研究和性能测试，持续推动升级和优化云产品管控架构，实现高可用、高性能的管控系统； • 运用产品优化技术和方法，实现安全保障和优化系统性能，提高阿里云产品管控安全性，同时帮助客户提效，给客户更好的体验。 4. 技术预研 • 跟踪和了解国内外云计算技术、分布式计算技术以及 AI Infra 技术的发展和趋势，结合业务实际需要提供有效的技术支持和架构建议； • 推进 AI 基础设施建设，主导镜像构建 MCP Server、运维 Skill 体系、自然语言镜像构建等 AI 场景落地； • 支撑 AI Agent Infra 等关键项目推进。 5. 技术规划 • 理解业务重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地； • 主导 AI 驱动的技术预研，包括智能体运维体系、自然语言交互式系统架构等前沿技术的探索和落地。
1、技术方案设计 • 参与云产品管控系统的架构升级和优化工作，根据管控系统的稳定性、性能、安全等目标设计相应的技术方案，并明确方案目标、范围和交付成果； • 基于需求进行技术可行性分析和方案评审，结合当前的技术架构进行合适的技术选型和功能设计。完成技术架构和数据架构设计，并推进开发流程。 2、技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护管控系统核心业务模块，优化程序性能等； • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署； • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等； • 编写技术文档，如操作手册、故障排除指南、API文档等，以支持日常答疑运维工作； • 使用AI Engineering技术驱动方案设计、编码开发、测试和运维的整体流程，提升效率和交付质量。 3、安全、稳定、效率和性能优化 • 通过数据分析，稳定性研究和性能测试，持续推动升级和优化云产品管控架构，实现高可用、高性能的管控系统； • 运用产品优化技术和方法，实现安全保障和优化系统性能，提高阿里云产品管控安全性，同时帮助客户提效，给客户更好的体验。 4、技术预研 • 跟踪和了解国内外云计算技术和分布式计算技术的发展和趋势，结合业务实际需要提供有效的技术支持和架构建议。 5、技术规划 • 理解业务重点，基于业务需求做出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。
1、技术方案设计 ● 负责阿里云ECS从镜像制作优化到线上实例运行操作系统全过程产品化设计和实现； ● 负责阿里云ECS实例的监控、智能运维和优化，保障线上所有实例的稳定高效运行； ● 负责AI相关应用场景下OS用户体验，包括大模型场景下OS性能分析和优化，以及端到端产品化落地； ● 基于需求进行技术可行性分析和方案评审，结合当前的技术架构进行合适的技术选型和功能设计，完成技术架构和数据架构设计，并推进开发流程。 2、技术实现 ● 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； ● 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护GuestOS核心业务模块，保证程序性能、稳定性和用户体验； ● 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署； ● 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能优化等； ● 编写技术文档，如操作手册、故障排除指南、API文档等，以支持日常答疑运维工作。 3、安全、稳定、效率和性能优化 ● 实时监控线上指标，通过数据分析和稳定性研究，持续推动升级和优化GuestOS系统、实例和相关产品的稳定性； ● 对全网用户实例的稳定性和安全性负责，通过优化产品逻辑，和客户共同提升业务稳定性； ● 通过对内核技术的优化，不断提升用户业务、特别是当前AI场景下业务的性能表现，为用户创造高于友商的业务性能指标； ● 通过将AI agent、大模型等技术应用在操作系统层面，降低用户业务使用OS门槛，提升用户业务部署/运维便利性，提升用户用云体验。 4、技术预研 ● 跟踪和了解Linux内核发展、国内外操作系统社区的技术发展，以及Windows、Redhat等操作系统厂商的新产品，及时评估和引入新技术，使阿里云GuestOS产品更具先进性； ● 跟踪和了解国内外云计算技术的发展和趋势，结合业务实际需要提供有效的技术支持和架构建议； ● 跟踪和了解国内外AI相关技术的发展，针对当前趋势引入有效的产品及技术建议。 5、技术规划 ● 理解业务重点，基于业务需求做出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。
1. 负责AaaS（Agent as s Service）管控平台的架构设计与功能研发工作； 2. 深入调研Agentic AI时代对Infra（基础设施层）的需求，凝练核心能力并提供专业的解决方案，助力内外部AI业务实现快速规模增长，并不断提高用户粘性； 3. 设计并落地高性能、高可用、可伸缩的管控系统架构，应对AI时代下CPU、GPU资源海量的弹性需求，并不断提升系统的容量和稳定性，保障客户业务持续稳定地运行； 4. 利用Agent、Harness框架提升内部系统的研发、运维、诊断效率。
1、核心功能研发：负责Intel/AMD/ARM等硬件平台上的Hypervisor关键特性开发，构建高可靠的运维技术栈与自动化运维平台，夯实虚拟化底座核心能力。 2、架构优化与可观测性：负责Hypervisor版本的持续迭代与关键技术攻坚，建设全链路可观测性体系；通过提升风险识别与异常探测能力，保障系统的高可用、高性能及极致可扩展性。 3、性能调优与稳定性保障：深度参与虚拟化及Linux内核层面的疑难问题分析定位，解决大规模实例运行中的性能瓶颈与稳定性挑战。 4、跨团队协同与标准化：协同管控、网络、存储、镜像及安全团队，共同推进Hypervisor层的安全加固与合规改造，建立并落地运维与质量的标准化体系。
RISC-V IP 产品经理 职位概述 我们正在寻找一位兼具深厚技术功底与敏锐商业嗅觉的 RISC-V IP 产品经理，负责定义面向嵌入式、AIoT、边缘计算及数据中心等场景的 RISC-V CPU IP 产品。理想的候选人应深入理解 RISC-V 指令集架构与生态，具备嵌入式软硬件系统的全栈视野，能够将客户需求与市场趋势转化为有竞争力的产品定义，并推动 IP 产品从概念到规模化授权的全生命周期管理。 主要职责 1. CPU IP 产品路线图与规格定义 • 洞察嵌入式、AIoT、边缘计算、数据中心等目标市场的技术趋势与客户需求，制定 RISC-V CPU IP 产品中长期路线图； • 主导 IP 产品的规格定义，包括微架构选型（顺序/乱序）、管线深度、核数配置、缓存层级与一致性方案、总线与互联架构、中断控制器、调试与 trace 模块、功耗管理单元等关键指标； • 结合 RISC-V 标准扩展（向量扩展 、矩阵扩展）及自定义扩展，定义差异化 IP 特性。 2. 产品市场需求与产品需求定义 • 深入调研目标客户（芯片设计公司、SoC 集成商、系统厂商、云服务商等）的技术需求与痛点，输出系统化的产品市场需求文档（MRD）与产品需求文档（PRD）； • 跟踪竞品动态（ARM Cortex 系列、Andes Technology、SiFive ，Nuclei等主流 RISC-V IP 供应商），综合运用竞争分析方法，提炼产品的差异化竞争优势与定位； • 定义 IP 产品的交付标准，包括 RTL 代码质量、验证覆盖率、文档体系、软件支持包、性能模型等交付物要求。 3. 新市场应用的发掘 • 持续扫描 RISC-V 生态的新兴应用场景，包括但不限于 AI 推理加速、安全/可信执行环境、端侧大模型推理、实时控制、车规芯片、存储控制器、网络处理器等； • 与生态伙伴、开源社区（RISC-V International 等）及学术机构保持紧密互动，识别前沿技术方向并评估其商业化潜力； • 发掘 RISC-V 在碎片化垂直市场中的定制化机会，推动面向特定领域的 Domain-Specific IP 定义。 4. 新产品与新商业模式落地 • 与架构、设计、验证、软件、FAE 及市场团队紧密协作，确保 IP 产品按计划交付，满足性能、功耗、面积（PPA）及上市时间目标； • 探索并推动 IP 授权商业模式创新，包括软核/硬核授权、平台化授权、royalty 分层定价、开源与商业双轨制等； • 支持销售与市场团队完成客户导入、技术宣讲、POC 验证及商务谈判，推动 IP 产品在客户 SoC 中的成功集成与量产。 5. 生态建设与标准参与 • 参与 RISC-V International 相关 SIG/Task Group 的标准制定工作，推动产品特性在 RISC-V 标准规范中的落地； • 推动自研工具链（编译器、调试器、模拟器）、嵌入式操作系统适配（RT-Thread、FreeRTOS、Linux 等）及平台安全方案（TEE方案、物理内存保护 PMP 等）的持续完善； • 与开源社区协作，提升公司 RISC-V IP 产品的开发者影响力与生态粘性。
1、直播统筹：负责飞猪直播矩阵的运营和管理，根据目标制定直播运营计划，对直播间成交等目标负责。 2、直播运营：熟悉直播环节中的各项关键指标，优化直播效果，梳理和制定直播流程，完善直播培训，制定供应商管理和激励政策，优化直播运营成本。 3、直播管理及执行：对内协调直播的落地和执行，对外管理供应商，落地直播策划、执行、场景搭建等，独立完成直播落地。
阿里云智能体沙箱团队致力于打造 AI 时代全球优秀的无服务器计算与 Agent Native 基础设施。国内连续三次入选 Forrester/Gartner 容器 & Serverless & FaaS 全球领导者象限的云厂商，我们以智能体沙箱、容器、函数计算为核心底座，面向 AGI 浪潮，我们将 Sandbox、Model 与 Agent 开发的『硬核工程语言』翻译成开发者与企业用户的『业务使用语言』。通过极简体验、极致弹性、AI 原生的产品体验，帮助客户在 AI 时代获得长期竞争优势。加入我们，你将获得： ● 参与 Agent、Sandbox、Model 深度融合的高增速历史机遇； ● 一个允许你用“产品思维”重新定义“AI 基础设施与服务模式”的自由空间； ● 一份让全球开发者因体验而选择阿里云、推动 AI 落地千行百业的成就感。 1. 制定阿里云智能体沙箱的体验策略与演进路线图，面向 Agentic AI 开发者主导 Agent Runtime、Agent Sandbox 等核心竞争力构建，将复杂底层技术抽象为卓越而简单的产品界面，释放技术红利； 2. 负责阿里云智能体沙箱产品体验的设计与持续优化，配合市场推广与商业化落地。深入理解 AI 开发者与企业客户需求及技术趋势，通过竞品分析、用户调研与数据洞察，完成核心场景的产品行为定义与体验设计； 3. 负责控制台、售卖链路、计费与经营链路的体验升级：端到端参与功能定义、原型设计、交互文案与 MVP 落地；通过 A/B 实验、埋点分析与数据驱动持续迭代，提升资源利用率与开发者转化率； 4. 联动产品 PDSA、运营、研发、运维及 SA 架构师团队，负责设计具有竞争力的商业模式，对市场成功负责，对种子客户、行业进行深入挖掘，形成规模化的复制。
1. 深度参与千万级 DAU 客户端产品的核心功能研发，负责高性能、高可用性的业务逻辑实现，支撑亿万级用户在复杂网络与设备环境下的稳定流畅使用； 2. 参与客户端基础架构的构建与升级，设计具备高可靠性、高扩展性的端到端技术方案，探索并实践 SwiftUI、Jetpack Compose、ArkTS 等业界前沿开发范式，打造极致的交互体验； 3. 面向 windows、Mac、Linux、鸿蒙PC、信创进行多端跨平台架构的演进研究，负责多终端自适应布局与复杂动效的实现，持续提升多屏协同场景下的用户体验； 4. 深入理解业务需求，参与从需求分析、方案设计、编码实现、性能调优到灰度上线的产品全生命周期管理，确保产品交付的质量与用户价值； 5. 针对内存、功耗、启动速度及渲染流畅度等关键指标进行深度优化，解决疑难技术痛点，不断挑战移动端性能极限。
一、线下活动策划与导演 ● 负责钉钉发布会、行业峰会等市场活动策划，统筹舞台设计、主持人管理、掌控现场整体呈现节奏与氛围； ● 建立钉钉线下活动视觉规范体系（VI应用、展陈标准、物料规范），确保品牌一致性； 二、展陈与空间视觉设计把关 ● 主导钉钉品牌展台、客户体验中心、展览展陈的创意概念与视觉方案审定； ● 管理外部设计公司、施工团队及供应商，对空间设计、物料制作和现场还原度全程把关； 三、AI工具赋能与创新应用 ● 主动探索AI工具在活动策划、视觉创作、内容生产、现场互动中的落地应用（如生成式设计、AI驱动的互动装置、内容自动化生产等） ● 推动团队AI化工作方式转型，将AI能力嵌入活动策划全链路，提升效率与创意质量； 四、项目管理与资源协调 ● 统筹管理活动预算，对ROI负责，建立供应商评估体系； ● 跨职能协调产品市场、公关、销售、设计团队，保障大型活动零失误落地； ● 复盘每场活动，建立数据驱动的活动质量评估体系；
1. 深度参与探索AI Agent在数字生活（虚拟）行业的创新与落地，聚焦核心业务场景，定义并构建具备自主规划与执行能力的下一代智能化工作流； 2. 利用AI技术进行业务方案的快速发散与收敛，开展Prompt工程、RAG架构及Agent工作流设计，通过代码能力快速搭建MVP进行前置可用性与效果评估； 3. 与算法团队紧密协作，深度参与AI模型的效果调优与迭代，从用户与业务双视角定义模型输出的评估标准，持续打磨确保Agent在复杂场景下的稳定性与准确性； 4. 持续进行用户研究与市场行业分析，跟踪AI Agent与电商垂直领域的行业和技术趋势，识别和挖掘在具体业务痛点下的应用机会。
1、外投流量效率与转化提升。负责效果广告站外投放的流量效率与转化效率优化，打通流量与供给联动，通过广告投放驱动商家的经营规模增长，对投放带来的成交结果负责。 2、投流中结合经营策略，提升钱效。在投放链路中设计并落地补贴做功机制，优化供给侧价格力，提升流量到成交的转化，放大投放ROI。 3、核心资源位管理，含内外部对应流量资源整体运营管理，实现流量资源价值。
1. 独立负责事业部业绩核算口径、业绩归属规则、业绩判定标准的制定、发布、执行跟进与持续迭代；确保规则清晰、严谨、可落地，贴合云计算ToB业务场景与前线作业模式； 2. 解决一线销售在业绩判定、归属、核算、异常场景中的各类问题，主动发现风险点、独立研判、自主推动解决、全程闭环； 3. 对接公司层面业绩管理要求，从事业部业务特性出发，参与公司层面业绩规则讨论与优化，平衡公司统一规则与事业部业务实际，确保规则公平、合理、可执行； 4. 主动识别业绩规则漏洞、判定风险、核算偏差、特殊场景风险等，建立风险识别与前置管控机制，保障业绩管理全过程合规、公平、可追溯、无管理漏洞； 5. 深度理解ToBLTC全流程与前线作业模式，从业务实战角度持续优化业绩规则逻辑。
负责设计与构建下一代分布式 AI 推理 Runtime，让大模型服务启动更快、运行更稳、资源效率更高。你将参与解决大规模推理系统中的核心工程问题，包括： 1.推理实例极速弹性：通过容器镜像加速、模型与数据缓存、P2P 分发、预加载及 Checkpoint／Restore 等技术，持续降低模型加载与实例启动时间，提升大规模集群的弹性伸缩效率； 2.异构集群与分布式推理：支持不同模型和推理引擎运行在 GPU、NPU 等多种计算设备上，优化多节点之间的计算、通信与状态协同，探索更高效的并行与分布式推理架构； 3.模型 Day 0 上线：与模型、引擎及硬件团队紧密协作，理解新模型架构带来的系统需求，完成从 Runtime 适配、性能调优到规模化部署的完整链路，支持新模型快速稳定上线； 4.性能、稳定性与成本优化：通过系统架构优化、性能分析和工程创新，持续改善吞吐、延迟、可用性与资源利用率，支撑大规模 AI 应用稳定运行。 在这里，你面对的不只是单机推理，而是模型、引擎、硬件、网络、存储和调度共同组成的分布式系统。
我们是 Accio Work，一个行动式 AI 产品，一个可以执行任务、调用工具、操作工作空间的生产力伙伴。我们致力于突破 Agent 技术的边界，让每个人都能拥有属于自己的 Agent Team。目前产品已覆盖 Desktop、App、Web 三个版本，Agent 架构还支撑国际站多种业务场景。加入我们，共同打造真正"动手"的 AI。 岗位职责： 1. 负责 Accio Work 核心功能测试，覆盖会话交互、任务执行引擎、工具调用、Skill/Plugin、记忆系统、工作空间与虚拟机（VM）控制、多 Agent 协同及多端（Desktop/App/Web）等模块。 2. 主导 Agent 自动化测试框架从 0 到 1 的设计与落地，构建 UI/API/端到端（E2E）三层自动化能力，并嵌入 CI/CD，提供快速、低误报、可信的发布信号。 3. 构建 Agent 性能与 AI 能力评测体系，建设 Golden Dataset、LLM-as-a-Judge 等手段，检测提示词漂移、幻觉、工具调用失败等问题，量化模型/Prompt/Skill 变更的质量影响。 4. 推进执行策略优化与容错降级机制的测试验证，覆盖并发、断流、权限越界、沙箱隔离等边界与对抗场景，并测试提示注入、越狱等 AI 特有安全风险，保障系统可靠性。 5. 建立缺陷分级与质量度量机制，推动测试左移；协同产品、算法及业务团队，推动 Agent 技术高质量落地。
我们是Accio Work，一个行动式AI产品，一个可以执行任务、调用工具、操作工作空间的生产力伙伴，我们致力于突破Agent技术的边界，让每个人都能拥有属于自己的Agent Team。加入我们，共同打造真正“动手”的 AI。 岗位职责： 1. 负责Agent桌面端核心模块研发，包括会话交互系统、任务执行引擎、工具调用框架、工作空间管理及虚拟机（VM）控制。 2. 主导Agent服务端架构设计与开发，涵盖网关接入、模型/工具调度、VPS集成、Skill/Plugin市场等能力建设。 2. 构建Agent性能评测体系与自动化测试框架，推进执行策略优化、容错降级机制设计，保障系统可靠性。 3. 协同产品、算法及业务团队，推动Agent技术在业务场景的高效落地。
1、目标对齐与口径统一：协助算法团队、领域专家完成目标对齐与里程碑确认，保障双方口径理解一致； 2、数据看板搭建与过程可视：搭建并维护模型领域方向的数据看板与运营指标体系，确保口径统一、数据可追溯、进展与风险全程可视； 3、跨团队协同与项目推动：在模型具体领域中进行策略的高效拆解，确保跨业务线的项目推进，善于协调全链路各方资源按优先级解决，风险问题报告反映资源缺口； 4、成本效率分析与资源支撑：联动财务等部门定期输出模型领域项目进展、成本效率分析，为资源分配与预算规划提供量化依据，配合管理动作的落地
飞猪正在重构下一代 AI Native Search，打造旅行行业的AI搜索引擎。我们希望通过大语言模型、Agent、Reasoning、Semantic Retrieval 等技术，构建能够理解用户真实需求、具备推理能力的新一代搜索系统。如果你希望参与搜索范式的变革，而不仅仅是调排序模型，这将是一个非常好的机会。 你将负责 1）构建 AI Native Search Engine，提升复杂旅行需求的搜索理解与满足能力； 2）设计并实现基于LLM的 Query Understanding、Constraint Reasoning、Intent Planning等核心能力； 3）探索Agent驱动的搜索范式，Reason Search、Intent Navigation、端到端生成式检索等能力； 4）研发 LLM Re-ranking、多目标优化及搜索决策模型，提升用户体验与业务指标； 5）跟踪 Agent、Reasoning、RAG、Memory、World Model 等前沿技术，并推动业务落地。
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. 调查和研究外部行业趋势和薪酬动态，基于内外分析，为公司的薪酬福利机制设计及完善提供有效的数据支持并协同政策实施。 2. 负责各项薪酬福利政策的设计或推进工作，协同HR横向团队处理日常各项薪酬福利相关事项。 3. 统计和分析组织及薪酬相关数据，定期制作相关组织、薪酬与人力成本等分析报告。 4. 作为薪酬AI专项和年度项目的核心成员，参与项目设计、推进与落地
1.事件策划：结合飞猪重点目的地及核心业务，挖掘或策划符合品牌心智的传播事件； 2.话题营销：针对小红书、微博、b站等不同内容生态，落地有话题讨论度的热点话题； 3.官方媒体矩阵内容运营：针对小红书、微博、视频号等官方媒体矩阵，定期输出创意内容，传递品牌信息； 4.项目推进：洞察业务、品牌需求，从业务运营视角搭建从需求到方案到渠道的工作流程，对内承接业务和品牌，对合作伙伴输出方案，确保落地完成传播目标。
岗位职责 负责高德美食 KA 客户（连锁餐饮SKA品牌、区域CKA商户）的整体运营，对 KA 客户的 GMV 增长与整体营收（GMV + 广告 + 增值服务）负责； 牵头 KA 客户在渠道服务商体系下的分层分级管理，制定品牌客户的年度 / 季度生意计划（JBP），推动签约、续约、提客单、提复购； 设计 KA 专属产品权益与营销组合权益包（包括但不局限于联名活动、品牌专场、定制券型、私域联动、达人/直播协同），提升品牌在高德流量下的转化与复购效率； 联合渠道服务商建立 KA 客户运营 SOP，提升 KA 续约率、健康度与生命周期价值（LTV）。 持续跟进竞对KA 政策与品牌投放动作，及时输出竞对策略洞察与反制方案。
1、渠道的拓展：负责团长、社群、达人等分销渠道的合作拓展，完成渠道拓展数量和成交/履约GMV、AAC等的目标交付； 2、渠道的运营：基于分销渠道的属性，针对券、套餐商品等不同业务推广需求，制定有效的渠道推广方案，优化货品与渠道的匹配，提升渠道转化率，完成获客、成交等业务目标； 3、渠道的商业机制：梳理渠道梯队分层，针对不同梯队设计阶梯激励方案等商业合作机制，促进渠道生态健康稳步增长；
1、产品规划设计与落地：负责商品数据资产（属性、SPU、商品百科等）AI评测全生命周期管理，支撑各类商品资产从生产-评测-应用-迭代的全流程 2、AI评测体系设计：参与负责设计覆盖商品资产全链路（准召覆盖率、ACC、一致性等）的细粒度评测指标体系，熟练使用模型常见的评测方法（Golden Dataset构建等），能驱动资产质量走向系统自动化评测 3、追踪行业前沿并判断技术适配：持续关注AI及数据资产领域前沿进展，具备将新技术映射到商品数据资产场景的判断力；能独立评估新技术对商品数据资产生产的适用性与ROI，输出可落地的产品迭代方向。
你将负责淘系商品详情的产品设计与体验升级，聚焦用户在商品了解、选款决策等关键环节，结合垂直场景导购特性，主导设计相关导购产品能力，提升用户体验与转化效率。 包括但不限于： 1、特色商品导购产品设计：对不同品类、人群及营销玩法等垂直场景，理解用户在导购过程中的核心诉求，设计特色化导购产品，提升细分场景下的用户体验与平台效率。 2、AI驱动的导购模式创新：结合大模型技术，探索“千人千面”“千品千策”的内容生成与交互方式，推动详情页从静态图文向动态、对话式、个性化演进，带来体验与转化正向变化。 3、多视角方案设计：具备消费者视角，理解用户痛点，产出可引领前台用户习惯及体验的产品方案；同时具备商家及平台视角，对商家经营模式、平台目标及策略深入洞察，通过前台策略撬动商家供给，发掘问题和业务机会，形成新的产品能力及增量场景。 4、数据驱动与协同落地：建立业务监控与分析体系，从数据中提炼确定性结论，驱动产品迭代；同时协同算法、工程、运营等多方团队，高效推进重点项目落地并达成目标。
