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1. 统筹Pre-Silicon验证整体规划，制定验证策略、流程与标准。 2. 统筹GPU、CPU、高速IP及各类接口等子系统的硅前验证计划制定。 3. 负责和参与芯片架构方案讨论，进行可验证性分析与验证方案相关评审。 4. 负责总体方案设计与详细设计方案分解，包括系统方案设计、成本评估、系统建模和性能仿真等。 5. 搭建完善的模块级、系统级验证及后仿真体系框架。 6. 与相关团队合作，把控验证进度与质量，并输出验证总结报告。
1. 负责大模型在端侧/边缘设备的高效部署，优化多模型部署、多任务调度、多线程/多进程加速，提升推理性能与资源利用率。 2. 基于主流Agent框架，设计端侧Agent运行时架构与产品方案；优化Agent上下文管理（包括上下文窗口、缓存策略、压缩算法），提升长对话和复杂任务的执行效率等。 3. 深入分析端侧AI软件栈和芯片微架构性能瓶颈（如核心利用率、内存带宽、指令流水线等），持续输出优化建议，推动芯片架构和SDK持续优化。
1. 负责外围设备接口（I2C、SPI、UART、GPIO、PWM等）及存储相关模块的原型验证环境搭建和维护。 2. 从子系统层级设计并实现外围设备功能验证、兼容性验证和压力测试方案。 3. 开发外围设备、存储原型验证测试用例，覆盖各种外设协议和接口标准。 4. 分析原型验证结果，定位和协助修复外围设备设计问题。 5. 开发相关组件驱动，完成与SDK的集成。
1. 负责高速接口（PCIe、Ethernet等）的原型验证环境搭建和维护。 2. 从系统层面设计并实现高速接口功能验证、性能验证和协议一致性测试方案。 3. 开发高速接口原型验证测试用例，覆盖协议状态机、时序、带宽等关键功能。 4. 分析原型验证结果，定位和协助修复高速接口设计问题。 5. 开发相关组件驱动，完成与SDK的集成。
具体职责包括但不限于： 1.负责边缘 AI 芯片 SDK 的测试开发与持续集成建设，覆盖推理框架、模型转换/量化工具、算子库、运行时调度器等模块； 2.设计并落地系统测试、集成测试、回归测试方案，提升 SDK 在不同硬件/模型场景下的稳定性与可用性； 3.搭建和维护 CI/CD 流水线，基于 Jenkins、Gerrit 等工具实现代码提交、构建、测试、回归、发布的自动化闭环； 4.开发自动化测试工具和质量保障能力，包括单元测试、接口测试、静态分析、日志分析、问题复现与缺陷闭环跟踪； 5.负责 CI 失败日志分析、根因定位与自动化修复能力建设，提升构建成功率和研发交付效率； 6.优化 Linux 编译环境、RootFS 构建、为大规模并发构建和芯片 SDK 验证提供底层支撑； 7.与研发团队协同，在需求和设计阶段介入，推动可测性设计与质量左移； 8.探索 AI 辅助编程/测试生成能力，提升测试代码与集成测试开发效率。
1. 负责淘宝闪购导购主链路，生成式搜索推荐系统的研发工作，包括但不局限于OneRec/OneSearch类的生成式架构的设计与实现，覆盖千万级DAU的个性化搜索推荐场景。 2. 主导生成式推荐全链路算法开发，包括端到端内容生成、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升计算效率与推荐质量。 3. 构建多模态用户行为建模系统，将短期搜索点击行为与长期购买偏好融合，打造具备语义理解能力的用户标识(UID)体系。 4. 探索生成式技术在搜索排序中的应用，开发层次量化编码技术，解决商品信息结构化难题，提升CTR和订单转化率。
1、交易增长（核心）：围绕GMV、订单量核心指标，基于交易漏斗逐层分析转化数据，定位增长卡点，制定并落地运营策略（流量运营、补贴设计、选品组货、活动排期等），定期复盘迭代，为最终交易结果负责 2、头部客户运维：与GSKA品牌商家（3C、家电、二轮车、美食等行业头部客户）建立深度合作关系，定期经营诊断与数据复盘，输出定制化增长方案；协调解决客户日常经营问题，提升商家满意度与合作深度 3、体系搭建与标准化：完善不同行业的交易运营打法，形成标准化SOP；对商家有效分层，头部客户打造标杆案例，中尾部商家沉淀可复制策略，用数据驱动平台交易产品能力升级 4、跨团队协同与资源整合：对内推动产研解决交易链路产品问题、提出产品优化需求；整合平台营销活动资源，跟进招商与大促节奏；管理外包团队，确保日常执行落地
1. AI 客户开拓与商机挖掘： ● 新客户开拓及覆盖：负责AI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AI和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CXO对话，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。 2. AI 价值传递与场景共创 ● 理解阿里云AI和MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云AI和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。 3. 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，形成长期稳定的客户合作。 ● 竞对与趋势研究：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，推动内部产品解决方案持续迭代。
1、负责新建数据中心消防图纸审核工作，确保消防图纸满足法律法规要求； 2、负责新建数据中心消防系统建设全过程管理工作，严格监督施工单位依照规范及设计要求开展施工，在施工期间主动排查潜在问题，及时督促施工单位落实整改； 3、组织开展新建数据中心消防系统的测试和验证工作，确保系统在紧急情况下可精准启动、稳定运行并充分发挥灭火与防护作用； 4、负责数据中心消防系统的日常运维管理，对各消防系统进行巡检、维护、故障排查与维修，确保消防设备处于正常工作状态； 5、制定和完善消防管理制度、应急预案和消防3P文档，定期组织消防演练和消防培训，提高全体员工的消防安全意识和应急处置能力； 6、对接合作单位、行政物业，确保合作单位、行政物业的消防相关工作按照既定计划和标准落实到位，定期检查合作单位、行政物业的工作进度和质量，及时协调消防相关问题。
客户开拓与商机挖掘 1、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。 2、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。 3、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。 4、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 1、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。 2、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。 制定商务策略及商机转化 1、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。 2、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 1、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。 2、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、负责商品的全生命周期管理，包括选品、上架、库存优化及淘汰策略制定，优化商品结构，提升商品效率； 2、根据市场趋势、消费者需求及销售数据，总结消费者行为习惯和特征，挖掘商品潜力及问题点，提升用户渗透率； 3、对接采购、物流供应链等部门，监控商品库存管损率、周转率、渗透率、毛利率等核心指标，提出改进方案，确保商品供应链高效运转； 4、明确具体业务需求，提出业务解决方案，协同产品和技术团队，支持整体落地上线，并协同业务团队进行持续运营和优化；
1、负责产品结构设计的工艺评审及方案优化，模具及结构工艺可实现性的评估和落地； 2、负责结构件供应商的技术能力、资源情况的评估； 3、主导项目的模具及结构工艺的落地，难点的攻关和解决，制程优化及良率提升，降成本优化； 4、负责跟进各关键物料的加工进度，保障项目按节点交付； 5、参与新工艺、新材料、新技术的预研和引入，并负责项目落地工作。
1. 对各产品系统方案竞争力负责，主导产品线软硬结合系统方案设计，并负责牵头相关问题攻关解决，确保各子品类产品系统方持续保持竞争力领先； 2. 根据未来产品矩阵规划，主导芯片平台路标制定、新功能模块布局及落地把关； 3, 从用户需求和行业动态中挖掘硬件功能创新机会点，推动并主导内部提前做好相关技术布局，形成产品卖点及技术壁垒； 4. 与整机架构共同负责竟品分析，并搭建行业技术洞察与引入评估机制； 5. 负责承接产品线新软硬结合相关功能，并串连相关研发领域，主导跨多技术领域预研, 确保最终方案可落地性急领先性。
1、分析和洞察行业趋势及用户消费痛点，规划并落地品类解决方案，提升品类的用户粘性和交易规模； 2、挖掘行业商户的发展需求和痛点，通过对类目、商品的建设为商户赋能，助力行业建立健康生态；、 3、建立分品类的运营体系与机制，结合公司战略不断沉淀与优化品类运营策略，支持公司战略达成； 4、打通行业上下游视角，寻找业务创新机会。
1.深入理解外卖业务的商业模式，熟悉商品招商价、售卖价定价逻辑，基于业务发展规划搭建定价体系和竞争策略； 2.搭建多维度（区域/人群/时段/品类）的价格模型，联动各相关方推动供给/流量/补贴的运营效率，实现外卖业务毛利优化； 3.推进策略落地的产品化，建设定价牵引策略自运转的落地能力和效果。 4.长期跟踪经营效率相关指标，洞察变动趋势，为业务洞察和决策提供支持。
1.客满服务流程管理框架的梳理和流程管理的细则规范输出、从业务场景出发做场景化解决方案的输出，对小二的服务效率和解决能力负责； 2.通过用户诉求识别当前业务上可能存在的问题或风险，以数据分析进行问题分析介入，对接体验做前端体验改善和业务的优化推动； 3.负责现有日常客诉的应对流程线上运营效果评价，进行质量干预和流程的优化迭代，及时总结运营数据和问题，进行反馈升级并主导推动，包括但不限于培训及宣贯；
1、结合市场趋势、业务特质及用户洞察，制定差异化的品牌沟通主张； 2、制定并执行淘宝闪购品牌年度传播策略，为品牌的提及率、好感度负责； 3、协同公关、营销等团队，策划并落地线上线下不同类型的品牌传播活动（如整合营销、跨界营销、社会事件营销等），与行业/类目/商家运营团队紧密协作，深入理解业务逻辑与目标，通过策略思考明确行业主线和关键节点、产出年度行业营销传播整体规划； 4、管理品牌内容创意产出、品牌传播预算等具体执行，把控创意调性与传播效果；牵头或深度参与平台及行业重要营销活动中的市场营销传播方案策划、内容及渠道策略、落地执行、效果复盘等，以策划力为驱动，与业务伙伴共同实现营销传播影响力、成交转化、业务达成等多重目标； 5、联动运营、产品等部门，实现品牌价值与业务增长的深度链接； 6、快速学习、理解洞察所在行业的目标人群，准确把握用户需求与情绪点，实时关注前沿的营销传播方式和消费者关注热点。
1、负责淘宝闪购履约策略相关业务的数据科学及分析工作，包括但不限于指标体系构建，业务诊断，策略评估和优化以及专题分析等； 2、与物流算法、产品、运营等配合，通过严谨的统计方法对于算法链路、产品功能等的迭代提供优化意见，提升履约效率/体验； 3、通过A/B实验，及因果推断方法，结合业务实际问题，提出假设，设计实验，验证假设，评估优化收益； 4、物流专项支持，包括但不限于时效/调度相关，通过分析协同业务取得项目进展及判断优化方向，并驱动策略落地。
1. 商家产品规划与设计：分析餐饮商家选址、获客、转化、复购链路，定位瓶颈与机会；主导经营诊断工具、自动化托管产品矩阵设计，输出 PRD 及原型；搭建新 / 成 / 成熟期商家分层机制，匹配差异化赋能策略。 2. 商家增长策略落地：结合平台场景与品类运营，设计新商家冷启动、高潜商家跃迁等活动，联动执行；制定激励体系提升商家活跃度与黏性；通过 AB 测试验证功能效果，迭代优化策略。 3. AI经营赋能：探索AI模式下的经营增长策略，包括AI数字人经营诊断，会话式的经营增长建议输出，自动化的工具执行链路，通过评测机制逐步行程AI经营loop机制。 4. 数据驱动与评估：构建商家成长核心指标体系，监控数据波动并定位问题；定期输出经营分析报告，提炼高成长商家方法论，推动产品化沉淀。 5. 跨团队协同与赋能：联动 BD、运营团队，将商家痛点转化为产品需求，提供培训支持与解决方案；设计经营建议推送、任务系统等商家端后台功能，降低操作门槛，提升工具使用意愿。
岗位价值描述： 淘宝闪购是阿里在即时零售与即时配送赛道的核心单元，依托一支百万规模的骑手队伍把消费者的每一单准时送达。业务正进入「质量创造价值」的服务标准化阶段，需要回到"人"这个最本质的命题——重建一线管理岗位的能力体系，用系统化的方法把履约质量、效率与用户体验提上一个台阶。本岗位面向全国10000+一线骑手队长、站长和物流经理，从 0 到 1搭建岗位资格认证体系。通过这套体系帮助他们打造受人尊重的新职业标签，升格为有标准、有阶梯、可流通、可传承、有体面的新职业身份。 岗位职责： 体系建设：主导设计推动岗位资格认证体系，帮助目标人群构建系统化的业务能力，聚焦质量、效率、体验三大维度的能力提升，设计并实施针对性的培训与发展方案，能力模型、考核形式、分级标准、授证、吊销与激励权益机制。 项目推动：主导设计推动项目，内容体系、产品上线、机制建设、实战检验、闭环管理，对里程碑负终局责任。 横向联动：联动业务运营、各中台部门、产技、HR、GA、法务、风控、廉正等多部门推动落地。 学习沉淀：沉淀为可复用的方法论与工具包，赋能推广。 资源整合：整合社会力量与资源，共建共治，联合认证，例如政府、监管部门、行业协会、人社、工会等。 文化与社会责任建设：推进人群的文化使命建设，强化价值观认同，落实社会责任相关项目，提升品牌形象； 战区LDBP（兼）：以培训专家顾问的角色支持战区业务能力建设。
作为工具链专家，你将负责 AI 芯片开发者工具体系的核心架构设计与关键模块交付，覆盖性能调优（Insight）、调试诊断（GDB/CoreDump 增强）、系统管理（DCGM/SMI）和云原生运维（K8S GPU Operator）四大工具线。你的核心使命是在 Tapeout 窗口期内，推动工具链从单机可用走向集群化、可编程化、产品化，对标 NVIDIA Nsight/DCGM/NVML 生态，构建 Profiling → Debugging → Root Cause Analysis 的一体化工作流。你还需要在架构层面为 AI Agent 集成预留标准化接口，让工具链的能力能被上层自动化系统和智能 Agent 稳定调用，最终将内部工具转化为可对外交付的开发者产品。
1. 负责AI SoC芯片的工艺技术评估与优化，提升产品的可制造性、稳定性和良率； 2. 参与芯片工艺流程开发，支持前道制造、后道封装及测试环节的工艺整合； 3. 结合芯片架构和系统需求，从工艺角度优化设计方案，提高工艺适配性和性能； 4. 跟踪先进工艺技术发展，评估新工艺、新材料的可行性，推动落地应用； 5. 负责新产品导入（NPI），支持流片、量产爬坡及良率优化； 6. 与Foundry、封测厂紧密合作，推动工艺改进、缺陷分析及制造优化； 7. 关注3D IC、Chiplet、先进封装（如CoWoS、Fan-out等）技术，并结合业务需求提供支持。
1、区域食安管理，包括日常门店食安巡检、属地联营商管理、政府检查、抽检应对等减少食安事件的发生率。 2、区域合规管理，包括商家准入资质审核、新店和改造每单的经营环境和证照合规，确保门店合规经营。 3、食安事件应急管理，对于食品安全事件进行全力路排查、定责、跟进改善，推动食安事件整改闭环。 4、食安文化建设，组织门店食安员和营运等进行食安培训，定期进行食安文化宣导，确保人员掌握食安要求。 5、通过将总部要求做因地制宜地调整落地，保障总、区、店的食安管理体系有效运转，并将问题反馈总部，完善整体管理体系。
职位描述 你将加入盒马核心的商品策略团队，作为商品BI组的一员，参与从市场洞察到品类规划再到项目落地的过程 1. 业务决策支持：与规划和业务部门紧密合作，通过内外部多维度数据挖掘，输出分析报告，为决策提供量化洞察和建议 2. 品类趋势分析：开展市场调研和竞品对标分析，深入研究行业发展趋势和消费者需求变化，为公司中长期品类规划提供前瞻性参考 3. 重点项目复盘与优化：对重点项目进行全链路复盘，量化项目效果，识别潜在风险和改进机会 4. 数据能力建设：沉淀可复用的分析模型和方法论，推动数据看板和自动化报表的产品化，提升业务团队的数据使用效率
本岗位的本质是AI商业解决方案专家——你需要做到： ● 讲清楚业务逻辑：理解客户的业务场景、核心痛点和目标 ● 设计业务方案：将AI能力与业务目标对齐，规划可落地的解决路径 ● 知道技术如何实现：了解方案背后的技术架构和实现路径（不要求亲自编码实施） ● 建立长期关系，促进产品销售：与客户建立长期业务与技术信任，帮助客户AI转型成功 作为阿里云AI商业解决方案的核心角色，面向行业头部客户，围绕大模型平台（MaaS）构建端到端的解决方案，帮助客户完成AI转型并实现商业价值。核心使命是：以方案能力建立客户信任，以业务理解驱动商机转化，以长期伙伴关系促进持续增长。 一、客户需求洞察与业务方案设计 ● 深入了解客户的业务场景、组织架构和战略目标，识别客户核心业务中具备高价值的AI应用机会。 ● 与客户共同梳理业务问题和效果预期，明确AI介入的价值点和成功标准。 ● 基于客户业务目标和现有技术约束，设计完整的AI解决方案路径——包括场景选择、模型选型方向、效果评估框架和上线计划。 二、售前技术引导与价值传递 ● 结合客户业务需求，通过标杆案例、Demo演示和方案讲解，向客户展示阿里云大模型产品的竞争优势和落地效果。 ● 向客户的业务决策者（CEO/VP/BU负责人）和技术决策者（CTO/架构师）分别传递AI带来的业务价值和技术可行性。 ● 在客户侧建立影响力，确保方案与客户业务目标深度绑定，影响客户技术选型决策。 三、商机管理与项目推进 ● 主动识别和开发商业合作机会，制定客户经营策略，将AI方案优势转化为商业签约。 ● 面向重点客户高层，清晰阐述阿里云AI全栈能力的价值主张，引导客户AI转型方向。 ● 制定正确的产品选型策略、POC验证策略、商务策略和招投标策略，把控项目推进节奏。 ● 在售前到交付的全过程中，识别和应对技术与项目风险，协同产研和交付团队保障项目成功。 四、客户关系经营与持续增长 ● 与客户建立长期的业务与技术信任关系，成为客户在AI转型中的首选咨询对象。 ● 持续跟踪客户AI应用的使用效果和满意度，发掘新场景、拓展合作范围，推动收入持续增长。 ● 面向内部团队和生态伙伴输出行业最佳实践、标杆案例等知识资产，提升组织能力。 五、产品反馈与改进驱动 ● 将客户侧的真实需求和使用反馈系统性传递给产品团队，影响产品功能开发和路线图。 ● 对客户使用过程中遇到的问题反向推动内部解决，持续优化产品和流程。
客户开拓与商机挖掘 1、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。 2、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。 3、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。 4、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 1、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。 2、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。 制定商务策略及商机转化 1、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。 2、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 1、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。 2、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、变现能力负责：对所辖流量广告产品线的变现能力负责，制定并达成收入目标 2、市场洞察与策略：研究市场情况、竞争环境，准确洞察市场趋势，应对变化制定营销策略 3、产品设计与优化：基于产品生命周期，设计广告产品或调整既有产品的逻辑、规则、卖点、卖法、定位、定价等 4、日常运营维护：负责流量产品的日常运营，包括招商方案、销售培训、解决产品相关的一切售前售后问题，把控售卖合理性和运营节奏，提前解决产品售卖过程中的潜在问题，并定期分析持续优化 5、商机挖掘与增长：定期调研广告主反馈，挖掘新商机，提出普适性产品升级方案，推动业务增长 6、跨团队协同：跨团队沟通协作，谈判调动资源，并通过建立机制或流程，共同完成产品落地
1、业绩与成本管控：统筹100家门店（10区域）销售目标达成，拆解指标并指导区域教练落地； 2、社群与用户体验：搭建门店社群运营体系，推动会员拉新、留存与复购，提升用户粘性与品牌口碑。 3、食安与合规管理：作为食安第一责任人，践行全链路管控体系，监督门店严格执行操作标准，确保零重大食安事故。 4、新店拓展：统筹新店筹备、开业全流程，协调资源确保按计划开业并快速达盈亏平衡，支撑业务扩张。 5、人才梯队建设：负责区域教练、店长等核心岗位选拔与培养，搭建三级人才梯队，推动标准化培训落地，提升团队专业能力。 6、区域运营监督：通过巡店、数据复盘监督区域教练、店长执行总部标准，针对区域问题制定改进方案，确保运营效率与标准落地。
● 岗位定位： 你将作为AI视频生产应用与Agent系统的核心建造者，负责打造这个时代最具创造力的“自主智能体”。我们正在用Agent重新定义视频生产的工作方式——不是让AI辅助人类操作，这个Agent将能够理解人类的创意意图，自主规划、调度并执行从创意到成片的整个视频创作流程。你将站在AI技术与视频创意的交汇点，设计并落地驱动这一切的Agent系统，让每个人都能指挥一个“AI制作团队”，让AI成为真正的"视频生产者"。 ● 核心职责 1. AI视频生产Agent架构设计 ● 主导设计面向视频全链路生产的Multi-Agent系统架构，拆解并定义不同角色Agent的能力边界与协作协议。 ● 构建支持复杂任务分解、动态规划、自主决策、异常恢复的Agent运行框架。 ● 设计Agent间的通信机制、状态管理与记忆体系，保障长链路生产任务的一致性、可追溯性与可干预性。 2. 多模态模型集成调优 ● 持续跟踪并将最新的图片生成、视频生成、音频生成、VL等多模态大模型集成进Agent生产链路，保持Agent能力的持续技术领先。 ● 对模型输出质量进行系统性调优，针对视频生产场景的语义一致性、运动合理性、视觉/音频质量、叙事逻辑性、指令遵循度、情绪传达力等关键指标进行专项优化。 ● 建立模型能力评测基准体系，定义质量基线与模型SLA，构建覆盖模型选型、版本对比、回归验证的数据化决策链路。 3. 任务规划与工作流编排 ● 设计基于LLM的动态任务规划引擎，支持自然语言输入→任务图生成→并行/串行执行→结果聚合的完整链路。 ● 在平台层统一工作流引擎之上，根据不同创作意图、内容类型、生产规格，在运行时动态构建差异化的视频生产工作流。 ● 攻关长链路任务的可靠性保障：任务断点续传、局部重试、人机协同介入点设计等核心工程难题，确保复杂任务在动态工作流下依然稳定可控。 4. 提示词工程与效果优化 ● 系统性构建面向视频生产各环节的Prompt工程体系，包括分层结构化、动态上下文、领域知识、多模态提示协同对齐等精细化设计。 ● 建立Prompt版本管理、A/B评测、自动优化机制，通过数据驱动持续提升Agent各节点输出质量。 ● 探索基于RLHF、DPO等技术的偏好对齐方法，让Agent的生产风格与用户意图高度契合，逼近"零修改直出"。 5. 视频生成流程自动化 ● 端到端打通从"创意"到"成片输出"的全自动化生产流水线，以最小化人工干预节点为终极目标。 ● 构建智能质检Agent，对生成视频进行自动化质量评估、问题定位与修复决策，形成自我纠错的生产闭环。 ● 设计支持批量生产、个性化定制、多风格并行的自动化调度体系，支撑规模化内容生产的工业级需求。
1. 与SAP销售团队对接，挖掘SAP Cloud ERP在阿里云上的商机，并协调双方销售团队共同跟进并落单； 2. 组织阿里云各销售组织，主动挖掘企业客户SAP Cloud ERP的商机，并协同SAP销售团队协同跟进并落单； 3. 与SI生态伙伴协作，推动SAP、阿里云和SI伙伴多方协同，确保SAP Cloud ERP商机挖掘、落单、至成功交付； 4. 协助公司构建并制定SAP Cloud ERP GTM的整体体系及策略，推动SAP Cloud ERP在SAP和阿里云双方销售组织中的GTM，并取得数字结果； 5. 协助探索并建立起：双方销售组织对联合销售的业绩计收管理规范，确保销售的满意度，并促进长期合作； 6. 参与公司整体业务战略的讨论，确保产品策略与公司发展方向一致。
