共 1867 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
1.通信库运营保障：负责集合通信库（如 NCCL 等）在⼤规模 AI 训练/推理集群中的部署、配置、升级与⽇常运营，确保通信服务的⾼可⽤性和性能达标； 2.性能监控与优化：建设通信性能监控体系，持续跟踪 AllReduce/AllGather/All-to-All 等关键通信算⼦的带宽和延迟指标，识别性能退化并驱动优化； 3.故障诊断与恢复：快速响应训练 hang、通信超时、性能下降等故障，具备从业务现象出发逐层定位到通信库、传输层、硬件层根因的能⼒，缩短 MTTR； 4.业务⽀撑协同：与上层训练/推理框架团队紧密协作，理解不同并⾏策略（TP/PP/DP/EP/CP）对通信的需求，提供通信层⾯的调优建议； 5.⼯具与⾃动化建设：参与或主导通信诊断⼯具、⾃动化巡检、异常检测等运营⼯具的开发，提升运营效率和故障⾃愈能⼒； 6.容量规划与技术演进：根据业务增⻓和新硬件（NVLink/InfiniBand/RoCE）的引⼊，参与集群通信架构规划和通信库版本选型评估。
1.技术演进路线制定：持续跟进业界传输技术发展方向（包括但不限于传输系统，IPOD系统，相干模块），结合业务需求制定自研传输平台技术演进路线，明确短期产品研发与中长期技术布局方向，保持产品技术竞争力； 2.系统与硬件架构设计：主导自研传输平台开放光网络系统的整体架构设计，包括系统方案设计、硬件架构设计、光层/电层方案选型、设备形态规划等，输出完整的技术规格与架构设计文档，确保架构的先进性、可扩展性与成本竞争力； 3.合作伙伴研发项目管理：负责与研发合作伙伴的联合研发项目管理，制定研发里程碑与交付节点，跟进产品研发进度，协调解决研发过程中的技术与资源问题，确保研发项目按计划高质量推进； 4.产品质量管理：建立并持续完善自研平台系统质量管理体系，跟进平台系统质量指标，识别质量风险与瓶颈，推动跨团队协作进行优化改进，持续提升系统稳定性与可靠性； 5.系统测试验证：负责对设计的自研产品进行系统级测试验证，制定测试方案与验收标准，验证产品功能与性能指标，确保上线无重大质量问题发生，为产品规模化部署提供质量保障。
1.负责FPS游戏产品宣发包装和运营相关的视觉设计工作； 2.对接游戏运营需求讨论，结合运营策略和需求输出视觉创意与解决方案，并进行视觉设计执行落地与供应商监修推进等工作； 3.结合游戏叙事与项目内容信息，为项目提供包装设计策略并输出主题化视觉设计方案； 4.根据宣发活动节点，输出赛事、线上、线下布展等活动的相关设计及落地执行监督。
1.基于商业化目标，负责干员外观资源管线的规划，拉通管线整体进度，把控最终的交付质量； 2.深度挖掘干员商业化与流行主题内容，输出创意性主题提案，确保内容持续吸引力； 3.关注自身产品以及游戏行业整体情况，推进管线迭代。
1.负责游戏核心模块的质量，专注提高版本质量和测试效率； 2.完善测试团队建设和发展，实现团队间的良好合作； 3.主动发现问题、解决问题。为团队成员提供技术指导和指导，并给予积极的反馈； 4.分析质量数据和结果以识别项目风险推动项目流程优化与问题闭环，提升测试质量和效率以确保版本质量交付。
1.团队管理与技术规划：统筹数据平台工程、终端安全与风控团队的技术路线规划、架构演进与团队建设，联动算法与产品团队，保障基础设施高可用、高扩展与业务安全； 2.海量数据与平台架构：全权负责高并发、高可用数据平台与调度引擎的架构设计，优化数据流水线与研发工具链，支撑海量数据量产与大模型训练/微调业务； 3.Agent 基础设施与接入标准化：主导内部 Agent 调用的统一网关与协议基建建设，适配标准模型调用接口，支撑内部 Agent 工具链（Tool Call）、自动化评测体系接入、高并发限流与全链路 Trace 审计； 4.网络流量治理与高可用防护：主导网络层与应用层异常流量识别（如海量并发请求、异常报文、恶意 API 刷量等），构建高可靠的流量清洗、策略拦截与服务高可用调度体系； 5.终端安全与运行环境感知：带队研究移动端（iOS/Android）系统底层运行机制，针对协议分析、运行时环境篡改与异常调试等行为，搭建高精度的终端真实性校验与安全防护体系。
1.负责游戏买量素材策略制定，结合产品卖点、用户画像、投放渠道和数据表现，规划素材方向； 2.建立素材迭代标准，包括素材分类、爆款拆解、衰退判断、变体规则、复用机制和淘汰标准； 3.搭建素材测试机制，明确测试假设、变量控制、测试周期、数据口径、胜出标准和放量规则； 4.跟踪 CTR、CVR、CPI、CPA、留存、付费率、ROAS 等指标，推动素材持续优化； 5.协同投放、编导、剪辑、设计和产品团队，提升素材产出效率、测试效率和爆款命中率； 6.定期分析竞品素材、平台趋势和爆款案例，沉淀素材方法论和创意方向。
1.负责项目的计划制定、进度驱动和跟踪、风险识别以及应对，确保项目按计划完成； 2.统筹产品-工程-算法团队协作、协调需求对接、资源分配优化、质量管控及敏捷迭代保障全流程； 3.及时发现并跟踪解决项目问题，有效管理项目风险；挖掘项目痛点，提升整体协作和交付效率。
1.负责视频生成方向多模态模型各训练阶段（PT/CT、SFT、RL）及核心训练模块（Caption、PE、Reward、质量算子等）的数据体系建设，深入理解模型能力演进路径，围绕模型能力需求规划训练数据体系，持续推动模型能力提升； 2.深入理解模型训练流程及不同阶段的数据特点，能够结合模型能力、评测结果及业务目标拆解数据需求，设计数据获取、数据生产、数据加工、数据配比、训练交付等完整方案，并协同算法、工程、评测、数据运营等团队推进落地； 3.建立并持续完善训练数据质量体系、生产规范、流程标准及效率指标，推动数据采集、过滤、分类、清洗、加工、精标、验收、交付及合规等全生命周期能力建设，不断提升数据质量、数据生产效率及模型迭代效率； 4.基于模型训练效果、离线评测、线上反馈及 Bad Case 分析，定位模型能力瓶颈及本质原因，持续优化数据策略、数据结构及数据分布，建立数据驱动模型持续迭代的闭环机制； 5.持续关注多模态模型及行业前沿技术，探索 AI 驱动的数据生产范式，包括但不限于自动化数据 Pipeline、Synthetic Data、Agent驱动数据生产等新方向，沉淀可复用的数据策略和数据生产方法论，不断提升数据生产效率及模型迭代效率。
1.负责在研FPS项目的测试工作，作为特性负责人带领子公司及外包同学一起保障产品质量； 2.负责制定对应特性组的测试计划、把控特性风险、推动测试流程与效率优化； 3.从黑盒和白盒的角度进行测试分析，制定测试方案，并跟进外包测试执行，持续优化测试方案； 4.针对游戏业务测试中的难点和盲区主动提出新的解决方案，开发对应的测试工具； 5.负责一个或多个专项测试，包括自动化、性能、兼容性、稳定性、容灾等。
1.负责 CodeBuddy、腾讯文档、IMA 等 AI SaaS 产品经营规划、周期复盘、产品全生命周期管理； 2.搭建经营分析报表体系，数据异常归因分析，推进分析智能化自动化； 3.构建预算、过程管控、事后预警全流程精细化经营财务分析体系； 4.跟踪公私云产品成本，风险预警并输出落地方案，跨部门协同完成各类经营、产品专项工作。
1.挖掘QQ用户喜欢的内容类型，包括但不限于漫剧、AI真人剧、剧情游戏等，负责内容的引入及孵化，建立作者成长体系，提升内容供给的质量和品质； 2.基于QQ的漫剧运营场景，建设对应的内容运营策略，为内容场景的播放量、留存等指标负责； 3.负责制定内容作者合作分成方案及激励计划，激发创作者的创作热情，提高作品质量和产出效率； 4.负责引入内容的审核，为引入内容的质量和品质负责，提升内容场景的用户体验。
1.负责 DATA+AI一体化框架和运行平台的设计、开发与技术演进，建设一体化、更易用、高性价比的数据智能平台； 2.深度结合AI能力，建设AI原生的数据智能平台,探索和落地GenAI+大数据的融合场景； 3.解决高可用性、数据一致性等技术难题，主导性能优化与稳定性提升； 4.该岗位可 base 北京、深圳、杭州、成都。
1、负责产品的硬件设计交付，实现产品化，对产品端到端交付质量运维负责，辅助并督导上游ODM/OEM开展设计和质量运维保障工作； 2、对标业界标杆，引入先进质量运维管理方法，并制定相关产品的全流程质量运维管控方案并主导实施，开展供应商质量审核、质量体系评估、运维能力管理，确保改善措施的有效实施； 3、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题，主导产品质量问题分析、定位及质量问题的处理与预防； 4、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势，结合对阿里业务应用场景的深入分析，并推动相关技术的产品化实现；
1、负责AI异构服务器（搭载NVIDIA/AMD/国产AI芯片）的端到端交付质量保障和线上运维，负责搭建异构服务器的可靠性评估以及预测体系，风险应急以及恢复体系。 2、对标业界标杆，引入先进质量运维管理方法，并制定相关产品的全流程质量运维管控方案并主导实施，开展供应商质量审核、质量体系评估、运维能力管理，确保改善措施的有效实施。 3、提前识别云产品的AI异构服务器质量痛点，负责相关服务器的硬件报修率、故障率、宕机率、客诉处理等业务目标的有效达成。 4、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题，主导产品质量问题分析、定位及质量问题的处理与预防。 5、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势，结合对阿里业务应用场景的深入分析，并推动相关技术的产品化实现。
1、负责服务器新产品在 EVT、DVT、PVT 各阶段的运维方案的设计与开发，主导部署验证、基线配置、性能压测及稳定性验收，确保产品运维基线能力在项目研发过程中按时高质量交付； 2、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题，主导产品影响运维质量和效率的相关问题分析、定位、解决和改进，确保服务器产品线上运维的技术领先性； 3、负责大规模服务器从研发到退役的全生命周期运维工作，包括新产品导入（NPI）、自动化装机、固件升级、数据擦除、故障维修及带外管理的平台架构方案和运维自动化系统架构、设计、研发，确保产品运维效率满足SLA要求； 4、参与制定服务器可靠性标准及运维平台建设，负责风险应急处置，保障系统稳定性，提升业务的安全性与可持续性； 5、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势，结合对阿里业务应用场景的深入分析，并推动相关技术的产品化实现；
1、负责产品的硬件设计交付，实现产品化，对产品端到端交付质量运维负责，辅助并督导上游ODM/OEM开展设计和质量运维保障工作； 2、对标业界标杆，引入先进质量运维管理方法，并制定相关产品的全流程质量运维管控方案并主导实施，开展供应商质量审核、质量体系评估、运维能力管理，确保改善措施的有效实施； 3、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题，主导产品质量问题分析、定位及质量问题的处理与预防； 4、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势，结合对阿里业务应用场景的深入分析，并推动相关技术的产品化实现；
1.负责AI协作工具产品跨平台核心产品跨平台核心产品功能的全链路研发与迭代，保障 Web 端、桌面客户端（Windows/Mac）的功能一致性与极致用户体验； 2.负责AI协作工具产品跨平台核心产品智能化场景的 AI Agent 开发与工程化落地。结合大语言模型（LLM）、RAG（检索增强生成）技术，在端侧及 Web 端构建智能化的文件检索、自动化处理、内容总结等交互工作流； 3.A参与设计大前端侧的 AI 基础设施，推进 MCP 的接入，打通底层数据逻辑与上层 AI 技能，构建稳定高效的端侧大模型调用与调度引擎； 4.负责AI协作工具产品跨平台核心产品多端产品的性能优化，攻克海量文件列表渲染、AI 推理过程中的交互卡顿、大文件及复杂上下文本地缓存同步等难题； 5.深入操作系统底层，解决文件同步、离线存储、多端状态同步以及跨端通信等核心场景下的兼容性与技术难题。
1.负责游戏内各系统的设计跟进与迭代优化，涵盖账号、社交、成长及商业化等模块； 2.根据测试数据和玩家反馈，持续优化系统方案，提升国际版用户留存与活跃； 3.与玩法、战斗等模块紧密合作，推动各类系统能力建设，保障版本按时交付； 4.撰写系统策划文档与配置表，跟进开发实现并组织验收与调优； 5.调研海外微恐射击品类竞品，提炼适配本地化的系统玩法并推动落地。
1.负责公募基金投资管理工作，制定相匹配的资产配置方案及投资计划，负责实施及日常管理，持续对投资组合进行监测、跟踪、分析和优化，优先固收方向； 2. 健全投研框架，完善投资能力，提升投资业绩，负责市场研究、分析和制定相应投资策略； 3. 根据市场团队需求和客户需求，协助进行市场开发、客户服务和营销工作等； 4.完成公司领导交办的其他工作。
1.负责腾讯AI协作工具移动端主干业务的研发与迭代，包括文档列表与云盘、文档浏览与编辑入口、分享协作、搜索、上传下载、导入导出、本地文件预览等模块； 2.承担需求的完整闭环：参与需求评审并输出技术方案，完成编码、自测、联调、灰度发布与线上数据复盘； 3.负责跨端框架与原生能力之间的桥接层建设，打通业务层与系统能力、文档渲染能力的调用链路； 4.多端一致性：在 Android / iOS / 鸿蒙三端协同落地需求，处理平台差异与适配问题； 5.性能优化：主导或参与启动耗时、首屏渲染、列表滚动、内存占用等关键路径的优化，用数据驱动体验提升； 6.稳定性建设：负责所属模块崩溃、ANR、卡顿等线上问题的定位、复盘与修复，沉淀稳定性治理经验； 7.参与 AI 能力在移动端的落地与工程化，探索文档场景下的智能交互形态； 8.参与工程与质量体系共建，推动代码规范、自动化测试与持续集成门禁的持续完善。
1.负责WorkBuddy移动端整体产品规划与战略制定，统筹iOS/Android App、微信小程序、智能硬件终端等多端形态，明确AI办公功能在不同场景下的迭代方向和落地路径； 2.主导移动端产品的交互设计、信息架构及导航逻辑优化，结合移动端用户行为习惯提升AI功能易用性，确保跨终端体验一致性，同时对智能硬件联动场景提出创新产品设计思路； 3.持续跟踪国内外AI办公工具、移动智能助手及企业协同类产品的市场动态，深入分析金融、政务、法务等垂直行业的移动办公痛点，输出可落地的解决方案； 4.全程把控产品从需求调研到上线运营的全生命周期，独立编写高质量PRD文档，精准定义AI功能的交互逻辑、边界条件、异常处理机制及多端适配策略； 5.推动腾讯云生态与WorkBuddy移动端的深度融合，包括CloudBase部署、微信小程序兼容、企业微信场景打通及移动端API对接，设计高可用且可扩展的技术实施方案； 6.构建全面的产品指标体系（如任务完成率、AI响应有效率、功能渗透率、多端留存等），基于完整的数据埋点分析方法论，通过漏斗分析、路径对比等定位体验断点并提出优化策略； 7.关注AI办公领域前沿技术趋势（如多Agent协作、智能工作流编排等），运用vibe coding思维快速验证产品创意，推动创新功能的落地与迭代。
1、负责网易外贸通产品的线下销售工作，制定销售计划，达成销售目标； 2、主动利用电话、陌拜、展会、沙龙、转介绍等多渠道开发客户，并维护良好的客情关系； 3、上门拜访外贸型企业，为客户提供专业的外贸B2B的解决方案，满足客户需求，引导和完成商务谈判； 4、维护合作客户，对潜在客户跟进回访，建立良好的长期合作关系。
1、负责网易外贸通产品的线下销售工作，制定销售计划，达成销售目标； 2、主动利用电话、陌拜、展会、沙龙、转介绍等多渠道开发客户，并维护良好的客情关系； 3、上门拜访外贸型企业，为客户提供专业的外贸B2B的解决方案，满足客户需求，引导和完成商务谈判； 4、维护合作客户，对潜在客户跟进回访，建立良好的长期合作关系。
1、负责公司SMB客户的全生命周期管理，达成公司留存率、续费率、增购等业绩目标； 2、以客户业务目标为导向，以产品、解决方案、服务为抓手，提升产品价值和竞争力； 3、通过数据了解业务情况，进行业务调研与健康度管理，制定解决问题方案，提升客户满意度和净推荐值； 4、理解客户业务流程，为客户提供优质、主动的服务，包括但不限于项目管理、日常流程优化、业务场景开发等。
1、负责网易外贸通产品的线下销售工作，制定销售计划，达成销售目标； 2、主动利用电话、陌拜、展会、沙龙、转介绍等多渠道开发客户，并维护良好的客情关系； 3、上门拜访外贸型企业，为客户提供专业的外贸B2B的解决方案，满足客户需求，引导和完成商务谈判； 4、维护合作客户，对潜在客户跟进回访，建立良好的长期合作关系。
1、负责网易外贸通产品的线下销售工作，制定销售计划，达成销售目标； 2、主动利用电话、陌拜、展会、沙龙、转介绍等多渠道开发客户，并维护良好的客情关系； 3、上门拜访外贸型企业，为客户提供专业的外贸B2B的解决方案，满足客户需求，引导和完成商务谈判； 4、维护合作客户，对潜在客户跟进回访，建立良好的长期合作关系。
1、Agent 商机判断和深度技术交流： （1）赋能前端业务线/行业线，推动业务快速拓展。 （2）作为 Agent 产品团队代表，支撑前线业务线开展商机判断和选择。 （3）针对复杂项目需求，协同前后团队与客户进行深度技术交流，促进商机转化，为结果负责。 2、产品解决方案设计与标杆案例打样： （1）支持行业/区域的市场洞察，理解行业客户的业务和功能性/非功能性需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和成本优势的产品组合方案，并在产品选型/配置报价/招投标过程中提供技术支持。 （2）跟进产品方案的落地效果，持续优化产品方案。 （3）沉淀产品解决方案的最佳实践，通过项目实践总结标杆案例，为产品方案规模化复制提供弹药。 （4）探索创新产品的方案和场景，推动新场景、新能力快速市场覆盖。 3、市场洞察： （1）洞察多Agent协同产品的市场机会、市场容量和竞争格局，捕捉机会，找到方向，并能影响前线和产研快速推动落地。
1. 能够深入理解所负责的弹性计算产品技术原理、架构和使用场景，根据云沙箱/容器/ECS产品特性进行架构设计和客户方案管理，推动和实现产品的商业化落地； 2. 负责弹性计算 Agent 技术解决方案的设计规划：需要能充分了解客户的需求和场景，能够基于云沙箱组合安全、存储、观测、上下文管理等领域产品，设计阿里云 Agent Infra 解决方案，为客户提供面向实际业务场景的可落地方案，推动产品规模增长； 3. 能够成为 AI/Agent 技术领域的专家：不仅要能理解和使用 AI/Agent 相关的产品能力和特性，还需要能深入理解和运用 Harness 工程方法，设计出可落地的 AI/Agent 最佳实践，推动客户 POC 测试和生产转化； 4. 能够主动探索 AI/Agent 的发展和演进趋势：积极主动的学习业界 AI 新技术、快速跟进 AI 发展新动向，并能从客户的诉求和落地场景中抽象出产品需求，协助产研推进云沙箱/容器/ECS等产品功能迭代和竞争力打磨； 5. 能够与前线架构师/BTE销售紧密合作，主动了解客户当前在产品方案遇到的困难和需求，帮助客户解决技术问题，寻找新的业务突破点。推广产品方案并能够影响客户的基础设施、工程、算法等不同团队，用产品技术推动业务增长。
1、参与视觉生成/多模态模型（包括文本、图像、视频生成等）在 GPU、ASIC、FPGA 等异构硬件上的推理/后训练加速开发与软硬件结合的性能优化工作，包括但不限于模型量化、attention优化、显存优化、编译优化、计算与通信优化、内存管理以及多卡或多设备的并行推理方案等； 2、在主流深度学习框架（如 PyTorch）基础上，基于GPU/xPU硬件特点，对关键算子进行软硬件结合优化，提升模型运行效率； 3、与硬件以及算法工程师紧密配合，共同优化整体推理速度与资源占用； 4、跟踪学术界与工业界前沿技术（如扩散模型优化、VAE并行优化、AI编解码、面向机器的编解码等），推动软硬件协同创新。
