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AI 客户开拓与商机挖掘： ● 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快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 ● 客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 ● 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。 ● 建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。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。 AI 价值传递与场景共创 ● 理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 ● 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。 AI 客户商务转化策略与业务收入 ● 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。对AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责 ● 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。 持续做好客户服务与市场洞察 ● 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。 ● 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，理解与阿里云的产品差异化优势，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。
1、负责与主管部门和执法单位合作，通过联动化解平台重大事件风险； 2、了解行业发展趋势，做好主管部门的要求解读、传达，积极响应同时探索开展正向合作； 3、了解互联网平台的安全体系建设，有较强的风险意识，提出解决商业安全风险的对策和方法。
1、节日营销策划：基于业务战略、用户洞察、商家生意等，挖掘节日及热点场景下营销机会，结合礼赠/出游等消费动机，协同行业及横向团队，锁定商家优质供给，产出营销全案，能高效统筹落地，并能为生意结果负责； 2、大促整合营销：618、双11等平台核心大促，基于市场机会和大盘表现，策划整合营销项目，组织线上线下联合营销事件； 3、全域导购分发：负责节日/应季等特色供给的导购分发，针对站内外不同通道，输出差异化打法，协同内外快速高效准确落地。
1、 与业务、产品共创需求，将业务诉求拆解为可落地的技术方案，明确目标、边界与验收标准。 2、负责 AI 模型的打包、测试与部署；基于大模型开发面向电商场景的应用，包括但不限于智能知识库、客服辅助助手、数据分析助手等； 3、在 Prompt Engineering / RAG / Agent / 微调等方案间做技术选型，设计端到端应用架构（含上下文管理、工具调用、记忆机制、安全策略），完成生产级交付。 4、跟踪 AI 功能上线效果，建立数据闭环，基于业务反馈持续迭代优化模型与方案。
Analytics & Reporting • Build and maintain dashboards, regular reports, and automated bots that support business teams across the full range — from top-management strategic direction down to day-to-day ground operations • Monitor key metrics, alert the business to potential issues, and proactively spot risks and growth opportunities • Ensure data is accurate and consistent across all dashboards, reports, and analysis • Run daily, weekly, and monthly performance analysis to track business health and find opportunities Business Partnership & Strategic Support • Work closely with business leaders and teams, providing analysis that supports key decisions and target achievement • Provide analysis and recommendations that help shape and steer business decisions on strategies, initiatives, and other key priorities • Track how strategies and key initiatives are performing, and surface insights on top-priority business topics • Contribute to cross-functional projects and business programs • Turn data findings into clear business language — explain what is happening, why it matters, and what to do next AI & Innovation • Actively use AI tools in daily work to improve productivity, automate repetitive tasks, and enhance output quality • Revamp and improve existing dashboards and reports to be AI-enabled and user-friendly • Build automated reporting bots and AI-assisted analytical solutions • Stay current with AI developments relevant to business analytics and apply them to work On-Demand Support & Collaboration • Provide on-demand data support and analysis as business needs arise • Collaborate with cross-functional stakeholders to understand their needs and deliver end-to-end analysis, from data gathering to presentation • Communicate with data and tech teams to turn business needs into data solutions
1. 建设灵骏集群监管控系统核心能力，不断提升客户在云上使用灵骏智算集群产品的自动化、智能化程度。 2. 建设满足业务场景和数据合规要求的智算集群库存管理体系，结合节点调度、性能分析、故障自动化处理、租户运维功能等核心体系能力，持续提升灵骏智算集群产品竞争力。 3. 建设智算集群和管控系统自身高可用体系，如智算集群健康检测、节点与集群异常快速处置体系、管控组件故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用、保障线上系统稳定性。 4. 建设异构算力统一管理及资源调度系统，持续智算集群资源利用率、降低计算成本。 5. 持续跟踪AI智算、云原生及智能运维领域新技术，结合业务场景进行创新。 6. 该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
1.面向AI native，负责IDC领域端（方舱/设备）、边（园区/楼）、云（全球）协同的智能化系统架构升级、产品和技术演进的整体规划，实现IDC业务auto pilot。 2.负责端侧监控体系建设和智能化能力升级的研发和推广，实现方舱/设备的自发现、自接入、自调试、自验证、自诊断、… …。 3.负责边和云侧监控能力升级和全面智能化的研发和推广；实现和端侧能力的协同，构建可见、可信的智能化监控体系。 4.负责IDC数字孪生应用规划和创新研发；包括模型的搭建，故障预测等算法的开发、推广和运营，提升IDC稳定性和能效。 5.负责制定并推广IDC智能化系统全产品、全流程涉及的技术规范，对研发的产品质量负责。
根据AE拉新分国家消费者需求特征，制定用户侧商品的运营策略及落地执行： 1. 商品策略制定：分国别针对用户需求特征制定商品品类计划策略，根据商品生命周期和特性进行商品分层运营，为用户转化负责； 2. 垂类用户运营：根据不同品类/货盘，制定差异化用户分层方案，匹配相应的权益模式，制定不同商品透出规则，助力垂类用户增长； 3. 商品协同：与供给侧货品运营形成协作，制定商品价格力标准，锁定商家在用户侧投入。
1、负责搭档团队的组织诊断与优化，制定人力资源策略以支持业务目标达成，探索AI转型，提升组织效能； 2、主导梯队建设工作，关键岗位补强，支持业务组织发展需求； 3、设计并推动绩效管理、学习发展，提升组织能力，驱动业务与团队持续成长； 4、构建和优化沟通体系，持续推动文化建设，保证组织健康。
1、根据前置仓开店策略规划，开发符合条件的选址，并完成所辖城市开店计划 2、维护连锁物业/大型房地产/行业人脉的关系，积极开拓区域前置仓资源，做好区域战略储备 3、做好区域选址/开店/租赁/闭店的落实及跟进管理 4、协同工程完成开店，并保障各项合同条件的落实 5、做好区域年度费用管理，处理重大纠纷 6、参与总部开发管理安排的重点项目
职位描述我们正在寻找一位具备 AI 应用工程化能力的前端开发工程师。你将参与将 AI 能力深度融入跨境电商核心链路，打造面向全球买卖家的智能化产品体验。这是一个技术与业务并重的角色——既需要扎实的前端工程功底，也需要对 AI 应用场景有敏锐的产品直觉。 岗位职责 1. 负责 AI MODE 前端架构设计与核心模块开发，将大模型能力融入跨境电商核心场景，驱动买卖家侧产品体验升级。 2. 主导前端技术方案设计，包括 AI 交互组件体系搭建、流式对话渲染引擎、多模态内容展示框架、以及复杂数据可视化场景的落地。 3. 与算法、后端、产品团队紧密协作，定义 AI 能力的端侧交互范式，推动 AI 功能从"可用"到"好用"的体验跃迁。 4. 负责前端性能优化与工程质量体系建设，保障大规模全球化场景下的稳定性、可访问性和国际化体验。
职位简介 我们正在寻找对引擎技术有深入理解和实践经验的工程师，参与构建和优化面向海量用户的核心搜索推荐系统。该岗位将深度参与搜推引擎全链路的技术研发，涵盖查询理解、召回、排序、索引等核心模块。 岗位职责 1. 搜推全链路研发：负责搜推引擎核心模块的设计与开发，包括但不限于 Query 理解、召回策略、排序模型、索引构建与优化等环节，持续优化搜索效果与系统性能。 2. 策略与算法迭代：与算法团队紧密配合，将 NLP、深度学习等前沿技术落地到搜推场景中，提升相关性、时效性、多样性等核心指标。 3. 系统架构设计：参与引擎分布式架构的设计与优化，保障系统在高并发、大数据量场景下的稳定性、低延迟和高吞吐。 4. 数据驱动优化：建立搜推质量评估体系，通过数据分析和用户反馈驱动策略的持续迭代，量化优化效果。 5. 技术前沿探索：跟踪搜索、推荐、大模型领域的最新技术趋势，探索 LLM 在搜索中的应用（如 query 改写、语义检索、生成式搜索等），推动技术创新与业务价值转化。
负责 AI Mode 核心业务场景的 AI 能力构建与落地，将大模型技术（LLM）转化为可量化、可评估的业务生产力。你既是 Agent 系统的架构师，也是业务逻辑的重构者。岗位职责 1. Agent 系统开发与编排 基于 Accio Work / AI Mode 框架，设计并开发具备自主决策能力的 Multi-Agent 协作系统 负责 Agent 核心链路建设，包括意图识别、任务规划（Planning）、工具调用（Function Calling / MCP）及多轮对话管理 将复杂业务问题拆解为 L3-L4 级可执行的 Agentic Workflow 2. AI 应用开发与效果调优 掌握 RAG（检索增强生成）架构，构建面向业务场景的知识库与召回策略 通过 Prompt Engineering、模型路由（大模型打标 + 小模型执行）等手段，持续优化模型表现 将 AI 幻觉率控制在业务可接受范围（≤5%），任务完成率提升至 90% 以上 3. 评测体系建设与业务价值验证 搭建基于真实业务 Query 的 Benchmark 评测集，建立可量化的模型效果评估体系 主导 AB 实验设计，确保 AI 功能上线后核心业务指标实现置信增长（P < 0.05） 对负责场景的 Token 效能比负责，实现单位计算成本节降 ≥ 20% 4. 业务流程自动化与决策提效 将负责业务域中 50% 以上的重复性决策交由 Agent 托管 利用 AI 解决数据归因与取数痛点，将决策支持响应时间从“天级”缩短为“分钟级” 沉淀可复用的 Skill 与工作流方法论，带动团队 AI 工具采纳率提升
1. 负责1688 SKA大客运营管理，搭建客户分层运营体系，通过数据分析挖掘客户需求，设计大客年框合作方案并落地服务交付，提升SKA大客商业化营收及持续稳定合作； 2. 基于客户业务目标，整合站内外资源为SKA大客提供定制化全域营销解决方案，包括但不限于品牌曝光、效果广告、内容营销等，助力SKA大客生意增长； 3. 深耕消费品垂直行业（包括不限于办公文化、日用餐厨饮具、收纳清洁、居家日用品、宠物、餐饮、食品酒水、男装、女装、童装等），洞察行业趋势及客户痛点，沉淀行业运营方法论及输出行业运营资产，包括但不限于行业白皮书、标杆等；并能深入行业核心产业带主导行业沙龙等活动，提升SKA大客产业带商圈影响力； 4. 跨团队协同产技/中台/销售等，推动SKA大客业务规则机制、服务SOP、产品方案等持续升级，提升运营效率助力业务目标达成； 5. 主导AI技术在业务场景的创新落地，能通过AI解决方案帮助商家实现效率提升与生意增长，内部搭建智能化运营体系提升人效，并向产技及中台反哺业务洞察，推动AI能力的标准化与规模化复用；
1. 协助低功耗架构师完成低功耗方案以及低功耗方案的落地； 2. 负责制定低功耗交付规范； 3. 负责低功耗仿真自动化环境搭建、并制定使用规范； 4. 负责芯片工作场景的功耗仿真和分析，并进行功耗优化； 5. 负责关键模块系统/RTL/模块综合方面的功耗分析和优化； 6. 负责RTL级功耗数据、Netlist级功耗数据、芯片级功耗数据的交付，并进行功耗数据建模和一致性分析； 7. 制定电源优化方案，交付有竞争力的电源效率方案。
1.负责集团AIAgent安全体系的建设，基于安全态势，规划、建设AI&Agent安全管理体系，包括：安全策略、安全体系架构设计、风险分析及安全方案等； 2.深入理解集团业务、流程、数据流、系统架构、网络架构，能够从安全视角发现潜在风险，建设Agent安全解决方案； 3.参与AIAgent安全产品需求调研、功能评审、代码评审，对产品进行安全性测试，推动安全产品上线和迭代优化； 4.负责AIAgent安全事件应急处置，通过问题分析，发现安全风险，制定安全改进方案，推动落地执行；
1. 参与NoC系统(一致性NoC及非一致性NoC)需求分析及Spec定义 2. 负责NoC系统微架构定义及设计方案，并完成RTL交付，完成Lint/CDC等质量检查 3. 负责NoC系统PPA及时序分析和优化 4. 配合上下游完成芯片验证、后端迭代、底软调试、回片测试等工作
1. 参与高速接口系统(PCIe/UCIe/Ethernet等)需求分析及Spec定义 2. 负责高速接口系统微架构定义及设计方案，并完成RTL交付，完成Lint/CDC等质量检查 3. 负责高速接口系统PPA及时序分析和优化 4. 配合上下游完成芯片验证、后端迭代、底软调试、回片测试等工作
1. 承接产品和市场需求，分解到芯片产品定义规格书，并进行相关系统设计，输出AI计算子系统上层和详细系统架构（包括AI算力和算子支持，片上内存和缓存结构，相关编程生态环境和编译器支持，目标AI网络支持的优化支持和相应数据流等） 2. 负责AI计算子系统以及复杂模块的架构/微架构设计，包括和编译器的联合设计，性能/功耗/面积优化和评估，相关领域的竞品分析，竞争力分析等 3. 负责三方相关IP评估和选型 4. 联合相关团队，构建AI计算子系统性能和功耗仿真和验证模型，支持芯片设计和验证
1. 从功耗的维度参与软硬件协同策略和芯片总体架构方案设计 2. 负责芯片功耗场景的分析和定义，完成芯片总体功耗目标的制定，并将总体目标分解至各个子系统 3. 设计SoC低功耗架构,包括供电架构（Voltage domain, Power rail和Power domain）和Power Sequence，从PMIC到IP级的电源网络方案，Thermal方案，DVFS方案，Clock domain，以及不同层次的Clock gating方案等 4. 定义SoC和每个子系统的Power state，唤醒方案，以及相应功耗指标 5. 构建SoC层面的性能和功耗仿真平台和验证模型，负责芯片关键功耗场景的环境搭建、仿真验证、功耗测试及结果分析，指导优化算法和前端RTL设计 6. 根据功耗仿真与测试等结果，与软件和硬件团队合作，优化微架构和软硬件策略，提升芯片能效 7. 了解边缘AI芯片技术和性能/功耗优化技术的最新进展，探索新的性能/功耗方法学
1. 参与CPU子系统需求分析及Spec定义 2. 负责CPU子系统微架构定义及设计方案，并完成RTL交付，完成Lint/CDC等质量检查 3. 负责CPU子系统PPA及时序分析和优化 4. 配合上下游完成芯片验证、后端迭代、底软调试、回片测试等工作
1. 参与SoC系统需求及Spec定义与分析 2. 负责SoC top或Subsystem微架构定义及集成方案，完成RTL代码交付，完成Lint/CDC等质量检查 3. 参与SoC或Subsystem的PPA及时序分析和优化 4. 配合上下游完成芯片验证、后端迭代、底软调试、回片测试等工作
1. 围绕用户互动产品的场景制定分析框架，建设和迭代指标体系，形成体系化的日常业绩追踪机制，并推进数据监控 看板/数据产品的建设； 2. 负责用户互动侧产品方向重要AB实验的方案设计，过程跟进，以及产出策略优化建议； 3. 负责用户互动侧产品方向的数据分析工作（如淘金币），识别并洞察问题、提出建议、支持业务策略落地； 4. 主动发现问题和业务痛点，独立承接用户互动侧产品相关的研究洞察专题、短中长期可落地的解决方案；
1. 合版核心算法研究：探索 On-policy Distillation、知识融合等先进技术，研究更优的 SFT Objective，实现多能力模型的高效合版，最大程度减少能力冲突与遗忘。 2. 数据策略与冲突消解：深入分析不同能力域的数据配比，建立系统化的冲突检测与消解机制，制定科学的合版数据策略，保障模型在各项能力上的均衡与稳定。 3. 合版评测体系建设：设计并推进高效、快速的合版评测方案，构建覆盖多维能力的自动化评测 Pipeline，实现合版效果的快速迭代与精准度量。 4. 合版链路自动化：推动合版全流程的工程化与自动化，包括训练、评测、对比分析、版本管理等环节，提升模型交付的效率与可靠性。 5. 前沿技术追踪与落地：持续关注模型融合、蒸馏、多任务学习等领域的前沿进展，将有效方法快速验证并落地到Qwen的合版实践中。
1. 负责设计和落地Session实时意图感知的AI导购方案，包括但不限于用户多模态异构行为序列的意图分析能力、推理能力、大模型在线推理加速能力，实现不同需求状态下的最优决策学习，提升大模型推词体验和效率。 2. 深入理解电商用户需求，负责通过定义分类目决策属性、构建多模态商品理解知识库、建设个性化AI对比总结能力等方式，提升用户在实际购物过程中多商品对比挑选决策效率，打造标品和非标品下的购物指南体验。 3. 持续跟进LLM/MLLM方向的前沿进展，将各方向的SOTA能力集成到模型底座上，提升下游任务效果，打造团队的技术先进性。
客户需求洞察及方案设计 • 掌握并理解客户的业务场景、整体技术架构、业务与IT战略优先级及业务成功指标，挖掘客户潜在需求，提供能满足客户需求的云和AI全栈方案，规划业务策略和实现路径，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 基于对技术发展趋势的把握，作为策略规划和架构专家，与客户共同规划未来云和AI业务与技术规划，成为其可信赖的顾问，识别其中潜在的合作机会，并提出具备前瞻性的方案和架构设计。 售前引导与实操能力 • 针对客户对AI算力、大模型应用场景落地等需求，通过标杆案例及场景化演示，向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势，确保技术方案与客户业务目标深度绑定。 • 通过技术影响力的建立，维护客户关系，构建PoC测试和方案选型，对POC结果负责，就安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议。 技术策略制定和项目赢单 • 分析复杂客户的情况，提出基于阿里云解决方案的建议，制定产品选型策略和技术路线图，将阿里云全栈AI产品技术与客户业务需求结合，帮助客户拓展AI应用新场景，推动技术采用。 • 针对重点项目/客户，面向客户高层介绍阿里云产品和解决方案的优势，传递技术价值及其带来的业务收益，引领客户向AI转型，推动项目顺利签约。 • 在售前规划和方案实施过程中，识别并有效应对技术和项目风险，协同产研及交付团队正常履约，实现收入转化，优化阿里云的效果与客户满意度。 能力沉淀和赋能 • 构建可复用的知识资产：沉淀面向细分领域/场景的通用云架构模板、AI解决方案最佳实践、细分领域标杆案例等知识文档。 • 内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训。 产品需求和改进反馈 • 识别和理解阿里云平台的技术问题和机会，传递客户需求和反馈给产品团队，影响功能开发和未来产品路线图，保持阿里云产品的市场竞争力 • 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。
一、商户通业务拓展与管理 1. 负责EMEA区域（欧洲、中东、非洲）本地生活商户的开拓与维护，重点覆盖餐饮、酒店、旅游、出行等高价值品类 2. 推动商户接入高德地图"商户通"产品体系，帮助海外商户实现数字化升级，提升在线曝光与获客能力 3. 建立并维护与当地行业协会、商会、连锁品牌总部的战略合作关系，形成规模化商户入驻 4. 深入理解不同国家市场特点，制定差异化的商户运营策略，提升商户活跃度与续费率 5. 协同产品与技术团队，反馈海外市场商户需求，推动产品本地化优化 二、广告售卖与商业化变现 1. 负责EMEA区域线上广告产品的销售工作，包括搜索广告、展示广告、位置广告等多种广告形式 2. 针对大型连锁品牌、跨国企业客户，设计整合营销方案，实现广告投放效果最大化 3. 建立完善的客户管理体系，定期复盘广告投放数据，提供优化建议，提升客户ROI与复购率 4. 跟踪竞争对手动态与市场趋势，及时调整销售策略与定价机制 5. 配合市场团队策划区域性营销活动，扩大高德地图在海外市场的品牌影响力与商业认知度 三、大客户拓展与战略客户管理 1. 识别并锁定EMEA区域内的高潜质大客户（年消费潜力50万+），建立目标客户清单并制定攻坚计划 2. 主导大客户的商务谈判、合同签订及后续服务落地，确保项目按时交付并达成预期商业目标 3. 深度挖掘大客户的多元化需求，跨产品线整合资源，提供一站式解决方案，提升单客户ARPU值 4. 建立长期稳定的客户关系网络，通过高层互访、行业峰会等渠道深化合作层级 5. 总结沉淀大客户拓展方法论，赋能团队其他成员，形成可复制的成功案例库 四、市场洞察与团队建设 1. 持续监测EMEA各细分市场的竞争格局、政策法规变化及用户需求演进，输出月度市场分析报告 2. 协助搭建本地化销售团队，参与候选人面试与新人培训，提升团队整体战斗力 3. 建立跨部门协作机制，与产品、技术、运营、法务等部门高效联动，保障业务顺利推进 4. 代表公司参加行业展会、论坛及商务活动，拓展人脉资源与合作机会
1、拓展和协助维护汽车厂商关系，持续获取商业合作机会； 2、根据汽车行业客户合作需求，进行高德地图商业化方案整合落地； 3、协调公司内部资源并渠道团队密切沟通，跟踪客户需求的执行交付； 4、洞察汽车客户动态，跟踪客户架构，开拓创新商业产品并推动达成商业目标；
我们要寻找一位对数据安全和人工智能充满热情的大模型应用算法工程师加入我们的团队。在这里，你将加入一个充满热情的技术团队，参与构建智能化的数据安全防护体系，利用前沿的机器学习与数据挖掘技术，探索大模型在数据安全领域的深度应用。 具体职责包括但不限于： ● 大模型微调与实战 参与开源大模型的后训练（SFT、RL）与效果调优；针对具体的数据安全场景（如敏感词识别、API 风险检测），优化模型推理效果与性能。 ● 数据处理与工程化 参与高质量训练数据集的构建，编写自动化脚本进行数据清洗、增强与合成（Synthetic Data）；协助解决模型部署中的工程问题，提升服务稳定性。 ● 算法落地与迭代 利用 NLP 技术（如 NER 实体识别、文本分类）解决实际业务中的隐私保护问题；持续跟踪测试最新的 RAG、Agent 技术，并在业务中尝试落地。 ● 前沿技术复现 跟踪学界/业界在 LLM 与安全结合领域的最新论文与技术报告，快速复现并验证其在内部场景的有效性。
负责阿里巴巴集团国内数据合规业务，主要的工作重点包括： 1. 国内数据合规政策在集团内的落地运营：了解国内数据合规的发展趋势和要求，熟悉数据合规的法规概况及数据安全技术，能与数据合规的监管机构、技术支撑单位能建立并维持良好互信的合作关系，将有效解读监管要求、形成行业解决方案落地到集团及各子公司； 2. 负责阿里集团数据安全制度运营：了解集团内部业务的发展及监管侧的合规重点，不断完善集团的数据合规制度体系，并将制度落地到实际的工作中； 3. 负责集团数据合规重点风险的专项的运营治理，熟悉APP采集合规、数据流通、个保合规审计等领域； 4. 有一定的AI知识储备，围绕国内数据合规的场景，促进业务的AI native的转型
