共 1867 个在招岗位 · 覆盖国企、大厂官方招聘
1.负责产品天线的前期方案评估，实现和验证等相关工作； 2.按时保量完成项目的天线设计及验证工作； 3.对于项目中问题点能够给出分析和解决意见； 4.数据处理，给出有意义的报告和结论； 5.天线相关的工厂支持； 6.发掘天线新技术相关方向，并协助高级别工程师完成预研工作。
1.负责终端产品（手机、电视、盒子等）射频系统方案设计（含前端设计、链路预算）、电路设计、PCB指导/评审、调试优化及性能问题解决； 2.负责关键射频器件的评估、选型、测试验证、全生命周期管理（规划、导入、应用支持、问题分析）； 3.负责终端产品Cellular/Connectivity的射频指标测试、Modem版本功能及性能验证； 4.负责试产和量产阶段的射频技术支持，制定/优化生产测试方案及标准，解决生产问题； 5.负责支持产品通过国内外射频认证（如CTA, SRRC, CE, FCC 等）； 6.负责射频前沿技术调研、评估，进行创新方案研究，提升产品射频竞争力。
校招影像产品岗，聚焦手机人像拍照、人像抓拍体验，参与人像影像功能定义、效果打磨与项目落地，协同算法、光学、硬件、测试团队，打造具备竞争力的人像摄影体验。 岗位职责： 1.开展人像影像竞品与用研，洞察未来影像机会、输出行业趋势、竞品分析报告，挖掘用户人像拍摄场景痛点； 2.协助完成人像相关（人像肤色、人像抓拍等）赛道规划与需求定义，撰写产品需求文档； 3.跨团队协同，参与需求评审、效果联调，跟进人像及抓拍效果研发并验收； 收集用户、评测反馈，持续迭代人像成像效果，输出优化方案； 4.跟踪 AI 人像、计算摄影前沿技术，参与新技术产品化预研评估。 岗位亮点： 1.专属导师带教，深度参与手机人像影像核心项目； 2.接触光学、计算摄影、AI 人像前沿技术； 3.完整影像产品全流程历练，快速成长为影像产品专家。
1、客户关系管理 • 客户开发：主动了解所在区域/市场的关键行业knowhow，保持对AI趋势的深度、及时掌握，识别市场机会，开拓新客户或挖掘现有客户的产品和技术需求，形成有效商机。 • 客户业务理解及需求挖掘：充分了解客户商业模式、AI场景下的业务挑战，进行客户组织架构梳理和决策链摸排，获取客户信息，通过串联客户OKR，找到双方合作机会点。 • 建立组织客情：维护好关键决策点的客情关系，与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 2、产品和技术价值传递 • 理解阿里云产品及解决方案：深入理解飞天云计算操作系统、七大件、全栈AI（从算力到模型到应用）等阿里云产品的技术价值，了解竞对的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定解决方案。 • 独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 3、制定商务策略及商机转化 • 促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 • 客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 4、持续做好客户服务 • 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度，长期陪伴客户成长 • 推动产品反向优化：将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
1. 负责美食行业大客户拓展工作和KA团队销售管理工作，根据业务要求完成业绩指标。 2. 了解行业，理解客户需求的基础上，能带领团队以商业化大客户新拓为主要目标，整合公司产品和服务，为客户提供商业化运营解决方案，并协同和推动落地，为客户交付满意的业务结果。 3. 能开拓并建立、维护大客户良好的客情关系，能独立与客户沟通推进合作，具备独立完成客户沟通、谈判和合同签订能力。 4. 具备市场敏锐性，洞察所在行业趋势，挖掘行业机会，推动现有客户解决方案和平台产品的优化。
1.负责 WorkBuddy Harness 的整体效果与能力优化，协同内部团队，以用户真实任务表现为反馈，不断优化迭代 Harness 效果；岗位为研究和工程复合型，可以偏向其中一个方向，但需要对另一个方向有所了解，更倾向于两者兼顾； 2.独立解决问题，提出原创性想法，从 0 到 1 驱动研究探索；同时拥有扎实的工程落地能力，打通从想法提出到落地实现的完整链路； 3.可针对全新问题定义合理的评测与验证标准，搭建配套评测数据集；立足真实业务场景，保证智能体能力在现实环境下有效可用； 4.包括但不限于以下研究方向：1）Harness Self‑Evolution 方向：研究 Harness 闭环自进化机制，自主迭代工具集、执行架构与多智能体协作范式，适配模型能力与业务场景演进；2）Context Engineering 方向：探索复杂场景下的上下文组织与编排，在模型窗口和 token efficiency 约束下引导模型聚焦关键信息，提升 Agent 任务表现；3）Multi‑Agent Coordination 方向：研究大规模分布式智能体协作，构建 Agent 集群化协作能力；4）Long‑term Memory 方向：研究 Agent 长期记忆、经验内化与自我迭代机制，形成稳定的行为模式与长期决策准则；5）Long‑Horizon 方向：研究长链路、稀疏反馈任务下的持续决策机制，降低长周期执行中的能力衰减； 5.包括但不限于以下工程方向：1）Harness Self‑Evolution 方向：搭建 Agent 自进化 SDK 与平台，实现智能体自主迭代与持续能力升级；2）Context Engineering 方向：优化 Agent 上下文与提示工程，提升复杂场景下的适配能力与任务表现；3）Evaluation 方向：建设 Agent 多维度评测体系、数据集与基准，支撑 Agent 效果迭代和自进化。
1. 负责分析和设计数据中心SoC的芯片软件架构，参与产品需求分析并定义关键技术栈的软硬件结合特性，助力芯片架构迭代设计 2. 深入理解客户和业务需求，设计实现各类系统优化方法，提升SoC芯片的端到端应用表现和竞争力水平，形成创新的应用最佳实践 3. 与芯片研发团队协作，通过仿真、原型等方法在芯片设计早期发现芯片设计问题、验证芯片在各种用户场景下的表现 4. 参与芯片生命期维护工作，解决芯片在应用中出现的各类问题
1、基于飞猪酒店业务，进行高星酒店集团门店的业务拓展，保证所辖区域集团酒店门店覆盖率； 2、结合阿里生态&市场特性为高星酒店客户提供运营方案，帮助商家提升运营能力并驱动销量持续提升，与所辖区域单店及城区负责人并建立深度业务合作关系； 3、协同产品、运营团队，推动业务及项目落地，持续优化用户体验。
As a member of the PD team, you will build the next generation networking SoC in advanced process. You will drive the backend flow through the entire RTL2GDS process including floor planning, P&R, timing, PI, and sign-offs. You will also conduct PPA optimization. You responsibilities include, but not limited to: * Build backend flow on state-of-the-art processing node * Create SPECs for PD sign-off * Work closely with architecture and design team to optimize PPA * Floor planning, design synthesis, equivalence checks, partitioning, IO assignment and IP integration, CTS and power grid, P&R , timing closure, power analysis etc. * Design and timing ECOs and sign-offs
1、负责塑料模具成型，金属冲压，机械加工处理供应商审核及导入，以及设计，加工制造工艺的承认； 2、负责供应商例行品质绩效评估、辅导及定期稽核； 3、负责部件不良FA及改善计划验收； 4、负责机械结构件设计及新设计评审，相关材料机械性能，力学性能测试要求及计划制定； 5、推动完成结构件类SQE报表执行，及相关工作计划实施； 6、负责追踪确认供应商的改善报告及实施效果，必要时可进行现场审核检查； 7、负责先进加工注塑/冲压工艺技术导入及标准制定。
1.了解业务部门的战略了解业务部门的战略，对业务进行组织诊断对业务进行组织诊断，为业务部门的战略落地提供建议为业务部门的战略落地提供建议，规划并参与实施规划并参与实施 2.为组织发展提供人力资源支持为组织发展提供人力资源支持，定期进行组织盘点定期进行组织盘点，在招聘 培训 绩效考核薪酬、员工关系等方面为业务部门提供有效员工关系等方面为业务部门提供有效的解决方案并实施 3.在业务部门内推动公司层面的变革在业务部门内推动公司层面的变革 ，提升人力资源运作效率提升人力资源运作效率 4.传承公司文化传承公司文化，发扬价值观发扬价值观 ，建设沟通渠道建设沟通渠道，保证组织的持续健康成长保证组织的持续健康成长 5. 主动建立与管理层主动建立与管理层 ，发扬价值观发扬价值观、一线主管及员工之间的多形式有效沟通机制一线主管及员工之间的多形式有效沟通机制，建设沟通渠道建设沟通渠道，保证组织的持续健康成长保证组织的持续健康成长 保证信息在不同层级间的有效传递保证信息在不同层级间的有效传递
1、预算制定和管理：负责参与制定业务线年度预算，并能拆解到年/月度，持续优化预算管理体系，确保业务核心指标与预算的完整性，以及追踪和调整事项管理 2、损益预测：完成月度损益预测，损益达成情况输出，风险点评估 3、经营分析：定期经营分析汇报，呈现业务趋势、核心指标情况、风险预警 4、项目测算：能够为独立项目输出基本的损益结果和核心业务参数
伙伴重点客户攻坚： ● 客户商机挖掘与落地：对伙伴存量客户系统化盘点，识别重点行业和热点赛道客户，梳理公共云及AI MaaS高增长潜力客户，挖掘需求，储备商机，通过团队协作，推进商机快速转化，确保公共云及MAAS业绩持续高速增长； ● 传递技术价值：熟悉阿里云公共云、MaaS产品及市场竟对产品的差异化，深入理解技术价值及适用场景，了解国内外市场主要竟对产品差异化竞争优势，通过引导客户，传递技术价值，提升竞争门槛。 ● 建立组织客情：能与中腰部客户CEO及CTO对话，能快速识别决策链并维系决策链上各层级客户的客情，能够协调客户call high，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI MaaS客户开拓： ● 新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及敏锐判断，通过行业客户，行业协会，重点圈层，行业伙伴等渠道开拓新客户，形成有效商机。 ● 客户商务转化：促进客户决策及商机转化，制定应对商务方案，运用销售策略，快速转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢，对AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责。 ● 驱动Token价值挖掘与跃迁：推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘伙伴重点客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 ● 竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。 伙伴销售赋能与项目落地： • 对合作伙伴销售进行常规的coach和项目review，进行客户分析、项目分析，并协调公司相关资源解决问题，提升伙伴商机转化和业绩达成能力 • 针对AI MaaS战役标品及相关赛道客户拓新，进行伙伴销售（包括电销、面销、售前）的培训。
1. 负责 AIPC OS 端云一体服务的架构设计与开发，构建支撑海量 AI 终端设备的高可用云服务基础设施； 2. 设计并开发云服务核心模块，包括账号与鉴权、消息通道、存储与数据同步、数据采集与汇聚等； 3. 参与建设 Agent 运行平台与 AI 能力中心，打造高性能、可观测的 Agent 开发与运行平台，并落地端-云混合部署方案； 4. 建设 Agent 评测与飞轮体系，形成"开发—运行—评测—优化"的闭环，持续提升 Agent 效果与质量； 5. 保障云服务在大规模场景下的稳定性、高可用与性能，构建可扩展、可维护、可演进的服务框架。
1. 负责 AIOS 系统安全架构的落地，面向智能终端，构建覆盖硬件、系统、应用、Agent、模型和云端服务的纵深安全防护体系； 2. 负责 Android/AOSP 系统安全能力建设，包括但不限于：SELinux、应用沙箱、进程隔离、权限管理、Binder/D-Bus 等 IPC 安全； 3. 负责 AI Agent 运行环境的安全架构设计，建立 Agent 在文件、网络、进程、设备能力和用户数据等维度的权限边界，解决 Agent 自主执行带来的越权访问、恶意指令执行及数据泄露风险； 4. 建设 AIOS 安全开发生命周期和安全治理机制，将威胁建模、安全评审、代码扫描、模糊测试、渗透测试、漏洞响应和安全回归集成到研发及CI/CD流程中。 5. 跟踪 Android、Linux、AI Agent及端侧大模型相关的新型安全风险，持续分析行业攻击事件、漏洞和防御技术，并推动关键安全能力预研和落地。
1. 负责语音识别（ASR）核心算法研究与推理引擎开发，对 Conformer、RNN-T、Whisper 等主流架构进行性能优化，覆盖实时转写、离线识别、多语种、强噪声等复杂场景； 2. 负责语音合成（TTS）声学模型与声码器算法研究，对 VITS、NaturalSpeech、CosyVoice 等架构进行优化，提升合成语音的自然度、表现力与推理速度，支撑多发音人、多语种、情感风格可控合成等场景落地； 3. 负责机器翻译算法研究与产品化落地，基于 Transformer 等主流架构进行优化，设计支持云端与离线端的翻译推理框架，覆盖多语种互译、低资源语言对及垂直领域翻译场景； 4. 负责 ASR / TTS / 翻译全链路推理框架设计，推动模型流式改造、INT8/INT4 量化、知识蒸馏、结构剪枝等轻量化技术落地，支撑移动端、嵌入式设备的大并发低延迟部署； 5. 跟进 ASR、TTS、机器翻译及多模态语音领域的学术前沿与行业动态，将研究成果快速转化为工程能力，持续提升产品效果与用户体验。
1. 负责 Android Audio 框架层（AudioFlinger, AudioPolicy等）的深度定制，打通多媒体上层与底层音频通路，优化音频路由机制、重采样与多路混音性能； 2. 主导 Audio HAL（HIDL/AIDL）的架构设计与核心开发，打通 TinyALSA/ALSA 与底层音频芯片（Codec、SmartPA）的连接，提供稳定的硬件抽象支持； 3. 针对游戏、乐器模拟、直播等场景，运用 AAudio/Oboe 等超低延迟音频通路进行深度优化，攻坚并解决系统级音频卡顿（Glitch/Under-run）和音画不同步问题； 4. 设计并实现复杂场景下的音频焦点（AudioFocus）管理、音量曲线动态校准、多通路并发录播策略，以及外接音频设备（USB/蓝牙/Type-C）的智能动态路由； 5. 负责声学前处理算法（AEC、NS、AGC 等）以及空间音频、第三方音效（Dolby、DTS）在框架层或 DSP 侧的集成打通、性能优化与效果调优。
围绕构建AI时代的新一代操作系统产品，负责 Agent Memory 产品策略的规划与落地，围绕记忆的获取、存储、召回、更新和遗忘机制，持续提升 Agent 的理解能力、个性化体验和任务完成效率： 1. 规划 Agent Memory 产品能力及演进路线； 2. 设计短期记忆、长期记忆和用户偏好等管理策略； 3. 制定记忆召回、更新、遗忘及隐私权限规则； 4. 建立效果评估指标，结合用户反馈和数据持续优化； 5. 协同算法、研发、设计和业务团队推动产品落地。
1.负责AI硬件整机硬件系统架构设计，将 PRD 转化为详细硬件技术规格，向 ODM 输出技术规范，对接PCB原理图/layout/Gerber文件的详细评审； 2. 统筹管理各模块硬件开发，深度评审 ODM 输出的技术文档（原理图、Layout、堆叠图等）； 3. 负责核心器件评估与导入验证，主导二供（2nd Source）的准出与技术风险评估； 4. 牵头解决研发及试产阶段的系统级重大技术瓶颈（信号完整性、整机功耗、复杂 EMC/EMI）； 5. 协同软件及测试团队，跟进整机系统性能优化，对最终产品的研发进度和交付质量负责。
1. 配合阿里云海外业务团队开展售前技术支持工作，与客户进行技术交流，针对需求和场景提供无影云电脑相关解决方案，负责方案规划、编写、讲解及招投标等工作，支持项目落地； 2. 定期调研海外市场，了解行业需求和使用场景，把握行业发展动向及技术变革方向，为产品送代提供建设性输入； 3. 沉淀标杆案例，沉淀典型行业和场景的解决方案，定期为一线进行培训和赋能； 4. 主动发掘生态合作伙伴，探索创新商业模式和合作场景； 5. 承担产品线的业务指标，为结果负责。
1.规则制定与迭代：负责商户生命周期管理相关规则的制定与运营落地，覆盖准入、资质核验、行业类目、资料变更等环节，持续优化，并建立规则效果评估机制； 2.体验与指标运营：运营商户经营链路，围绕入驻转化率、时效、客诉率等核心指标，联动产品优化申请、审核、变更、服务等关键触点，持续优化商户体验； 3.自动化与运营效率：使用大模型等 AI 能力在商户审核和管理场景的落地应用，提升自动化率与运营效率； 4.数据与经营分析：搭建业务数据看板，输出经营分析，识别关键问题并驱动改进。
1.负责 WorkBuddy Harness 的整体效果与能力优化，协同内部团队，以用户真实任务表现为反馈，不断优化迭代 Harness 效果；岗位为研究和工程复合型，可以偏向其中一个方向，但需要对另一个方向有所了解，更倾向于两者兼顾； 2.独立解决问题，提出原创性想法，从 0 到 1 驱动研究探索；同时拥有扎实的工程落地能力，打通从想法提出到落地实现的完整链路； 3.可针对全新问题定义合理的评测与验证标准，搭建配套评测数据集；立足真实业务场景，保证智能体能力在现实环境下有效可用； 4.包括但不限于以下研究方向：1）Harness Self‑Evolution 方向：研究 Harness 闭环自进化机制，自主迭代工具集、执行架构与多智能体协作范式，适配模型能力与业务场景演进；2）Context Engineering 方向：探索复杂场景下的上下文组织与编排，在模型窗口和 token efficiency 约束下引导模型聚焦关键信息，提升 Agent 任务表现；3）Multi‑Agent Coordination 方向：研究大规模分布式智能体协作，构建 Agent 集群化协作能力；4）Long‑term Memory 方向：研究 Agent 长期记忆、经验内化与自我迭代机制，形成稳定的行为模式与长期决策准则；5）Long‑Horizon 方向：研究长链路、稀疏反馈任务下的持续决策机制，降低长周期执行中的能力衰减； 5.包括但不限于以下工程方向：1）Harness Self‑Evolution 方向：搭建 Agent 自进化 SDK 与平台，实现智能体自主迭代与持续能力升级；2）Context Engineering 方向：优化 Agent 上下文与提示工程，提升复杂场景下的适配能力与任务表现；3）Evaluation 方向：建设 Agent 多维度评测体系、数据集与基准，支撑 Agent 效果迭代和自进化。
