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1.负责游戏内，场景地编的制作能建立标杆效果，并且能跟进供应商的反馈和产出，. 2.能根据策划的初步的文档指引，原画设计，和玩法白模指引初步并且快速制作美术版本的初版资产，能够补足原画的细节设计，相互配合最终达到最好效果。 3.对所在模块的场景模型相关工作内容，根据该模块的要求进行规范化处理，包括但不仅限于各类文件命名路径配置的正确性、性能优化、维护等； 4.根据项目工作计划按时完成任务并跟进最终表现效果
1. 参与设计面向各种应用领域的32/64位高性能CPU； 2. 参与制定各类高性能、低功耗处理器架构； 3. 参与研发各类处理器相关前沿领域技术。
In this role, you will work with software and hardware engineering groups to define the cutting edge of next-generation AI SOC chips for high-performance computing platform in Data Center. * as a design engineer, strong coding skill of system Verilog or Verilog to implement RTL design, develop SOC domain system/interface IP for various SOCs * familiar with ASIC flow to create complex SOCs with advanced methodologies more efficient, participated 3rd party IP integration * strong problem solving and solution for SOC design and IP integration, timing closure, silicon bring up and issue debug * Documents the high-level architecture specification that defines the chip with various sub-systems for the cutting-edge cloud applications. * Works closely with PD, power, system, and verification team to bring up the subsystem
1. 产品操盘策略：深度参与产品打造，根据核心特点、目标市场定位，组织制定新品整体销售目标并分解至各渠道，制定新品上市和老品销售方案。 2. 资源整合：拉通产品、Marketing、交付、服务等多条线资源输出打法和销售策略，营销资源匹配产品策略，聚焦重点市场，确保产品可持续热度。 3. 产品激活&渠道库存管理：关注渠道库存维持在合理范围，协调并跟进各电商平台/客户达成销售激活目标，对产品生命周期内的经营指标负责。 4. 产品复盘：针对每款产品的上市首发、大促营销、下市等进行深度复盘，总结各环节经验和不足，不断激发新的方案、新的思路。 5. 产品市场分析：分析市场销量、竞争格局，发现差距和机会，制定或调整新老产品组合及策略；分析竞争对手打法、竞争推演，发现问题，预测风险。
独立负责物流采购业务，结合业务增长、履约要求和成本目标制定采购策略，对采购预算、成本改善、供应稳定性和履约结果负责。 负责供应商寻源、准入、询价、比价、谈判和定标，建立稳定且有竞争力的供应资源池。 建立成本模型和价格基准，持续跟踪市场运价、燃油、汇率、运力供需等变化，识别降本机会并对结果负责。 主导合同及商务条款谈判，重点管理价格机制、服务标准、结算方式、运力保障、取消责任和异常赔付等关键条款。 管理供应商履约表现，围绕成本、时效、质量、稳定性和响应效率开展绩效评估、分层管理及资源优化。 推动采购流程、制度和工具建设，提升采购决策的规范性、透明度与执行效率。
岗位介绍 我们正在寻找兼具业务理解力、客户沟通能力和工程能力的 FDE，深入海外客户的真实业务场景，基于阿里云的 AI、数据与云产品，与客户共同构建可投入生产的应用和解决方案。 你将参与从业务问题发现、方案设计到开发部署、效果验证的完整过程，帮助客户将 AI 能力融入日常业务，并将一线实践沉淀为可复用的产品能力和行业方案。 岗位职责 1. 深入客户业务，定义落地目标。与客户业务及技术团队紧密协作，梳理业务流程、系统架构与数据现状，识别高价值场景，明确项目范围、技术路径和可衡量的成功标准。 2. 亲自开发，推动从原型到生产的落地。基于大模型、Agent 与云服务快速构建原型，完成或者与产研团队协作关键代码的开发、系统集成和部署，持续迭代至可稳定运行的生产应用。 3. 打通企业内部系统与数据。连接客户现有 API、数据库、知识库和业务系统，解决数据质量、权限、网络及遗留系统适配问题；根据项目需要参与数据迁移、数据管道建设和云上架构改造。 4. 保障应用效果与运行质量。建立评测、监控和问题定位机制，持续优化任务完成率、准确性、响应速度与运行成本，满足客户对安全、可靠性和可维护性的要求。 5. 推动客户实际使用。与客户工程团队开展现场共建、技术培训和知识转移，并负责推动应用融入业务流程，跟踪使用情况及业务收益，发现并推进后续改进机会。 6. 沉淀经验，推动产品迭代。将项目中的共性需求与技术问题转化为可复用的组件、Agent Skills、集成模板和实施方法，并与产品、研发团队协作推动改进。 任职要求。
1、酒店拓展：拓展区域优质酒店，保证区域供应链完整、拿回优势价库； 2、价库运营：结合平台工具和资源，做好基础信息维护、工单处理、平台重点项目的落地执行，提高间夜产出； 3、商户问题处理及关系维护：解决商家遇到的如操作、财务、订单、商品优化等方面的问题，并通过高频次拜访，帮商家解决具体问题及维护与商家的关系。
1. 负责搜索与推荐算法的设计与研发，综合运用深度学习、大语言模型、多模态理解等技术，持续提升用户体验、流量效率与商业转化。 2. 深入理解业务与产品逻辑，能够与产品、运营、工程等团队高效协作，将业务需求转化为可落地的算法方案。具备从数据洞察到模型上线的全链路能力，支撑业务增长。 3. 持续跟踪AI前沿进展，包括但不限于大模型微调、模型蒸馏、多模态大模型、AI Agent等方向，结合业务场景评估并推动新技术的工程化落地。
1. 负责后端业务系统及 AI 应用服务的架构设计、开发、测试和持续维护，使用 Java/Spring 构建核心业务及微服务，使用 Python 开发 AI 服务、数据处理和模型调用能力。 2. 负责大模型接入、Prompt 管理、RAG、Agent、知识库、模型网关及 AI 工作流等功能建设，推动 AI 能力在业务场景中落地。 3. 负责 API、流式响应、异步任务及服务调用链路的设计与优化，完善限流、熔断、降级、重试和异常处理机制。 4. 参与数据库、缓存、消息队列、向量数据库及微服务架构设计，持续优化系统性能、稳定性、安全性和可扩展性。 5. 建设 AI 服务的调用监控、效果评估和成本控制机制，提升模型调用质量与服务可观测性。 6. 与产品、前端、算法及测试团队紧密协作，参与需求分析和技术方案评审，保障项目高质量交付。
1. 负责 Android/Linux平台 Camera 相关模块（预览、拍照、录像、曝光、HDR 等）的设计、开发与优化，保障相机功能稳定性与成像效果； 2. 对接硬件厂商，适配不同机型的 Camera 传感器、ISP 芯片，主导 ISP pipeline 数据流转与链路适配，解决兼容性、性能瓶颈问题； 3. 优化相机启动速度、预览流畅度、拍照响应速度等关键指标，提升用户体验； 4. 开发相机高级功能，如夜景、录像防抖、快拍等，跟进行业技术趋势； 5. 排查相机模块的线上/线下 Bug，包括兼容性、稳定性、性能类问题，输出解决方案并落地； 6. 参与 Camera 相关需求评审、技术方案设计，制定开发规范与测试标准，协同测试、产品团队推进项目落地。
1、负责和参与SmartNIC/DPU芯片的应用场景与需求分析，输出芯片规格点； 2、负责和参与SmartNIC/DPU芯片系统架构方案讨论和设计，达成系统功能、性能、成本和功耗要求； 3、负责和参与SmartNIC/DPU芯片子系统微架构的方案设计，输出详细的方案设计文档；参与核心模块代码交付，指导项目人员解决疑难问题； 4、负责和参与SmartNIC/DPU芯片竞争力构建。
负责海外业务核算及报告团队的运营管理工作，包括： 1、业务运营管理：负责新业务接入的标准化梳理，确保新业务快速、平稳地融入现有体系；负责日常作业的运营管理与指导，妥善分配工作任务、监督过程执行，确保业务按时保质完成； 2、账务质量管理：为团队的业务的交付质量负责，负责建立异常识别管理机制，定期追踪和分析运营数据并提出改进建议，确保业务操作的准确性和规范性。 3、智能化建设：主动识别负责范围内业务的智能化机会优化点，对流程的改进和效率的提高提出建议并负责推动实施，协助主管推动团队智能化项目落地，提升团队工作质量和效率； 4、团队管理：负责搭建团队及团队人员培养工作，通过内部分享/培训赋能等方式提升团队综合素质。
1、负责盒马超盒算NB蔬菜类目下商品的品类规划和生命周期管理，完成品类业绩目标; 2、负责判断该品类的市场流行趋势，开发引进新的供应商，打造符合盒马爆品与精品，确保品类竞争优势； 3、负责目标消费群体调研，基于消费者洞察制定相关的商品品类规划和商品运营策略； 4、商品供应链搭建与管理，保障商品供应,同时控制品质和成本； 5、负责采购流程的搭建与优化，监督其有效运作。
1、负责Lazada平台AI驱动的搜索产品规划与设计，结合用户行为与业务目标，持续优化搜索相关性、个性化推荐及用户体验。 2、深入理解电商搜索场景，主导从需求分析、产品定义到上线迭代的全流程，推动搜索算法、工程与运营团队高效协同。 3、基于数据洞察和A/B测试结果，制定产品优化策略，提升搜索转化率、点击率及用户满意度等核心指标。 4、跟踪行业前沿技术趋势（如大模型、向量检索、语义理解等），探索AI在搜索中的创新应用，构建差异化竞争优势。 5、与跨境多国团队紧密合作，确保产品方案兼顾本地化需求与平台统一架构，支持Lazada多市场业务发展。 1、Lead the planning and design of AI-powered search products on the Lazada platform, continuously optimizing search relevance, personalized recommendations, and user experience by aligning user behavior with business objectives. 2、Deeply understand e-commerce search scenarios and own the end-to-end product lifecycle—from requirement analysis and definition to launch and iteration—driving efficient collaboration among search algorithm, engineering, and operations teams. 3、Develop product optimization strategies based on data insights and A/B testing results to improve key metrics such as search conversion rate, click-through rate, and user satisfaction. 4、Monitor cutting-edge technology trends (e.g., large language models, vector retrieval, semantic understanding) and explore innovative AI applications in search to build differentiated competitive advantages. 5、Collaborate closely with cross-border, multi-country teams to ensure product solutions balance local market needs with platform-wide architectural consistency, supporting Lazada’s multi-market business growth.
职位定位 负责高德商家/广告智能体、AI 外呼及 AIGC 方向的算法研发与工程落地，在 Agent 团队负责人带领下，依托全球化技术平台，与具备全球顶尖算法能力和Vision的Leader们协同合作，推动从单点 LLM 应用到 Multi-Agent 协作系统的演进。 职位要求 1. 围绕高德核心业务场景，结合大模型技术实现端到端智能化提效。负责智能体应用的开发落地，包括但不限于 LLM 应用、Prompt 工程、后训练、SFT、RLAIF/RLHF (GRPO, DPO等)、推理加速(模型量化，TensorRT-LLM, vLLM)、多模态理解、知识库构建和优化等方面； 2. 负责将大模型应用到实际业务场景，包括商家经营全链路（智能客服、营销文案生成、店铺素材理解、评价分析、商品结构化等）、AI 外呼（意图识别、多轮对话、话术生成）、AIGC（图文/视频内容自动化生产）等业务领域； 3. 能够运用多模态理解大模型，实现对非结构化服务数据（店铺装修素材、菜单、评价、商品等）的深度理解和使用，探索 VLM、OCR 增强等技术在本地生活场景的应用。
1.主导 NuttX 或 Zephyr 在新硬件平台（ARM Cortex-M/R/A、RISC-V 等）上的 系统移植与 Bring-up； 2.深入定制和优化 RTOS 内核组件：任务调度、内存管理（堆/池/SLAB）、中断处理、IPC、电源管理等； 3.开发和维护板级支持包（BSP），包括启动流程、时钟配置、外设驱动框架（UART、I2C、SPI、GPIO、ADC 等）； 4.集成文件系统（如 LittleFS、FAT）、网络协议栈（IPv4/IPv6、BLE、Wi-Fi）、安全模块（TLS/DTLS）等中间件； 5.优化系统启动时间、内存占用（ROM/RAM）与实时响应性能，满足严苛嵌入式场景需求； 6.参与开源社区（如 Apache NuttX、Zephyr Project），贡献代码、修复问题、跟踪上游演进。
1.负责嵌入式系统内核软件的设计开发与优化，精通Linux内核(或类似OS)的内存管理原理，具备系统内存优化经验； 2.负责Linux内核性能优化工作，如内核特性开发，提升移动操作系统性能体验； 3.具备分析解决Linux系统的稳定性问题能力。
1. 负责淘宝闪购首页搜推关联模块产品，围绕外卖、零售行业特性，优化、设计围绕不同场景下用户需求的用户导购表达及流量策略； 2. 负责设计不同行业在自然流量的产品解决方案，能够充分考虑与业务、市场、兄弟产品团队等相关角色的配合； 3. 擅长运用数据分析和用户研究等方法，分析不同场景下的流量的ROI，挖掘到更多和行业联动促增长的机会空间。
1、负责海外跨境物流权益运营，制定 by 国家、by 人群的运费券策略。通过 A/B 测试，沉淀可复制的运营方法，并推动规模化落地。 2、能够平衡用户体验与业务增长、投入和长期价值，对GMV增长结果负责，通过权益运营，明确转化率与增量 GMV 的统计口径和归因周期，持续优化投放效率及投入产出。 3、搭建官方物流用户成长体系，设计用户忠诚度运营、权益组合和触达机制。 4、持续提升官方物流用户规模、下单频次、复购率、留存率及人均实付运费金额，推动用户从偶发使用向稳定、高频使用转变。 5、协同横向团队，推动权益产品、用户标签、运营触达和数据看板建设，完成策略设计、执行与复盘闭环。
1. Agent模型后训练： 负责大模型在Agent场景下的后训练（Post-training）工作，提升模型在复杂Agent任务中的表现。 2. 强化学习与RL探索： 设计并优化基于强化学习（RL）的Agent训练框架，提升模型的长期规划能力、试错反思能力及工具调用准确率。 3. 核心能力构建： 针对Agent的核心能力进行专项模型训练与对齐优化。 4. 行业解决方案落地： 深入理解具体行业的业务痛点，将Agent模型能力与行业Know-how结合，设计并落地端到端的行业Agent解决方案。 5. 前沿技术追踪： 跟踪学术界和工业界在LLM Agent、RLHF、后训练领域的最新进展，将前沿技术转化为团队的工程与算法资产。
1.深入研究 AI Coding 场景下的上下文工程，设计并优化代码补全、对话式编程、代码审查等场景中的上下文构建策略，在提升模型输出质量的同时有效控制推理成本 2.设计和搭建面向产品效果与推理成本的评测框架与基准体系，涵盖白盒测试与多维度指标覆盖（代码补全准确率、上下文召回质量、Agent 任务完成率等），推动评测自动化与持续集成式质量监控 3.基于海量用户使用数据（补全接受率、编辑行为、会话模式等），进行深度分析与洞察挖掘，量化上下文策略对产品效果和成本的影响，驱动迭代方向 4.设计并执行 A/B 实验方案，评估上下文策略与功能迭代的实际收益，提供数据驱动的优化建议
1.负责品牌商家会员成长策略，通过会员优质商品与差异化权益供给，提升会员价值； 2.推动商家会员与平台会员联营，设计会员成长路径，明确商家投入、平台资源及用户价值之间的合作机制； 3.结合用户需求和商家经营特点，推动会员/用户成长下的新能力及产品覆盖，并验证其增量价值与投入产出； 4.建立会员增长指标及实验评估体系，持续跟踪会员规模、活跃、复购、ARPU、增量订单和ROI，推动策略迭代； 5.推动AI在会员洞察、策略生成和批量运营中的应用，协同夸团队组织沉淀可复制的经营方案；
1. 围绕模型自进化方向开展算法研究与系统研发，探索大模型能力自动演进的关键路径。 2. 聚焦Agent任务，为模型注入自动迭代RL/SFT训练数据的能力，包括Agent环境/query/verifier合成、筛选、训练、反馈闭环优化，通过多轮迭代提升训练数据质量。 3. 为模型注入自动挖掘CPT/PT训练数据的能力，提升预训练和持续训练数据的知识覆盖度、有效性与任务适配性。 4. 为模型注入自动化训练与自动化Infra调优能力，包括Verl、Megatron等框架的训练策略优化、RL超参搜索、训练稳定性提升、SGLang、vLLM推理效率优化等，提升模型研发效率和性能上限。 5. 研究基于self-evolving、long-horizon等范式的能力增强方法，提升模型在自迭代任务中的长期规划、任务分解、多步执行与自主反馈优化能力。 6. 跟踪相关领域前沿进展，结合实际问题开展算法创新、实验验证和系统落地，沉淀可复用的方法与能力。
1.人员调度与现场运营：统筹站点人员的排班调度、任务分配与产能调配，保障多项目并行下的生产节奏与交付时效； 2.数据安全管理：落实数据保密制度与合规要求，管控标注评测全流程中的数据访问权限、操作留痕与介质管理，杜绝数据泄露、违规外传等安全风险；组织安全巡检与应急演练，对站点数据安全负直接责任； 3.人员管理与团队建设：负责现场人员的考勤管理、绩效跟踪、纪律督导与梯队培养，营造高效有序的作业环境； 4.资源与后勤保障：统筹设备、网络等生产资源的配置与维护，对接行政与IT保障现场基础设施稳定运转；
1. AI for Science 方向 （1）包括但不限于构建面向生物（基因组分析、蛋白质功能预测等）、化学（分子性质预测、逆合成规划等）等领域的 Agent 系统、Science harness，整合领域专用工具与知识库。 （2）设计科学推理评测基准，评估并提升模型在自动探索、工具调用、实验设计等任务上的表现，同时构造训练数据与环境优化Qwen模型在科学领域的表现。 （3）探索 AI 驱动的科学发现闭环：假设生成、实验设计、 结果验证、知识更新，提升模型科学领域Auto Research能力。 2. AI for Engineering 方向 （1）将大模型应用于芯片设计EDA、工业设计CAD、金融工程、工业自动化、kernel调优等工程问题，训练模型在真实生产环境中的自进化能力，通过持续学习发掘更优算法与设计。 （2）研究基于self-evolving、long-horizon、multi-agent等范式的能力增强方法，提升Qwen模型在工程优化领域的表现。 3. 与跨学科团队紧密协作，推动研究成果在真实科研或工程场景中的验证与落地。 4. 跟踪科学与工程智能及相关方向的前沿进展，围绕关键问题开展算法创新、实验分析与技术沉淀。
1、负责管理、指导门店商品部、加工部、营销部的日常工作； 2、管控商品订货、陈列、卖场布局，合理进行库存管控，控制损耗，促进销售业绩及毛利的达成； 3、促进生熟联动项目推进工作，确保商品链路通畅； 4、负责门店的客服、用户体验各项指标的达成，能够有序完成各项客服相关培训工作 ，负责门店重大客诉的跟进及处理； 5、推动贯彻公司商业业务的各类制度、规范、标准在门店的落实，保障门店运营制度规范的有效落地； 6、主动开拓、发展本区域重点大客户，挖掘客户需求，进行有针对性的业务推介，提升门店会员粘性与区域内的会员渗透； 7、指导与培养下属工作能力，打造高绩效团队，形成阶梯化人才成长模式。
1．通过上门约谈、电话拜访等方式，与高星酒店商家进行洽谈合作，不断丰富酒店合作数量； 2．与酒店商家建立稳定、良好的合作关系，并完成签约、上线、运营等全流程工作，帮助商家提升运营质量； 3．为商家提供综合性解决方案，帮助商家增加收益，帮助消费者有更多更好的住宿选择； 4．有效执行业务计划，主动服务好商家，解决各种运营问题。
1、负责前置仓老客分层运营目标和方案制定，不断提升用户活跃度和留存率； 2、制定不同用户分层补贴策略，针对不同爬坡阶段设计用户增长方案，不断提高用户粘性和复购率； 3、通过用户需求进行用户不同阶段选品、活动策划和场景运营等手段，提升用户频次，挖掘用户需求； 4、监控核心指标（留存率、复购率、ARPU等），通过数据分析定位用户流失关键节点并提出解决方案
负责推荐广告投放系统定向与机制策略方向的技术规划与团队管理，作为子方向负责人全面主导该领域的技术演进和业务目标达成。 具体职责包括： 1. 主导广告定向策略体系建设，统筹出价与竞价机制设计。前瞻性布局前沿技术在广告系统中的落地应用，推动深度学习、强化学习、生成式检索、大模型等技术在定向召回与出价决策中的规模化应用。 2. 承担子方向技术管理职责，制定中长期技术路线图，建立数据驱动的策略迭代体系，辅导团队成员技术成长，推动跨团队、跨BU的技术合作与影响力建设。 3. 对所负责方向的核心业务指标直接负责，包括但不限于消耗规模、客户ROI、成本达标率等，将业务目标拆解为清晰的算法策略路线图，通过持续的技术迭代驱动季度及年度目标的达成。
我们是淘天 AI 原生应用—内容 AI 团队,专注于 AIGC 与多模态理解技术 的研发与落地,面向淘宝商家、搜索推荐、外投等多个业务场景,提供视频与内容生成能力支持。团队研发的技术已在业务中规模化应用,每天生成数十万条 AI 视频,并为淘宝外投业务贡献了超过 40% 的消耗规模。重点研究方向包括可控视频和内容生成、多模态细粒度理解、内容创意 Agent 等,致力于研发真正满足业务需求、兼具效果与成本优势的业务域模型。团队与国内多所高校及实验室保持密切合作,近年来累计发表 30+ 篇顶会论文,涵盖理解和生成统一模型,强化学习算法,多模态推理等最新前沿研究方向。如果你对相关技术感兴趣，欢迎加入我们 在这里，你将参与淘天核心业务场景下的视频理解与生成算法研发，围绕商家内容生产、搜索推荐、广告外投等场景，推动下一代内容 AI 技术从研究走向大规模应用。具体包括： 1. 负责垂类视频生成模型的设计、训练与优化，面向电商场景构建高质量、可控、低成本的视频生成能力。 2. 负责视频理解、多模态细粒度理解相关算法研发，提升对商品、人物、场景、动作、镜头语言等内容的识别与建模能力。 3. 参与视频创作 Agent 的研发，结合大模型、多模态理解与生成能力，打造面向真实业务需求的智能创作系统。 4. 结合业务目标优化模型效果、推理效率与部署成本，支撑大规模线上生产与应用。 5. 跟踪多模态生成与理解领域前沿进展，推动论文成果、开源能力与业务系统结合
