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1、负责大模型内容安全防控体系的架构设计与落地，覆盖模型训练、服务上线到内容生成与传播的全链路风险管控。聚焦安全后训练技术路线，通过SFT、RLHF等对齐方法改进安全模型在内容安全场景下的效果，包括大规模数据合成、训练策略优化、自适应推理及可扩展知识注入等； 2、主导大模型安全后训练全链路研发与优化，包括：安全对齐训练数据的设计、合成与质量评估；奖励模型的构建与迭代；SFT/PPO/DPO/GRPO等后训练策略的设计与调优；安全对齐评测体系搭建。通过系统化后训练Pipeline，持续提升模型在风险内容识别、越狱攻击防御、有害意图判别、多轮对话安全等场景的对齐与泛化能力； 3、构建基于大模型能力的自动化风险挖掘与红队测试体系。利用LLM/VLM自动生成对抗样本、合成长尾风险场景，通过自我博弈与持续进化主动发现线上安全盲区与新型攻击模式，实现从“被动拦截”到“主动治理”的转变。搭建分钟/小时级闭环的自动迭代机制，覆盖新增风险的快速响应与模型热更新； 4、建立高危风险内容的快速识别与拦截机制，针对突发舆情或新型攻击，小时级完成策略迭代与模型热更新，确保业务零重大安全事故。保障大语言模型产品、多模态AI应用、搜索推荐等核心业务的内容安全与应用安全； 5、跟踪NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL等顶会在大模型安全对齐、后训练、红队测试等方向的最新进展，持续迭代算法策略，保持技术领先。在团队中发挥技术领军作用，指导核心研发，推动跨团队协作与技术标准化。
1、负责对接落实相关监管部委工作，与集团各团队做好协同，构建维系良好政府关系网络； 2、感知政府监管领域的机遇和风险，为关联业务防范和化解风险，保驾护航； 3、负责相关日常政府事务工作，包括来访接待、会议参加、报告撰写、资质申请等事项。
职位描述： 1. 能够利用3D工具、简易几何模型粒子高效的实现动特视觉演示节奏及设计意图。 2. 能真正理解产品的玩法，设计出适合的特效概念设计，并产出视觉版传达给团队; 3.了解产品研发流程，能规划3D动作、特效生产的工程链路; 4. 具备行业竞品分析的能力，具备拔高动效工艺上限的能力。
1. 全球GTM策略规划：负责阿里国际站核心产品及 Accio Work 的全球市场进入策略。从 0 到 1 定义产品的核心价值主张，制定全链路营销路径，确保产品在全球各区域市场实现快速渗透与用户增长。 2. 产品定位与内容叙事：深度洞察全球 B2B 贸易场景，将 Accio Work 的 AI 能力转化为高价值的商业话语体系。通过社交媒体、KOL、事件营销等营销手段打造影响力，通过高质量的叙事能力建立商家对 AI 工具的信任感。 3. 商业化闭环与增长：协同产研、销售与运营团队，驱动商业化全链路闭环。通过对市场反馈与经营数据的深度分析，优化定价策略及渠道渗透打法，对产品的活跃用户规模与商业化结果负责。 4. 市场洞察与竞对分析：保持敏锐的市场洞察力，通过调研挖掘全球中小企业在 AI 提效方面的真实痛点。开展深度的竞对分析，确保 Accio Work 在全球 AI 赛道持续保持竞争优势。 5. 品牌影响力与生态建设：负责产品的品牌形象管理。联动全球 KOL 及行业生态合作伙伴，在国际舞台提升产品在 AI 办公领域的品牌知名度，构建良性的产品开发者与用户生态。
1、负责动漫项目中的角色概念设计工作，根据人物小传、世界观设定、项目需求，独立完成视觉方案探索及角色设计图输出; 2、能适配多种题材与审美方向，包括但不限于现代时装、近未来、科幻、都市幻想等，保证场景设计的识别度、商业完成度与项目适配性； 3、负责将场景设计图进一步转化为高品质效果图，准确还原设计结构，并输出具有影视级次时代质感的3D写实效果图； 4、对服装、金属、皮革、功能性面料、硬表面、饰品等材质具备较强理解，能够通过AI及后期控制呈现高品质的视觉效果； 5、关注AI设计工具及相关工作流的迭代，持续优化在场景设计与写实渲染方向上的方法论与产能效率。
1.负责演出行业的票务平台和商家后台等相关产品线规划和能力建设； 2.调研分析行业现状和问题，预判行业未来趋势，结合 AI 技术演进方向，结合业务方向及目标，制定核心产品规划； 3.负责完成产品需求梳理、原型和业务流程设计，主动识别 AI 可介入的业务环节，输出完整的产品需求文档，协助开发团队理解和掌握需求，对产品需求落地和易用性负责； 4.沉淀平台产品能力，搭建合理且具备延展性的产品架构，支撑长期业务发展，并进行持续性架构衍进和优化； 5.推动 AI 原生能力在演出行业、票务与商家后台场景的规模化落地，形成可复用的产品方法论与最佳实践。
岗位职责： 1. 防御机制测试： 对公司内大模型的安全围栏进行黑盒测试，通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径和问题，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： 对公司模型系统（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或对齐的训练样本。
1.作为公司与厂商客户的核心对接窗口，负责日常商务沟通、需求确认及订单进度的跟进与反馈； 2.妥善处理厂商在合作过程中的各类异常问题（如交期延误、质量客诉等），协调内部生产、仓储及物流部门给出解决方案并闭环追踪； 3.定期与厂商客户进行客情维护与满意度回访，挖掘客户的潜在意向，配合销售促成业绩增长； 4.负责建立并完善客户档案，定期输出客户对接报表，为公司的产品优化及服务升级提供一线市场反馈。
1.负责公司各类业务数据（如订单、销售、出入库等）的日常收集、整理与录入，确保数据的完整性与准确性； 2.定期核对业务数据与财务/系统数据，排查并修正异常数据，建立并维护清晰的数据台账； 3.熟练运用Excel等办公软件，按时输出日报、周报及月度数据统计报表，为业务部门提供基础数据支持； 4.负责相关数据文件、单据的归档与规范管理，确保资料查询便捷、可追溯。
你将作为AI编程产品面向企业客户的技术代言人，在售前阶段独立完成从需求调研到方案交付的全过程。核心工作是把客户在软件研发效率上的真实痛点，转化为可落地的AI编程解决方案，并通过技术演示和POC验证赢得客户信任，直接推动项目签约。 你日常会做的事： 独立对接企业客户的CTO、架构师和一线研发负责人，通过现场或远程调研，快速理解客户的技术栈、研发流程和效能瓶颈，在一周内输出针对性的AI Coding落地方案，包括部署架构、接入策略和预期效果量化。针对金融、制造、互联网等不同行业客户，主导技术方案宣讲和产品演示，能够现场用客户自己的代码库做实时演示，展示代码补全、代码审查、单测生成等核心场景的实际效果。在POC阶段，协调研发和交付团队完成私有化部署或SaaS对接，跟踪试用数据（如代码采纳率、研发提效比），用数据说服客户决策层。将客户反馈的高频需求和竞品对比信息，定期同步给产品和研发团队，直接参与产品迭代讨论，确保产品方向贴合市场真实需求。 我们希望你具备： 3年以上软件研发经验，写过生产级代码，能看懂Java、Python、Go、TypeScript中至少两种语言的工程项目，这样你才能在客户面前做到技术对话不掉链子。有实际使用AI编程工具（如Copilot、Cursor、通义灵码、Trae等）的经验，理解大模型在代码生成、补全、重构等场景的能力边界和典型失败模式，而不只是"用过"。做过售前解决方案、技术咨询或客户成功中的至少一种角色，能独立面对企业客户的技术高管完成方案汇报，有处理过5个以上中大型客户项目的经验。能用清晰的结构把复杂技术讲给非技术决策者听，方案文档和演示材料可以独立产出，不需要别人帮你"翻译"。 如果你还有这些经历会更好： 了解企业级软件研发全链路工具（CI/CD、代码托管、制品管理等），能将AI Coding方案嵌入客户现有的DevOps体系中做整体设计。有私有化部署经验，理解企业对数据安全和合规的顾虑，能主动给出网络隔离、模型本地化等技术应对方案。跟踪过RAG、Agent、MCP等技术在编程场景的应用进展，能向客户清晰解释这些技术如何提升代码生成的准确性和上下文理解能力。
该岗位隶属于 Global Content Strategy & Design 团队，核心负责 AI 驱动的品牌与营销内容自动化产出体系建设。你将围绕线上大促、活动页、产品增长场景、广告素材、多语言营销内容等业务场景，使用 AI 工具搭建从需求分析、内容策略、Prompt 设计、内容生成、渠道适配、质量评估到资产沉淀的完整工作流。这个岗位不只是使用 AI 生成内容，而是需要理解业务目标、产品 UX/UI、品牌表达、渠道策略和 B2B 行业差异，判断什么内容适合由 AI 批量产出，什么内容需要人工校准，以及如何通过规范、模板、术语库、行业洞察和评估机制保障内容质量。 我们希望你能够把 AI 作为内容生产方式升级的核心工具，帮助团队实现英文及多语言营销内容更高效、更稳定、更可复用的规模化产出。 主要职责 1. 搭建 AI 营销内容自动化产出流程，覆盖需求理解、信息输入、Prompt 设计、内容生成、人工校准、质量评估、版本管理和资产沉淀。 2. 基于不同业务场景和渠道需求，制定内容生成策略，包括活动内容、广告素材、产品卖点、行业解决方案、多语言内容等。 3. 结合产品 UX/UI 和设计方案，优化线上大促、活动页、落地页、频道页及产品增长链路中的信息结构、模块文案、用户引导和关键转化内容。 4. 围绕 B2B 不同行业，沉淀行业术语、买家关注点、产品表达、营销卖点、差异化话术和禁用表达，形成可被 AI 调用和复用的内容知识资产。 5. 建立 AI 内容规范和质量评估机制，确保生成内容在准确性、自然度、品牌一致性、行业相关性、渠道适配性、多语言表达和转化效果上达到要求。 6. 分析业务需求和内容 brief，将模糊需求拆解为清晰的 AI 输入信息、内容结构、生成规则和验收标准。 7. 与业务、产品、设计、运营等团队协作，将品牌策略、设计需求和业务目标转化为可执行、可复用的 AI 内容生产流程。 8. 持续测试和评估 AI 工具、Prompt 方法、多语言生成方案和内容自动化流程，沉淀方法论并推动团队内容生产效率提升。
1. 行业运营：通过对市场趋势和用户洞察形成有效策略，基于目标拆解落地品类规划，对类目的买家体量和生意结果负责 2. 商家运营：具备商家视角，建立商家招募管理体系，制定并执行针对各类型商家和供给渠道的招募、洽谈及培养计划 3. 商品运营：针对用户需求特征制定类目、商品和场景策略，并根据商品生命周期和特性进行商品运营 4. 营销活动：基于行业发展和用户消费需求，根据大促情况追进大促商家报名以及大促完成情况
1、维护区域现有加盟餐饮商户，并通过各种途径开发新餐饮商户； 2、了解并根据商户需求，制定个性化营销方案，与商户谈判并达成合作； 3、通过现场销售，提升餐厅的信息化、数据化管理水平； 4、优秀的谈判能力，配合Marketing团队完成营销项目跟进，并能够独自完成营销项目； 5、及时处理来自商户的投诉，反馈、建议等，以提升商户的满意度。
1、负责阿里巴巴国际站业务风控策略运营，涉及商家、买家、平台风险治理，如账号保护、商家站外引流、商品虚假价格、刷单作弊、营销反作弊、垃圾消息、AIGC内容安全等等 2、负责业务平台治理规则体系和整体治理策略的建设和迭代，负责具体业务治理策略及指标体系搭建等（风险水位、拦截率、误伤率、申诉率等）。 3、良好的风险和数据敏感度，及时有效的评估业务风险程度、制定相关风控策略，有效利用产品化和数据化手段驱动风险管控良性循环和成本优化。 4、整合资源，协同上下游各职能团队，推动重要治理项目落地实施，实现风险控制和商业价值的健康平衡。
团队介绍： MaaS（Model as a Service）网站产品团队致力于打造行业领先的模型即服务平台，为开发者和企业客户提供模型发现、部署、调用、评测及管理的一站式体验。我们相信大模型将重塑软件开发与业务创新的方式，而一个优秀的 MaaS 平台是连接模型能力与用户应用价值的核心桥梁。 1. 竞争分析与行业洞察：持续跟踪国内外 MaaS 平台的产品动态与竞争策略关注大模型技术前沿，输出竞品分析与产品洞察，将技术趋势转化为平台产品机会 2. 平台产品规划与设计：负责 MaaS 网站平台的整体产品规划与路线制定，产品设计与持续迭代，设计平台化的产品架构与交互方案，构建模型发现 → 评估 → 部署 → 调用 → 监控的完整用户旅程。 3. 模型生态与开发者体验：从个人和企业开发者视角出发，规划并优化各类模型接入和服务，支撑开源模型、自研模型、三方模型等多元模型生态的高效运转；持续优化 API 文档、SDK 、Playground 、Skills 等开发者工具使用体验。 4. 商业化与增长：参与 MaaS 平台的商业化策略制定，设计模型计费、资源套餐、用量计量等商业化产品能力。建立产品核心指标体系，通过数据分析驱动产品决策与增长。 5. 跨团队协作：建立与横向团队紧密协同，并与工程、算法、设计、运营、解决方案等团队纵向协作，推动产品从设计到上线应用的全流程闭环。
1. 持续调研全球头部 AI 伙伴生态，识别优质合作对象； 2. 负责与伙伴的战略谈判，包含但不限于，共同定义商业化路径、定价模式、收入分配机制及阶段性目标； 3. 与产品团队，共同设计伙伴基于阿里云平台的产品模式，并完成入驻和商业化的全流程； 4. 与伙伴共同制定未来的 go-to-market 策略，包括目标行业、目标客户、市场定位、联合营销和销售路径； 5. 推动伙伴完成联合市场活动、内容共建、案例打造和销售赋能。
品类策略制定：基于消费者洞察和市场趋势，负责标品及冻品品类的机会挖掘、策略输出和品类管理，打造具有竞争力的商品结构 供应商开发与管理：收集分析供应商信息及采购市场趋势，落实供应商开发和过程控制管理，建立稳定的供货渠道，独立并有效管理供应商资源 价格毛利管理：结合市场信息完成商品定价，持续优化毛利结构，确保品类盈利能力和市场竞争力 订货与库存管理：负责日常订货下单、到货跟进和入库确认，对接总仓和门店，管理产品进销存和损耗，降低采购成本与采购周期 跨部门协同：与线上运营、线下营运团队共同发起和推动生意计划，协调新品进店、促销活动等资源支持，确保业务目标达成"
1.responsible for the project site Ethernet/IP communication, complete the whole set of electronic control system networking 2.responsible for AB inverter, lenze servo controller parameter setting and commissioning 3.Responsible for I/O Check 4.according to the field process requirements, complete the PLC/HMI programming and commissioning work 5.On-site operation and maintenance: after the project goes online, the resident is responsible for on-site fault handling, problem analysis and program optimization
职位描述 1. 深入理解游戏平台业务场景与玩家需求，具备独立的效果优化意识，参与业务需求沟通并精准识别技术 方案风险。 2. 独立负责核心系统模块技术方案与开发，涵盖数据流处理、应用工程、服务部署等，确保代码质量与系 统安全，并核心保障关键指标达成。 3.核心参与AI原生应用的技术架构设计与工程化实现，推动技术架构持续演进。 4. 持续关注前沿技术，将新技术应用到实际工作中，解决潜在问题、探索新的机会。
阿里云专有云是面向政企行业客户的全栈云平台，为政企客户（政府、金融、部委、央企等行业）提供产品和服务。该岗位主要负责专有云AI安全技术方向的架构规划及研发工作，构建全面的AI安全防护体系，跟踪AI安全前沿技术，将研究成果转化为工程落地，插入链接提升技术竞争力，满足专有云客户的AI安全需求。 1、主导专有云AI安全架构设计 ● 设计并构建覆盖AI全生命周期的安全防护体系，包括数据安全、模型安全、推理安全等； ● 建立AI模型隐私保护机制，支持联邦学习、差分隐私、同态加密等隐私计算技术； ● 设计AI安全治理框架，确保AI系统的可解释性、公平性和可靠性； 2、主导AI安全技术研发和产品化落地： ● 研发AI对抗攻击检测与防护技术，包括对抗样本检测、模型后门检测、投毒攻击防护等； ● 开发AI数据安全技术，包括敏感数据识别、数据脱敏、数据水印等技术； ● 构建AI安全监控平台，实现AI系统运行时的实时安全监测和威胁预警； ● 协同AI平台团队，将安全能力深度集成到AI训练、推理、服务等各个环节；
1. 服务Alibaba.com 香港市场商家，围绕平台全量商家，通过平台商品运营、商机获取，成交转化提供服务交付体系的设计与优化，不断促进客户效果与交易提升，带动客户续签率和交易规模的增长。 2. 聚焦新商家的成长与留存，策划并执行商家培训和活动的本地规模化运营，促进核心成长指标达成。 3. 通过数据洞察、客户案例输出和资源整合，为前线销售和服务团队提供运营支持，提升本地渠道服务客户的能力。 4. 深入挖香港商家在使用Alibaba.com平台过程中的痛点与机会点，反向输出产品优化建议，与中台、产品团队协作提升商家使用体验。
1.本科及以上学历，具备2年以上互联网或传统媒体行业市场营销广告销售相关经验，具有平台型业务的从业背景； 2.具备较强的市场开拓能力和抗压能力，能独立并且有效地进行客户谈判和签约，完成业绩指标； 3.具有良好的数据分析能力、沟通协调能力，较强的目标管理和执行力； 4.乐观皮实，有良好的团队合作精神及优秀的组织协调能力。
1. 负责天猫超市商家端工作台产品规划，覆盖首页、商品、营销、推广等模块，为商家经营效率负责 2. 基于商家经营场景与行为数据洞察，在选品、上架、营销、投流、补货、对账等关键环节设计降本增效方案 3. 建立工作台核心指标体系，协同产品、技术、业务团队推动功能迭代，沉淀可复用的商家端产品能力 4. 探索AI在商家经营场景的落地应用，设计商品成长仿真、智能诊断、策略生成等智能化产品方案
1.学习产品架构设计：基于对电商商家经营场景的深度理解，设计面向AI时代的学习产品体系，覆盖从认知升级到能力构建的完整学习旅程，让学习产品真正成为商家经营能力提升的引擎； 2.AI产品创新：将大模型、AI Agent等前沿能力融入学习场景，设计智能化的学习路径、个性化内容推荐、实战模拟演练等创新产品形态，打造行业标杆级的学习体验； 3.客户价值与商业价值平衡：深入洞察商家学习需求与付费意愿，在保障学习效果的前提下，设计可持续的商业模式，推动学习产品的规模化增长； 4.跨团队协同：与课程教研、技术、运营、市场等团队紧密协作，从产品侧驱动学习中心整体能力的升级，确保产品规划与业务战略对齐； 5.数据驱动迭代：建立学习产品的核心指标体系，通过数据分析持续优化产品体验，关注完课率、能力提升效果、NPS等关键指标，用数据指导产品方向。
1、维护区域现有加盟餐饮商户，并通过各种途径开发新餐饮商户； 2、了解并根据商户需求，制定个性化营销方案，与商户谈判并达成合作； 3、通过现场销售，提升餐厅的信息化、数据化管理水平； 4、优秀的谈判能力，配合Marketing团队完成营销项目跟进，并能够独自完成营销项目； 5、及时处理来自商户的投诉，反馈、建议等，以提高商户的满意度。
透过招募、辅导及管理渠道，进行阿里巴巴台湾在中国大陆华商渠道的业务扩张，并与渠道建立长期健康的合作关系。 1. 分析并制订市场策略和行业画像，完成年度销售和服务指标，增加客户体量；并协助渠道进行销售预算和销售人员管理。 2. 协助渠道建立及管理销售体系，管理渠道商的销售目标，财务指针和人员规划。通过管理提升销售效率来帮助渠道商提升营收。 3. 通过分析数据、产品、行业、组织等来优化销售流程。并与市场和销售策划部门团队合作，制定销售战略，以达到客户规模化增长和获取市场份额。 4. 与服务团队合作，为客户提供优质的培训和服务，帮助客户在解决使用问题。 5. 建立与总部良好的沟通机制，回馈销售，运营和产品信息，同时快速根据本土需求执行总部销售战略。 6. 进行渠道商生命周期管理，并根据战略目标开发潜在新渠道并与之形成商业合作关系。
1. 负责公开网络数据采集链路的合规治理体系建设，覆盖数据源准入、采集策略、采集留痕、数据处理、入库、训练集构建和后续排除机制。 2. 建设爬虫数据证据链与数据血缘系统，记录 URL、域名、获取时间、来源类型、访问决策依据、内容哈希、处理流程、风险标签、数据集版本、模型训练版本和审计日志。 3. 建立网络采集合规控制机制，包括机器可读访问限制、站点访问策略、频率控制、来源留痕、异常监控、争议处理和数据下架流程。 4. 与法务团队协作，将版权、TDM opt-out、站点条款、授权边界、权利人投诉、数据删除请求等要求转化为系统规则、审批流程和可追溯记录。 5. 与安全、隐私和合规团队协作，建立爬虫数据风险管理机制，包括敏感数据识别、PII 过滤、来源风险分级、黑白名单、人工复核、访问控制和异常告警。 6. 牵引公开网络数据的准入和分级管理，对不同类型站点、内容类别、数据用途、地域风险和权利状态建立统一评估标准。 7. 建设面向欧盟监管检查和客户尽调的技术支撑能力，包括训练数据来源摘要、版权政策执行记录、采集留痕、风险处置记录和审计报表。 8. 推动爬虫平台、数据平台、模型训练平台、法务、安全团队之间的系统打通，确保数据从采集到训练使用全链路可解释、可追溯、可处置。 9. 支持风险事件复盘和外部问询，能够快速回答“数据从哪里来、为什么可以采、是否进入训练集、如何排除或删除”等问题。
1. 设计GUI Agent/ Computer Use 模型训练、后训练及评测数据的标注体系，对接算法与评测团队，将 GUI 理解、控件定位、动作规划、多步执行、错误恢复等需求，转化为清晰、无歧义、可规模化执行的任务定义、数据规范、示例库和验收标准。 2. 设计覆盖截图、控件、页面状态、操作动作、多步轨迹、执行结果及失败恢复的多层级标注体系，支持桌面办公、Web、移动端及专业软件等场景。 3. 管理并培训内部标注团队及供应商，建立金标、抽检、复审、争议仲裁和版本管理机制，持续优化复杂 GUI 数据生产的质量、效率、成本及交付周期。 4. 建立 GUI 数据质量标准，在图像清晰度、OCR 和控件准确性之外，重点评估环境有效性、状态完整性、动作合法性、轨迹一致性、结果正确性及任务可复现性。 5. 承接模型评测及线上 BadCase，对错点、漏步、循环操作、错误停止、越权操作和失败后不可恢复等问题进行归因，设计成功与失败对比、纠错、偏好及恢复数据，推动模型效果持续改进。 6. 建立 GUI 数据安全与合规机制，覆盖屏幕内容、账号、文件、通信、个人信息、凭据及高风险操作，与安全、法务和工程团队协同落实授权、数据最小化、脱敏、隔离和审计要求。
1.主导集团大模型安全与对抗防御体系的构建：结合多模态、Agent、具身智能等前沿业务场景，负责大模型全链路（预训练数据防投毒/SFT对齐/RLHF/推理部署）的安全对抗演练、漏洞挖掘及红蓝对抗算法优化。 2.负责构建基于多模态与Agentic的自动化红队攻击体系：设计并研发基于强化学习、进化算法或多Agent协同的自动化越狱、提示词注入和对抗性扰动生成算法，实现对多模态模型的高并发、深层次安全边界压力测试。 3.负责大模型安全对齐与安全护栏算法的研发：研究并落地基于RLAIF、DPO、KTO等前沿对齐技术；设计并迭代高性能、低延迟的输入/输出内容安全过滤模型与多维风险评估机制，保障生成内容符合安全合规标准。 4.负责攻克大模型深层漏洞与新型威胁防御：针对间接提示词注入、数据投毒、偏好劫持及版权/隐私泄露等高阶安全威胁，研发对应的算法检测器与鲁棒性增强方案。 5.主导自动化对抗消融实验与防御价值验证闭环：设计高精度、轻量化的多维安全评测Benchmark与自动化对抗博弈平台，通过算子智能编排实现7*24H的“攻击自动生成-防御实时阻断-模型快速微调”的安全对抗迭代闭环。
1、建设 AI 友好的电商经营知识资产体系，支持客户个性化专属生意模式的快速落地与持续沉淀，使 Agent 越用越“懂”客户，逐步成长为客户真正的 数字员工。 2、Agentic AI 在研发、运维、测试、客服等多个领域的创新应用，打通“大模型到业务落地”的 最后一公里，为业务创新持续提供高价值支撑。 3、参与现有业务系统Agent升级改造，将现有系统升级为建设在AI模型之上的技术底座。
