共 4529 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
1. 负责手淘外投广告场景的算法优化工作，包括召回、粗排等投放漏斗的模型优化； 2. 生成式召回：利用大模型的世界知识能力结合多维度信息在外投场景增强对用户的理解，通过生成式的方式实现优选素材召回。 3. 利用大规模机器学习算法对用户兴趣建模和商品/素材表征学习，提升超大规模外投场景的召回效率； 4. 深入理解外投的业务特点，结合素材理解，广告位理解，标题生成等方向，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地； 5. 负责研究和推动广告位冷启动&素材冷启动，热品挖掘等在外投中的探索与应用。
1. 负责淘宝闪购物流运力分析和决策支持，包括但不限于指标体系构建，业务诊断，策略评估和优化以及专题分析等； 2. 与物流业务配合，对城市/商圈、品类、运力类型等颗粒度的物流运营状况做客观的诊断，提供优化意见，提升履约质量，优化成本； 3. 针对重大经营/运营决策场景，提供决策支持分析和经营分析复盘，形成面向决策层的各类分析报告并推动决策； 4. 物流专项支持，包括但不限于运力结构/定价/排班出勤管理/骑手活动，通过分析协同业务取得项目进展及判断优化方向，并驱动策略落地。
1、负责HR领域的数据分析，使用技术手段对HR数据进行系统化梳理；通过数字化帮助识别问题，通过工具化提升HR工作效率。 2、参与HR领域AI应用能力建设，例如在招聘匹配、人才盘点、技能发展、知识管理等场景，将业务问题抽象为算法任务，以创新的思路解决业务问题，提升组织运行效率。 3、参与HR领域AI系统能力建设，包括需求分析、技术评审，以及编码开发和系统功能实现，保证HR产品能力迭代和交付。
你将主导 AI 搜问团队的产品定义与落地，用大模型重新定义企业知识的获取、组织与消费方式，推动 AI 搜问从知识问答产品演进为面向人和 Agent 的企业上下文平台。 1、负责 AI 搜问核心产品建设 负责 AI 搜问产品的研究、设计与落地，聚焦 IM 消息、文档知识库、企业应用等复杂数据场景下的自然语言问答与知识检索，对 Retrieval 效果、回答质量、用户体验与业务结果负责。 2、推动 AI 搜问核心链路持续优化 主导知识处理、检索召回、排序、Context 构建、答案生成等核心链路的产品定义，与算法、工程团队紧密协同，将模糊业务目标转化为清晰产品方案和可量化指标，持续推动效果优化。 3、探索 AI 时代企业知识智能化能力 围绕 AI 时代用户获取和使用企业知识的新方式，规划知识理解、检索增强、智能问答及智能应用相关能力建设，推动搜问产品形态演进，为用户和企业场景提供更准确、更高效的知识服务。 4、深入企业场景，打造规模化产品能力 深入理解企业客户和真实业务场景，从会议、项目协作、客户服务、业务决策等需求中抽象共性能力，形成可复用的平台能力和行业解决方案，避免单点定制。 5、建立 AI 产品效果评测与迭代闭环 通过线上数据、用户反馈、客户共创和 Bad Case 分析，建立 Retrieval、Answer、Citation、用户信任等评测体系，形成“评测—归因—优化—验证”的持续迭代机制。 6、推动复杂项目落地 负责跨算法、工程、设计、业务团队协作，拆解 Roadmap，明确 MVP 和里程碑，管理依赖和风险，在高度不确定的 AI 产品环境中快速验证方向并推动结果落地。
1、负责高德【SMB商户】运维成长及营收（包含但不限于 效果广告、CPS、年费续签等），针对高德到店行业（ 本地生活类，如 美食/休娱/教培/家装/到店零售等行业），指导代理商提升效果广告营收规模及商家规模化运维效率，并在过程中培养潜力SMB商家的成长； 2、负责【区域广告增长策略】，与业务团队、代理商 三个角色形成合力，明确区域广告增长策略，并在过程中在代理商的广告消耗拉升、广告主留存优化和广告主增长等纬度上沉淀标准化动作； 3、负责【服务商运营带教，必要时需要驻点服务商公司进行集中管理】，负责区域内所管理的服务商的运营，带教成长，明确服务商运营能力模型及提升方式，并给到提升路径；
1、DSA 合规审计与独立保障 -负责欧盟《数字服务法案》（DSA）相关内部控制的独立测试与评估，覆盖风险识别、控制设计及运行有效性测试等，涉及平台商家治理、商品治理、搜索与广告等核心业务场景； -基于监管要求及风险评估，通过数据分析、流程访谈、文档审查、抽样测试及系统验证等方式，识别控制设计及执行中的风险和差距； -形成QA测试结论及报告，清晰呈现测试结果、问题及改进建议，并跟踪相关整改进展。 2、风险治理与整改跟踪 -与法务、风险、产品、技术、运营等团队协作，对发现的问题进行风险分析和分级，推动责任团队制定并落实改进措施； -对重大或持续性问题进行跟踪、复测及升级，推动形成可持续、可验证的控制机制。 3、持续监控与外部保障 -评估关键风险指标（KRI）、控制指标及相关监控机制的设计合理性和运行情况，识别趋势性及系统性风险； -支持外部审计及其他独立保障工作，负责相关材料、测试结果和证据的组织与沟通，确保信息准确、完整、可验证； -持续优化QA方法论、测试标准和工具，并探索数据分析及AI在风险识别、控制测试和持续监控中的应用。
1. 全周期客户经营：负责KA商户的广告效果运营与客情维护，保障健康的大客规模底池及新签占比；对大客商家的广告新签指标及存量客户消耗指标负全责。 2. 流量转化与运营：基于用户画像及行为数据分析，优化“人货匹配”机制，提升线上流量转化效率及交易转化率。 3. 策略制定与协同：结合业务数据制定针对性投放策略，通过横向协同推动资源落地，确保持续达成收入目标。 任职要求 1. 学历与资历：大专及以上学历，拥有1年及以上商业化广告背景，或具备前置收费行业的大客拓展经验，有AI Agent学习和使用经验。 2. 核心能力：具备成熟的大客谈判技巧及丰富的成功案例积累；拥有良好的数据敏感度，能通过数据反映业务问题。 3. 综合素质：热爱销售，自驱力强，抗压能力强，结果导向；具备良好的横向协同推动能力，能适应不定期出差。"
1. 负责全周期客户拓展及运营：负责连锁品牌大客的新签开拓与存量深耕。结合商家业务现状拟定商业化合作方案，对新签指标及存量客户的广告消耗等商业化产品指标负全责。 2. 运营与转化提升：负责商家商品的线上运营推广，通过拓展渠道、深挖资源及创新营销玩法，提升商户平台感知；基于用户画像与行为数据分析，优化“人货匹配”机制，提升线上交易转化率。 3. 竞品分析与策略制定：搜集SKA客户在行业内的合作渠道及竞对投放情况，针对性制定差异化投放方案，保障品牌商家在本平台的投放份额与效果提升。 任职要求 1. 学历与资历：大专及以上学历，拥有3年及以上商业化广告销售经验；具备生活服务或休娱行业销售经验者优先，有AI Agent学习和使用经验。 2. 核心能力：具备极强的业务敏感度、执行力及商家经营意识；拥有良好的问题洞察力与数据思维，能通过数据发现业务痛点并提出有效运营策略。 3. 综合素质：热爱销售，自驱力强，具备强烈的成功欲望与挑战精神；善于主动学习与分享，能适应高压工作环境，能适应不定期出差。 4. 行业认知（加分项）：具备法律、家政、物流、企业服务、财务服务或休娱等特定行业的深度认知与资源积累。"
1.组织诊断&组织经营分析：深度理解本地生活业务，跟进业务战略，开展组织诊断和组织经营分析，识别业务、经营、协同风险，输出组织优化建议； 2.组织设计&组织发展：承接业务关键路径，参与组织架构、人力编制、人力策略设计，推动组织迭代变革，保障组织能力匹配业务发展； 3.干部管理：主导干部盘点、识别管理短板，搭建干部梯队，赋能业务管理层，完善干部选育用留机制； 4.人才配置：统筹HC规划、人才盘点、高潜识别、人才梯队建设，做好招聘评估、绩效闭环、离职复盘，保障团队人才供给与稳定性； 5. 组织能力建设：针对销售/BD一线及管理者，落地管理能力、业务能力建设，提升团队整体人效； 6. 组织活力建设：不断推动绩效激励机制的优化迭代，促进组织活力提升； 7. 文化运营：推动价值观落地，打通上下沟通，收集员工声音，打造高绩效团队氛围，做好员工关系合规管理。
1. 防御机制拆解： 跟踪国内外主流模型的安全策略，通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径，并输出分析报告。 2. 安全围栏建设： 参与公司模型的内容审计系统开发，编写并维护核心的防御 Prompt 和过滤规则库。 3. 风险路径探测： 对模型系统（含插件、沙箱）进行常规的安全评估，识别提示词泄露和接口滥用的潜在风险，并提出加固建议。 4. 反蒸馏技术落地： 协助落地基础的防爬取、模型输出干扰等风控方案，保护公司模型资产。 5. 跨团队协作： 与算法团队配合，将发现的安全漏洞转化为模型微调（SFT）或对齐（RLHF）的训练样本。
1、负责淘宝闪购鲜花行业用户规模增长、精细化运营策略设计，通过渠道拓展、流量优化、用户分层、玩法设计等手段提升行业用户规模及活跃度； 2、结合数据分析能力，推动用户生命周期管理，包括新客转化、沉默用户召回、高价值用户留存等场景的策略制定与落地； 3、完善用户运营体系，协同产品、技术、数科等部门，推动运营方案的产品化与流程优化，提升运营效率； 4、关注市场环境和用户购买习惯变化，针对市场动态及时调整和更新用户策略。
1. 根据确定的运营策略及招商方案完成项目进展的跟进； 2. 分析处理数据并完成相关业务数据报表的制作； 3. 协助整理项目业务流程，支持处理问题和反馈，对现状进行改进优化；
1. 负责集团业务（注册登录、营销活动、爬虫等）的风控攻防演练，以攻击者视角对风控规则、策略模型及设备指纹等防御系统进行黑/白盒测试，挖掘防御短板。 2. 针对API接口进行深入的安全测试，挖掘越权、数据泄露等业务逻辑漏洞，重点评估抗爬虫、抗撞库、抗自动化攻击的能力。 3. 监控并分析黑灰产最新的攻击手法、工具（如改机、群控、自动化脚本等），还原攻击链路，并转化为内部防御方案。 4. 对Web端、移动端进行逆向分析，挖掘端侧风控SDK的绕过风险或协议漏洞。 5. 协同策略与研发团队推动漏洞修复，协助建设更完善的风控感知与防御体系。
1. 主导移动端安全 SDK 架构演进及终端安全产品研发，深度融合 AICoding 与大模型技术，构建跨平台智能化代码生成与自动化攻防迭代体系，驱动安全组件的快速交付与工程效能提升，打造高可用的安全基础设施。 2. 负责核心安全架构设计与全链路风控方案落地，建设基于 AI 大模型的环境及行为分析框架，强化关键链路防护、反逆向及破解对抗能力，深度支撑阿里系 APP 数据防爬、防刷及活动反作弊等业务的实战攻防，持续提升安全水位。
职位描述： 1. 深度参与企业级Agent的定制化开发与集成，支撑客户在数据采集、用户画像、实时营销等场景的AIAgent落地需求。 2. 负责大模型优化、调参和Prompt优化，与产品、Agent平台及客户团队紧密协作，持续提升准确率与响应速度。 3. 对业务场景保持敏锐，能够快速熟悉业务流程，对业务需求进行沟通、分析，完成技术方案的制定，与客户保持高效沟通与快速反馈。 4. 主导复杂客户环境下的系统调优、故障排查与性能优化，保障生产环境稳定运行。 5. 沉淀敏捷开发与部署最佳实践，输出标准化交付工具链与自动化脚本，提升整体交付效率与质量。
1. 基于流量大数据结合终端采集，分析流量行为，挖掘机器攻击风险流量 2. 深入分析流量风险，挖掘风险背后的形态（如手法、团伙、意图等）并持续跟踪。
1. 负责前端（PC-WEB / H5 / 小程序）安全SDK的研发，支持淘天、高德、闪购等业务的流量风险识别与对抗，结合 LLM / Agent 能力提升威胁检测精度与自动化响应效率。 2. 负责线上安全对抗技术研究，保障反破解、反HOOK等安全水位，探索利用大模型进行攻击行为智能研判与异常流量识别。
1. 负责深度融合前沿 AI 大模型技术，主导移动端安全 SDK 架构演进及终端安全产品研发，驱动跨平台安全组件的快速交付与工程效能提升，打造高可用的安全基础设施。 2. 拓展 AI 大模型在安全垂域的应用，推动智能化在环境检测、风险感知、行为分析、链路防护、破解对抗等攻防场景落地，通过技术革新持续快速的提升终端安全水位。
1、深入直播与短视频风控业务，理解感知识别、内容审核、治理策略等核心链路，识别可用 AI 的价值洼地场景； 2、主导解决方案的设计与落地：结合业务痛点，进行工具选型、流程编排设计（Agent 工作流/自动化）、配置部署与效果验证，形成可执行的方案； 3、对交付结果负责：跟踪违规召回率、准确率、治理成本等指标，基于数据持续调优策略与方案，支撑业务目标达成； 4、沉淀可复用的策略模式与方案组合，提升风控方案交付效率。
负责以大模型为核心驱动力，设计并落地 AI-Native 反爬算法体系，防御平台面临的各类爬虫威胁（传统爬虫、AI 爬虫、众包爬虫等），系统性提升反爬防控效果与自动化效率。 岗位职责 1. AI-Native 反爬算法体系设计 以大模型为基础，重构反爬防控的技术范式，从AI enhance转向 AI native的防控范式。设计覆盖爬虫感知、识别、审核、行为分析、策略决策、自动处置的全链路算法架构，探索 LLM 在爬虫行为识别、异常模式发现、对抗策略生成等环节的深度应用。 2. 对抗博弈与策略演进 跟踪爬虫技术演进趋势（包括 AI 爬虫的最新进展），持续迭代防御策略。设计攻防演练机制，验证反爬体系的有效性与鲁棒性。
1. 各种移动端攻击手法的分析与识别，持续对抗外界各种攻击手段，跟进前沿技术。 2. 分析端上的各种采集数据，挖掘风险特征，发现潜在业务风险。 3. 移动端跨平台安全能力研究，应对不同操作系统的风险，跟进新系统能力迭代。 4. 提供活动反作弊，垃圾注册，流量防爬等各类风险域在设备侧的防控识别能力。 5. 大数据分析，AI驱动攻防能力提升。
负责直播及视频场景下的内容安全算法研发与前沿技术落地，聚焦实时互动流中的风险识别、圈流决策、攻防对抗与LLM/VLLM/Omni大模型审核定性。 核心工作包括： 围绕直播间多主体行为序列（主播口播、观众互动、水军协同等），设计并优化风险识别模型与策略体系，实现从"单条内容审核"到"整场行为理解"的能力跃迁； 构建圈流-识别-审核三阶段决策引擎，在召回率≥95%的约束下持续降低误报率，实现审核链路的大模型自动化完结，平衡审核成本与安全效果； 设计自进化闭环系统，通过agentic/skill技术链路实现规则挖掘、识别点自动迭代与OOD鲁棒策略，应对攻击者持续变换话术/脚本的对抗环境； 参与内容安全大模型在直播/视频场景的落地，探索大小模型协同（线上小模型推理+大规模LLM训练/蒸馏/RL）的工业化路径。
1. 集团多种业务场景下，对千亿级流量进行攻击流量识别、人机识别相关算法研究； 2. 通过 LLM 对海量流量及各端审计数据进行分析，不断提升大模型在流量识别场景下的分析及归因能力； 3. 搭建端云协同的风控模型系统，不断提升各类异常流量的防控能力； 4. 跟踪风控领域前沿技术，结合多模态数据，进行原型系统的研发和验证
1、设计AI产品评测体系 · 深入理解业务需求和AI应用场景，针对性的设计评测方法、指标和数据集； · 沉淀各类AI软硬件产品的标准化和个性化评测体系 2、产品能力分析 · 与评测团队紧密协作，根据产品能力和实际需求设计和迭代优化评测体系，并实际执行产品评测 · 结合评测结果对产品能力进行分析诊断，为产品迭代提供有价值信息 3、关注业界产品形态发展，持续迭代评测体系 · 持续跟踪全球AI大模型、Agent和应用产品的技术发展，关注评测体系变化 · 整合业界和头部厂商先进评测体系经验，转化为内部评测实践，持续迭代评测体系
1. 基于对各业务单元商业模式的理解，沉淀分析体系与指标框架，有效进行业务现状还原、问题定位与成因分析； 2. 与数据技术部门配合，建设并持续迭代集团层面看板与数据可视化，保障可用性、准确性与一致性； 3. 参与集团级核心目标体系的建设与重构，建立自动化监控、异常检测与告警机制； 4. 对业务战略及策略进行周期追踪，通过多种手段评估策略其有效性，为策略制定与演进提供量化证据； 5. 与集团CFO线、安全线等其他团队充分协作，参与集团核心场景的数据建设与披露工作。
1、协同团队构建科学高效的AI大模型评测体系 · 协同推进大模型各主要方向（文本、多模态、Coding、智能体等）的评测框架设计，持续优化评测指标、数据集和评测方法； · 识别现有公开评测体系的局限性，探索并建设更真实有效的私有评测指标和数据集； 2、模型能力分析 · 与评测团队紧密协作，根据模型能力和实际需求设计、验证、持续迭代优化评测体系； · 结合评测结果对模型能力进行分析诊断，为管理团队和业务团队提供有价值信息； 3、关注业界前沿发展，持续迭代评测体系 · 持续跟踪全球大模型、Agent领域的技术发展和评测体系变化 · 整合业界和头部厂商先进评测体系经验，转化为内部评测实践，持续迭代评测体系
1. 行业追踪：持续追踪AI产品（2C、2B）行业动态，输出“场景-客群-产品形态-商业模式”的趋势洞察；结合对内部业务的思考与判断，识别业务机会点与关键风险 2. 专题研究：围绕AI应用创新与支撑的Agentic技术开展专题研究，形成发展路线判断，为集团的重大战略事项提供决策支持 3. 业务规划支持：对集团内AI产品进行深入分析，参与相关业务年度规划的制定、实施、追踪，推进战略目标实现 4. AI应用战略BP：针对内部孵化产品，深度参与业务重点专项的战略研判和体系建设，端到端推动战略落地
1. 负责内容安全领域的大模型算法研发与落地，构建面向国际及国内多场景（如商品审核、社区内容、广告等）的智能识别与风险防控体系； 2. 设计并实现基于大模型的自动化审核系统，提升审核效率与准确率，支持高并发、低延迟的在线服务； 3. 负责商品治理领域的风险防控算法研发与落地，面向数十亿级商品库，构建覆盖假货、侵权、山寨、劣质、滥发等核心场景的智能识别体系，通过大模型驱动的内容理解、行为建模与知识推理技术，提升风险识别准确率与自动化处置能力，保障消费者购物体验与权利人平台权益，支撑电商生态健康可持续发展； 4. 探索大模型在内容理解、行为建模、团伙识别、跨语言语义分析等方向的应用，推动从传统规则/小模型向知识驱动AGI范式的演进； 5. 构建可解释、可迭代的知识生产闭环，支撑风险感知、策略生成与防控标准动态更新； 6. 参与大模型训练、微调、推理优化及部署全流程，提升模型在真实业务中的泛化能力与稳定性。
1. 深度参研发范式升级，负责AI研发，智能运维，智能答疑等工作模式升级 2. 深度参与业务AI Native化升级，负责AI在业务域落地
候选人将负责以下任务： ‒ 参与超大规模芯片top DFT的实现及验证，包括SSN、SCAN，MBIST，BISR，BSD，SSN 等 ‒ 实现tile 上DFT的实现及验证，包括第三方PHY等DFT的集成开发 ‒ 参与先进DFT技术flow的开发验证，例如SSN、INST、Logic_Bist 等， 负责维护DFT 脚本。 ‒ 利用DFT技术辅助func实现debug。 ‒ 实现 mbist/scan disgnosis、良率分析及提升。 ‒ 实现DFT SDC 的开发并支持后端DFT timing收敛。 ‒ 生成高覆盖率低测试成本的ATE pattern，实现对pattern 的优化。
