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核心人才交流
1、在现有的工作流程内引入新的技术和技巧，以完成更为复杂和精美的效果制作需求。 2、与程序、美术、策划紧密合作，开发使得特效视觉表现和游戏逻辑同步更为紧密的机制 和流程。 3、设计资源管理方面的原则和规定，优化特效代码和美术资源在不同项目之间的共享程度。 4、为特效美术和相关的TA/TD 提供培训，使得他们能够更好的适应新的工具和工作流程。
1. 跨平台的客户端性能优化，确保产品在各种环境中的高效运行 2. 跨平台的性能工具开发，监控和分析引擎性能瓶颈，提供解决方案并实施优化 3. 负责引擎底层系统与渲染管线的开发，与项目需求结合，实现项目需求 & 性能的提升 4. 与Gameplay程序、QA团队紧密合作，共同解决性能问题并提升产品质量
1、负责ATH网站业务运营的研发支撑工作，构建适合业务快速迭代的平台能力； 2、对业务场景保持敏锐，快速熟悉业务流程并理解业务痛点，对产品需求进行沟通、分析，完成技术方案的制定，核心系统及模块的设计与研发，驱动产品快速迭代； 3、快速构建AI Agent/Skills 体系能力，实现开发及业务提效； 4、设计AI业务应用开发的技术规范与最佳实践，提升团队整体AI工程化水平。
岗位职责： 1、负责母婴童装相关品类行业商家商品的运营工作，制定并执行商家引入策略，推动优质产业带资源入驻。 2、搭建和优化半托管商家的商品管理体系，包括商品选品、定价、上架、促销策略等，提升平台商品竞争力与用户转化率，为品类GMV增长目标负责。 3、制定品类运营策略，通过数据驱动分析，识别市场趋势与用户需求，持续优化类目结构和商品组合。 4、协同供应链团队，推动商品库存、物流及履约效率的提升，保障商品供应稳定性和用户体验。 5、与市场、技术、产品等部门紧密配合，推动商家扶持政策落地，提升商家满意度与活跃度。
1. Agent 沙箱环境矩阵构建，打造毫秒级启动的轻量化 Web 沙箱，构建完备的 ContainerUse 环境支持体系。 2. Agent 沙箱环境矩阵构建，突破OS 层虚拟化瓶颈，构建支持全功能桌面的沙箱，实现ComputerUse环境，支撑基于复杂人机交互（GUI）的评测需求。 3. 统一沙箱管理引擎研发：设计实现端侧管控服务的极致轻量化与高并发承载能力。 4. 推动云原生AI领域前沿技术预研、落地及开源生态建设，持续引领技术创新与行业实践。
1、完成费用预提相关账务处理及其他月结事项处理，确保相关账务时效和质量。 2、审核对应业务的AP结算单，确保结算无风险，具有风险意识，能够识别流程中的风险点及效率提升点；配合产技推动相关业务的结核算自动化项目。 3、负责所处理业务的BS科目管理工作，推动BS满足审计要求以及账实一致。 4、及时反馈问题，与团队保持良好的沟通
1、负责直营店铺的运动户外行业相关行业运营，基于业务目标拆解，制定店铺年／季／月度运营计划，对生意结果负责； 2、基于消费者需求，制定品类规划，搭建健康的品类结构，产出具有精准性与前瞻性的商品企划，为商品力负责； 3、进行产业带供应商招商与洽谈，围绕品类策略与消费者需求，共同制定货盘计划，提升商家经营规模和效率； 4、围绕爆品进行运营，负责提升单品效能及ROI，针对商品生命周期进行整体规划和运营，基于各资源定位协同商品运营进行货品供给； 5、结合对性价比/质价比用户的洞察和消费趋势，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。
1、行业研究与分析。深入研究足疗洗浴、维修、眼镜等本地生活服务行业的市场动态、用户行为、竞争格局；输出行业白皮书、市场趋势报告，为平台决策提供数据支持。 2、策略制定与执行。根据行业特性，制定平台在该领域的业务拓展、产品优化、营销推广、商家合作等策略；推动重点行业从“流量获取”向“价值创造”转型。 3、跨部门协作。与产品、运营、市场、技术等多部门协同，推动策略落地；策划并执行行业专项活动或项目，提升平台在该领域的影响力。 4、竞品对标与创新。分析竞品在足疗、玩乐、维修等领域的策略与打法，提出差异化竞争优势；探索新兴模式，推动平台在相关领域的创新突破。
AI推理平台团队聚焦于集团AI推理平台（阿里云百炼、千问AI平台、Qwen Cloud等）模型服务的基础研发，覆盖从底层架构设计到上层业务支持的全链路开发工作。我们的目标是打造业界最出色、成本最低、效率最高、规模最大、稳定、易用的MaaS平台，支撑大规模AI模型的研发、部署与推理极致优化，助力企业级AI应用的快速发展。 1. 负责阿里云百炼、千问AI平台管控面后端的设计、开发与维护，参与模型广场、调优&部署、数据管理、观测评测、商业化计费、企业级能力、网关管控等方向之一的设计与开发工作。 2. 模型调优与部署：负责百炼、千问AI平台上模型后训练产品工程链路开发，包括数据集管理、框架集成、任务调度、量化与蒸馏、调优后模型部署、公池API产品化售卖(如PTU、TPM预留、多LoRA)等。 3. 观测与评测：负责百炼/千问AI平台的模型与应用可观测系统建设，包括OpenTeletry观测体系、API监控与告警、模型访问审计、用量分析等；以及基于观测日志等数据为基础的模型评测、应用评测、数据标注、模型调优等大模型工具层能力建设；负责Agent Studio Loop等产品能力建设。 4. 数据管理：负责百炼、千问AI平台的数据系统的架构和实现，包括多模态数据源接入/数据Connector、解析与清洗、数据管理等能力，为百炼模型层和应用层提供安全易用、高质量的数据能力。 5. 企业级能力与商业化：负责百炼平台的管控基建(管控网关、权限、限流、多站点等)、企业级能力(网络通道、数据权限管控、细粒度权限、资源与Open API等)、商业化(商品订单、商业化计费、Token Plan等)等架构和开发工作。 6. 了解技术使用场景和优缺点，能够就复杂技术问题，提供解决方案并执行落地，同时对上下游技术团队及技术架构有完整的了解。 7. 基于业务需求和技术洞察，在大模型基础设施管控方向上，进行技术规划并落地。
1、有较强的商业意识，深度支持业务决策，参与产品和项目的定价、成本测算，并据此建立通用性数据模型，进行业务方案的可行性分析和风险评估，分析企业各项决策、产品，市场活动的投入产出效果，定期向业务方和管理层进行问题反馈，提出相应的财务建议提出并推进解决方案； 2、建立健全相关业务的财务分析体系，完成支持业务线的年度预算，对预算的执行情况，业务运营情况、重点项目等进行定期或专项的分析，提出相应优化建议，并跟进落实； 3、分析BU重点业务的投入产出效果，提出相应优化建议，并跟进落实； 4、参与BU财务相关业务流程的设计，能够独立完成对所支持业务及相关财务流程的整体优化，发掘并把控风险点，建立/完善相应制度，推动流程系统化，提升工作效率。
1、负责淘宝内容生态的用户侧产品设计与体验优化，覆盖达人内容、商家内容、用户原创内容以及 AI 生成内容等多形态内容在前端消费场景的呈现与交互，持续提升用户内容消费体验和商业转化效率。 2、深入理解用户内容消费心智与决策路径，结合 AI 大模型与多模态能力，探索内容消费体验的智能化升级，推动内容从"被动消费"向"主动互动、驱动决策"演进。 3、建立内容前端的质量分层与审美标准体系，对不同来源内容在视觉表达、信息传递上进行品质把控，确保用户端获得高完成度和信任感的内容消费体验。 4、协同算法、设计、运营及供给团队，推进内容用户产品的快速迭代与规模化落地，通过用户研究、数据驱动验证产品方向，对用户时长、进店率、成交转化等核心指标负责。
1. 负责 Office / 电商方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检工作；与算法及产品团队协作，理解 RM 训练和 rollout 打分的数据诉求，交付满足研发需求的高质量数据。 2. 设计并落地覆盖办公生产力（文档、PPT、Excel）和电商运营场景的标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。 3. 统筹本方向的评测方案与数据生产方案，为 rubric 设计、verifier 校验、轨迹打分等环节制定可操作的标准；定期开展 pass 与非 pass 双向抽检，迭代标注规范。 4. 构建并维护本方向的数据质量管理体系，对轨迹根因归因（模型能力 / 评测缺陷 / 任务定义）的闭环负责；警惕分数虚高等隐性风险，持续优化迭代。 5. 管理标注专家团队，统筹日常任务分配与产能调度；与上下游（算法、产品、领域专家）充分协作，把个人判断力沉淀为团队方法论。
1. 负责电商、对话、多模态方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检；与算法、产品团队协作，理解 RM 训练与 rollout 打分的数据诉求，交付高质量数据。 2. 导购与对话 Agent、评测集构建、多轮对话 / 长程任务理解、用户意图理解分类、面向商品理解 / 类目属性、搜索相关性等场景，设计标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。 3. 统筹本方向评测方案与数据生产方案，制定可操作标准，定期开展双向抽检，迭代标注规范。 4. 构建并维护数据质量管理体系，对轨迹根因归因负责，警惕分数虚高等隐性风险。 5. 管理标注专家团队，统筹任务与产能；与上下游充分协作，把个人判断力沉淀为团队方法论。
1. 作为云产品技术领域工程师，为客户提供云产品的技术服务，负责客户问题的快速定位和分析解决。 2. 与研发团队协作，推进后台诊断工具、用户侧自主化诊断工具的落地。 3. 基于云产品问题排查能力和经验，利用AI Agent来完成问题处理提效。 4. 与研发团队对接，根据客户反馈的问题推动云产品需求优化和Bug修复。
1. 负责天合业务大客户的拓展与运营，制定大客运营策略，主导核心客户的沟通、服务与关系维护，建立长期稳固的合作关系； 2. 洞察行业现状与发展趋势，深挖商家需求，结合其投放节奏与业务诉求设计一体化解决方案，并推动方案落地见效； 3. 依托数据分析与运营手段，持续优化运营机制与商家服务体系，提升合作效率与商家满意度； 4. 跨部门高效协作，整合内外部资源，撬动商家在天合的合作规模持续增长。
1、深入理解品牌新品创新与孵化的全链路需求，结合平台大数据资产与 AI 基建能力，设计并落地具有高应用价值的产品工具或 Agent Skill，帮助品牌商家在赛道定位、趋势洞察、新品打爆等环节提效，持续提升客户渗透率和使用粘性。 2、持续追踪市面竞品动态与客户实际使用情况，建立系统化的竞品监控和客户反馈闭环，形成产品高效高质量迭代机制； 3、具备 AI 时代的意识与思维，主动用 AI 工具和方法重塑产品工作流，减少跨工种之间的低效沟通和冗长链路，推动形成产品end-to-end的高效闭环。
1、面向 ASR、TTS、语音对话及相关音频模型场景，结合模型评测、业务反馈和 badcase 识别数据缺口，形成数据产品需求和优先级建议。 2、负责分配的数据产品或业务线，设计自建生产、定制采购、成品采购、业务回流和合成数据等来源组合，明确产品范围、业务规则、质量目标、里程碑、成本和风险。 3、将数据产品需求分别转化为生产交付、数据处理、Data Agent 和平台业务需求，定义输入输出、业务字段语义、产品指标和验收条件。 4、与生产交付团队协作完成试产和规模交付，管理产品范围变更，验收交付完整性、质量证据、版本清单和风险说明。 5、跟踪数据进入模型或业务后的效果，结合 WER/CER、MOS、任务成功率、用户反馈等适用指标复盘数据价值，提出下一轮调整建议。 6、沉淀可复用的数据方案、业务规则、需求模板、验收方法和复盘结论。
1. 负责淘宝互动-IP和抽赏板块的商家商品运营，对GMV和收入规模负责，推动业务规模持续增长； 2. 拓展站内外各类销售渠道，建立常态化的渠道合作与运营机制，实现IP商品的多渠道规模化销售； 3. 搭建并持续优化多种销售场景与转化链路，提升流量获取效率与成交转化率； 4. 结合IP上新节奏、平台大促和节点营销，设计促购玩法、价格与促销策略，组织跨团队落地并进行效果复盘，持续提升转化与复购 5. 协同内部供给团队，参与货盘企划与商品运营，基于销售数据与用户洞察推动货盘结构、玩法机制与用户体验的迭代，建立年轻用户的心智
1. 多模态/世界模型训推架构：负责万亿参数多模态理解、多模态生成模型、世界模型分布式训推框架的设计和实现。通过5D并行策略、细粒度显存优化、通信计算Overlap等手段，实现多模态场景高效的预训练/后训练Pipeline。 2. 模型联合的深度算子优化：结合多模态理解生成场景，通过算子融合，定制Attention、MoE等算子，并达到SOTA的训推MFU。 3. 模型加速工程：使用蒸馏、量化、剪支等加速技术，在AIGC、实时生成等场景达到极致的模型效果-性能平衡点。 4. AI创新应用落地支撑：作为算力基座的核心支撑，支持行业顶尖的多模态生成模型在 AI 创新应用场景的业务落地，解决工业级大模型训练中的迭代基建问题，确保模型从训练到应用的顺畅衔接。
1、负责阿里控股相关业务的招聘，基于业务策略及组织能力需要，制定全年招聘策略，并确保招聘计划的有效落地与执行； 2、基于对业务的充分理解，高效完成人才获取的同时，形成中、长期的人才获取，以及人才梯队建设，并通过持续运营保障人才的链接与转化； 3、通过对行业，竞争的高质量洞察分析，对业务与组织的阶段性决策提供支撑 4、管理并推动各招聘渠道的有效运作，结合所属业务场景特点，积极探索创新的招聘解法； 5、完成对所负责业务单元的招聘运营工作，持续对效率、质量、体验、成本、品牌进行管控与优化；
1. 负责视频增强算法的设计与研发，对 GAN 和 Diffusion 技术有深入的研究，应用场景包括但不限于 超分、降噪、色彩增强、去模糊、插帧、暗光增强、人像修复、去交错等； 2. 负责视频处理算法部署落地，涵盖不同 cpu/gpu/sdk 上的工程适配、算法调优与成本/速度优化； 3. 负责视频画质分析和质量评估算法的研究和落地，包括但不限于噪声估计、色彩/曝光/对比度/清晰度评价、美学/构图评价等； 4. 负责视频相关场景的画质提升并节省带宽，打造行业顶尖的画质处理解决方案；
● 视频编码（包括但不限于 H.264/H.265/H.266 ）优化：通过对主流标准的视频编码器优化，实现不同业务场景对主客观压缩率、编码速度、编解码延时等核心指标的需求。相关优化算法包括编码器快速算法，压缩率算法，码率控制，场景编码，ROI，JND编码等； ● 在标准编码框架的基础上，借助 AI 领域的新技术成果来研究视频信号的表征、编码与处理，将视频前后处理与编码联合优化，提升全链路压缩效率； ● 基于 AI 大模型，智能分析场景，生成转码方案，结合场景差异化挖掘压缩率冗余，提高总体转码效率；
阿里云视频云是面向政企行业用户的音视频全栈云平台，为客户提供直播、点播等核心产品与服务。本岗位主要负责视频直播服务端的架构规划、重构与研发工作，构建全面、稳定、安全的视频直播服务体系；跟踪前沿技术并推动工程落地，提升行业技术竞争力，满足客户对高质量直播服务的需求。 1. 负责/主导架构重构与产品化落地 ● 负责存量直播服务的架构重构规划、设计、实施及上线后的持续演进与维护。 ● 深入理解业务需求，编写高质量代码，完成核心功能开发与公共组件迭代；推动定制化逻辑的产品化落地，构建高内聚、低耦合的直播服务组件。 2. 保障系统高可用与性能体验 ● 深度参与线上疑难问题排查、故障应急响应，以及系统性能与成本优化。 ● 制定并完善全链路监控策略，持续提升系统可用性（SLA）与终端用户体验。 3. 探索前沿技术落地场景 ● 结合AI技术趋势，参与 AI Agent 在资源调度、智能运维（AIOps）等方向的技术预研与原型开发。 ● 深入研究直播核心技术链路（RTMP/HLS/RTC/编解码等），并将其创新应用于流媒体服务中，提升产品核心竞争力。
1、深挖供给资源（商家/商品），负责拓展和维护境外线路商家（包括但不限于批发商、地接社等），提供优质的供给资源及提升目的地供应链竞争力。 2、负责核心商家在平台的运营指导，运营和维护商家提供的优质货品资源，对供应链价库有深入了解。 3、通过供应商资源库的对接和甄别，能够创新和打造目的地爆款的能力。 4、协同运营、市场、消费者运营团队，辅助商家及商品在平台经营，且对经营结果负责。 5、了解平台模式的运作规则，并对市场其他渠道有足够认知，能引入新供应链的同时协同横向团队打造健康平台生态。
岗位JD：企业服务-数据分析与行业策略专员 岗位职责 一、行业洞察与策略（约50%） • 负责工业品、农业、个性定制、商业其中部分行业线的行业洞察：行业大盘与供需结构分析、竞对动态跟踪、品类机会挖掘与优先级排序等； • 输出有观点、可执行的行业策略洞察报告，支持行业小二的招商、供给建设与大促打法； • 参与季度/月度策略规划，通过增量预测、达成归因等量化手段为管理层决策提供依据。 二、数据分析与资产建设（约30%） • 面向行业和横向承接商家策略、商品策略方向的数据需求：商家分层、机会商家、商品供给结构、类目机会等核心专题的取数、分析与报表建设； • 搭建并维护策略团队核心数据看板（垂直行业经营监控、大促作战、商家/商品体检），沉淀可复用数据资产，用自动化和AI手段压缩临时取数占比； • 与数仓/DE团队协作，推动核心指标口径统一和底层数据建模优化。 三、AI提效工具建设（约20%） • 面向行业小二的日常场景（商家诊断、竞对监控、品类分析、汇报材料生成等），运用AI Agent、大模型等工具搭建轻量级提效工具或自动化工作流，赋能行业和横向小二，把重复性人肉工作产品化； • 沉淀团队级的AI分析方法论与Prompt/工作流资产，带动团队整体人效提升。
1. 搭建市场部数智化管理系统，推动目标追踪、预算治理、项目协同等流程标准化，协助市场团队实现流程化运作； 2. 探索 AI 驱动的营销新范式，在内容种草、投放优化等场景中设计 AI 落地方案，结合实战沉淀方法论与 AI 工具，输出可复用的模板与能力； 3. 关注 AI 发展带来的新媒介触点（如 GEO、AI 搜索总结等），探索品牌在 AI 对话场景中的流量洼地； 4. 以 AI 的方式做 AI 产品洞察，运用 AI 工具驱动行业趋势、市场动作与用户需求的实战洞察，赋能市场决策。
1. 设计并实现高性能的AIGC安全风控系统，并确保系统的稳定性和响应速度。 2. 设计线上系统日常运维机制，增强系统安全生产能力，减少稳定性问题的发生 3. 对接商业化项目，负责对客沟通，技术方案设计，开发实施，项目交付等系列工作
1.负责淘宝闪购零售行业智能营销系统、AI 策略引擎、自动化营销工具、动态优惠表达等产品域的产品规划和能力搭建； 2.与零售各行业运营建立紧密联系，深刻理解行业战略和打法，基于日销、大促、拉新、促活及品牌合作等不同经营场景，引入 AI Agent 技术与大模型能力，设计自适应、智能化的平台产品能力，支持零售行业快速灵活发展； 3.基于行业趋势&竞品分析，从平台视角判断 AI 在营销领域的落地路径，提前完成智能营销框架与 Agent 生态布局，探索利用 AI 重构人货场匹配效率的新机会； 4.通过数据分析聚焦业务痛点，不断优化产品，构建“数据 - 策略 - 执行 - 反馈”的 AI 闭环，保障基础链路产品的可用性、稳定性及策略迭代的敏捷性。
【岗位职责】 1、深入重点客户业务场景，快速识别其对AI技术的需求场景，例如办公提效、经营优化、智能研发、多模态识别和生成等，充分利用企业数据对业务流进行重塑，通过数据+AI进行智能决策和行动，端到端完成需求分析、总体方案设计、架构设计、组件研发、数据集成、系统集成等工作，推动通义千问系列模型在行业场景的落地。 2、AI 应用架构与开发： 基于 Agent 平台完成 AI应用 场景的架构设计、开发与迭代，负责模型编排、调用链路、成本与性能优化，确保应用稳定可扩展。 3、场景落地与交付： 深入客户业务现场（制造/零售/能源等行业），理解行业痛点，将业务需求转化为 AI 技术方案并完成交付部署。 4、平台能力反哺： 基于一线项目反馈，抽象通用能力推动平台产品优化，实现从“定制项目”到“平台能力”的转化。
