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加入国民级出行平台，你将最优秀的研发/设计合作，用前沿技术（如AR、大模型）解决亿级用户的出行痛点，看到自己的产品改变千千万万用户的出行方式，让导航更智能、公交更高效、骑步行更安全！ 岗位职责： 1. 定义下一代出行体验：聚焦出行体验提升，主导驾车/公共出行核心功能设计，让产品“既好看又好用”，你的每个决策都可能影响千万用户的出行体验！ 2. 用AI驱动体验跃迁：结合大模型、生成式AI等技术，让产品实现从“工具”到“智能伙伴”的进化； 3. 与用户共成长：深入理解用户需求，用数据驱动迭代，打造让用户“尖叫”的产品细节。
1、根据原画设定，创建高质量，符合项目风格的3D场景类（建筑、道具等）模型的制作； 2、根据原画设定，能够完成地编工作，根据规范制作地图场景。 3、对建筑造型，比例，结构，材质等精准把控，并能够进行合理的拓扑和UV拆分； 4、负责项目质量跟进，对接外包，对责任模块的美术效果最终实现负责；
1、整体负责高德搜索业务的产品规划、设计、落地执行 2、负责用户需求分析、市场调研分析与竞争对手分析，并根据分析结果设计解决方案 3、与策略算法、数据团队紧密配合，高效推动搜索质量的优化改善
1. 负责参与阿里云智能&ATH 事业群对客官网的前端开发工作，打造优质的面向开发者/企业/Prosumer 的云计算与 AI 服务平台； 2. 负责参与阿里云智能&ATH 事业群对客与内部运营产品的前端开发工作； 3. 快速构建 AI Agent/Skills 体系能力，实现开发及业务提效； 4. 参与团队基础技术建设，利用 AI 思维提升团队研发效能与质量，并沉淀对应的 AI 能力。
1. 负责高德本地生活业务中业财方向的产品体系搭建，将AI能力深度融入销售管理、签约履约或业财结算等核心环节，实现效率跃升与业务规模增长。 2. AI Native流程重构：以AI为核心重新设计销售或业财产品的端到端流程，覆盖需求洞察、方案设计、流程执行、效果验证全链路，实现从"人工驱动"到"AI驱动"的范式转换； 3. AI产品落地：设计并落地AI Agent与Skills体系，在业财一体化场景中实现智能核对、风险预测、自动对账等能力； 4. 协同赋能：联动销售、运营、财务、技术等团队，推动AI能力在业务场景中的广泛采纳与深度应用。
1. 负责国际机票多源供给（供应商直连渠道 GDS / 航司直连、平台自有报价引擎）的接入与经营，打通报价生成、展示到成交的全链路，对商家侧价格的覆盖率、竞争力与稳定可得负责。 2. 搭建供应链质量监控与治理体系，围绕报价成功率、价格稳定性、无效库存等核心指标，把问题定位到具体环节，驱动技术、商务与外部合作方闭环治理。 3. 建设供给侧数据能力，通过指标拆解与异动归因发现结构性问题，形成可复用的质量评估与治理标准。 4. 作为供应链产品 owner 深入机票销售链路，牵引供给策略，识别覆盖率、成本与体验上的增长机会。
阿里妈妈工程技术团队是淘天集团深耕搜索、推荐、广告及GenAI/Agent应用的前沿阵地，致力于构建领先的AI广告系统，用技术驱动千亿级商业决策。我们正在推动广告产品的Agent化重塑，以大模型调度多智能体，覆盖智能投放、创意生成、风控审核等全链路，打造AI Native营销产品。 作为应用研发工程师，你将： 1、从事互联网营销应用系统研发，独立承接项目，进行良好的系统设计和实现；深入理解广告业务逻辑，将业务需求转化为高质量的技术方案并推动落地。 2、负责核心业务系统的架构设计与开发，确保系统在高并发、大流量场景下的性能与稳定性。 3、对所负责系统进行持续规划与演进，不断优化和升级系统架构，提高性能、稳定性、可用性和扩展性；负责线上系统的维护管理，保障系统稳定运行。 4、进行技术预研和技术攻关，突破系统和项目中的技术难点；主导分布式架构、存储方案、中间件选型等关键技术决策。 5、推动广告系统的AI化升级，设计并构建Agent系统的业务流程闭环（意图解析、任务拆解、工具调用、自主执行、反思迭代）；将AI的"不确定性"转化为工程的"确定性"，构建高可用的AI应用架构。 6、具备数据驱动意识，通过业务数据分析发现潜在机会点，主动提出优化方案或产品建议，撬动业务增量，推动技术价值向商业价值转化。
1. 负责网盘核心场景的产品设计，覆盖文件消费、相册管理、视频播放与处理、分享等核心链路，兼顾移动端与 PC 多端产品架构； 2. 挖掘用户在个人文件存储、影像管理、视频消费场景下的痛点，结合 AI 能力规划相册智能化、视频增强等功能方向并推动落地； 3. 深入学习/办公场景的需求洞察，针对学生职场等特定用户群体，结合使用行为数据与场景分析，制定差异化产品方案，驱动目标人群的活跃与留存； 4. 设计页面信息架构、导航与交互流程，协同客户端研发、UED、测试团队推进需求评审、灰度上线与全生命周期管理； 5. 收集用户反馈与客服 case，通过埋点数据分析 DAU、留存、功能转化率、负向体验等指标，持续迭代产品体验；
1. 面向网盘特色人群，结合行业热点与用户圈层特性，制定内容场景与活动产品策略，提升用户消费效率、活跃度与留存，依托高质量内容体系拉动会员转化； 2. 主导网盘高频消费内容的全链路产品策略搭建：上游通过开放平台引入高质量内容；下游基于用户兴趣与行为画像搭建 AI 智能分发与个性化推荐，提升消费频次与使用深度； 3. 聚焦用户内容消费全路径，覆盖转存、消费、治理等核心维度，独立完成 A/B 实验设计与数据复盘，持续优化分发策略与内容质量； 4. 负责内容生态数据监控与策略迭代，搭建转存、内容消费、内容治理多维度的细分指标看板；独立完成A/B实验设计、灰度上线、数据复盘全流程，持续优化平台内容质量，保障业务指标稳健增长 5. 独立完成策略方案输出、PRD 撰写与版本验收，协同算法、前后端、测试、风控团队推进核心项目迭代。
1、熟悉剧场类项目投资自合制全流程，与业务团队进行工作细化与分工协作。 2、负责项目各阶段内部线上OA、外部报批等平台流程，推动部门业务高效合规落地，确保项目执行符合规范。 3、配合项目立项前的内容提案与背景研究，配合预算撰写及制定演出计划； 4、与剧组或合作方内部沟通及文件传递，确保信息准确无误； 5、参与项目的宣传及推广工作，协助制作宣传方案； 6、部分项目辅助PM完成演出现场落地执行工作； 7、注重项目执行过程中资料与数据留存，配合做项目总结复盘； 8、定期整理国内外演出行业资讯，为团队提供前沿资讯参考； 9、处理日常事务，包括但不限于会议安排、场地预订、交通协调、组织团队建设活动等。
1. 熟悉存储介质及协议（如SCM, SSD, CMR / SMR HDD，TAPE等）、了解SCSI, NVMe等存储协议以及iSCSi , NVMe over Fabric等存储网络协议，了解文件系统和设备驱动的架构和实现, 开发软硬件一体化的存储产品满足阿里巴巴云数据中心的业务挑战和需要。 2. 深入理解存储业务应用，对分布式文件系统，块存储，对象存储，文件存储，以及大数据平台进行深入分析，了解阿里业务情况与用户需求，制高性能，低成本存储软硬件技术和产品的发展路线。 3. 与阿里云各软硬件团队合作，开发针对大容量，高性能存储的存储引擎、文件系统等。
1. 负责SOC系统方案，系统场景验证，CPU核/NoC/DDR/PCIe等子系统的System level级验证； 2. 负责验证策略，验证方案及验证feature list的制定； 3. 负责子系统及/系统级前仿、后仿验证交付； 4. 支持Emu&FPGA系统case调试，硅后调试； 5. 作为技术专家解决团队内同学的SoC验证技术问题，提升团队成员的SoC技术能力。
1. 负责用户增长业务代理商的寻源，协助完成评估、准入、分层、考核和退出，持续优化代理商结构及资源储备； 2. 制定并执行代理商合作及服务标准，推进运营考核指标和奖惩规则落地，完善代理商管理体系； 3. 管理代理商日常交付，推动目标拆解、资源投入和项目排期，定期开展经营复盘，及时处理成本、质量及交付问题； 4. 负责投放数据核对、结算复核及争议处理，落实相关核减和合规要求，做好合作风险管理； 5. 开展代理商培训和业务辅导，提升代理商交付能力，协同运营、集采等各团队推进预算、验收和结算相关事宜。
负责高性能网络系统的架构设计与技术演进，围绕 RDMA网络、超节点 等核心技术，构建低延迟、高吞吐的网络基础设施，支撑 Agent时代的AI 推理和训练、分布式存储、KV cache等业务场景。作为网络架构师，推动技术选型、方案落地与团队能力建设。 核心职责 • 主导高性能网络架构的规划与设计，涵盖数据中心网络拓扑、RDMA 网络方案、集合通信优化等方向； • 负责ScaleOut和ScaleUP网络的选型、部署、调优及故障排查，保障大规模集群的网络性能与稳定性； • 深入理解商用网的特性和自研网卡的开发，推动硬件能力与业务场景的深度结合； • 设计并优化 AI 训练场景下的集合通信方案，包括 NCCL 调优、网络拓扑感知调度、流量工程等； • 推动网络可观测性体系建设，建立网络性能基线、异常检测和根因分析能力； • 跟踪业界前沿技术发展，输出技术洞察与演进路线； • 与上层业务团队紧密协作，端到端解决跨领域性能瓶颈。
负责数据中心网络相关前沿技术的洞察和网络架构的设计，尤其是灵骏 AI 计算领域，作为 PD 和架构师，设计和落地数据中心新架构、新产品。 网络架构团队所设计的集群架构承载了阿里云上的 AI 计算、高性能存储、大数据等各类业务；近年专注灵骏 AI 训练高性能网络架构，设计了业界领先的 HPN 7.0，HPN 8.0以及新时代的TPN架构，完成了诸多 AI 场景中的网络架构优化设计。 团队对外面向内部业务与云产品场景，洞悉分析各类内部业务与云产品对网络的诉求，设计网络架构方案；对内规划数据中心网络发展方向，实现各代架构的 HLD/LLD 设计，带领研发、运营等团队共同落地新架构。 核心职责｜网络规划与架构设计 与灵骏、ECS、存储等云产品团队，以及电商等内部业务团队对接，将业务需求转化为涵盖 AIDC 内部网络顶层设计，并制定前瞻性的网络演进路线图。 ● AIDC 内网架构：主导端到端设计，涵盖 GPU 集群互联、Spine-Leaf / Clos 拓扑、前端业务网络及带外管理网络； ● 拥塞控制与标准制定：负责超大规模集群网络的拥塞控制调优与标准制定，包括 PFC、ECN 及带内网络遥测（INT）； ● 架构交付物：输出架构文档（HLD / LLD）、网络拓扑图、配置规范及 SOP等； ● 存量架构优化：识别现有网络架构中的风险，制定改进路线图并推动落地执行。
主导 SoC 基础设施（NOC、CRG、Memory subsystem 等）的微架构设计与优化，在架构早期锁定延迟与 PPA 目标。 作为微架构评审 owner，review 团队 RTL 与设计方案，识别流水线级数、关键路径、仲裁/缓冲、访存路径等影响延迟与 PPA 的问题，把关PPA目标。 建立微架构设计规范与评审流程，指导培养团队，系统性提升微架构设计水平。 协调设计、验证、物理实现、DFT 跨领域工作，主导 PPA/timing 问题的根因分析与收敛。
● AI超节点内存系统的架构设计与研发，面向GPU/NPU、HBM、主机内存及扩展内存构建统一的分层内存体系。 ● 内存池化管理软件研发，包括设备发现、拓扑感知、资源编排、容量分配与回收、隔离与配额管理，以及池化资源的弹性扩缩容；建设故障检测、自愈、降级和数据保护机制，保障系统稳定可靠运行。 ● 高速内存接口相关驱动和系统软件研发，涵盖设备初始化、地址空间映射、内存热插拔、DMA与中断处理、内核态与用户态接口，以及与Linux内存管理子系统的适配和优化。 ● 针对AI大模型训练与推理场景的内存性能调优：深入分析KV Cache、参数与中间结果访问等业务特征，定位并解决性能瓶颈。 ● 针对数据库、缓存、搜索、大数据分析等典型数据中心负载的内存行为分析与优化，适配不同业务池化和数据放置策略。 ● 新型高速接口内存（如CXL内存）的数据面应用优化，包括冷热页识别与迁移、分层内存放置、预取与回收、数据搬移和缓存策略设计，提升内存容量利用率、访问带宽及端到端业务性能。 ● 参与下一代AI基础设施内存架构定义：结合GPU/CPUScale Up互连、CXL等互连技术演进及大模型业务需求，参与分层内存、内存池化和新型高速接口内存方案的设计、原型验证与落地。
● AI超节点内存系统的架构设计与研发，面向GPU/NPU、HBM、主机内存及扩展内存构建统一的分层内存体系。 ● 内存池化管理软件研发，包括设备发现、拓扑感知、资源编排、容量分配与回收、隔离与配额管理，以及池化资源的弹性扩缩容；建设故障检测、自愈、降级和数据保护机制，保障系统稳定可靠运行。 ● 高速内存接口相关驱动和系统软件研发，涵盖设备初始化、地址空间映射、内存热插拔、DMA与中断处理、内核态与用户态接口，以及与Linux内存管理子系统的适配和优化。 ● 针对AI大模型训练与推理场景的内存性能调优：深入分析KV Cache、参数与中间结果访问等业务特征，定位并解决性能瓶颈。 ● 针对数据库、缓存、搜索、大数据分析等典型数据中心负载的内存行为分析与优化，适配不同业务池化和数据放置策略。 ● 新型高速接口内存（如CXL内存）的数据面应用优化，包括冷热页识别与迁移、分层内存放置、预取与回收、数据搬移和缓存策略设计，提升内存容量利用率、访问带宽及端到端业务性能。 ● 参与下一代AI基础设施内存架构定义：结合GPU/CPUScale Up互连、CXL等互连技术演进及大模型业务需求，参与分层内存、内存池化和新型高速接口内存方案的设计、原型验证与落地。
● 负责Scale-Up Switch配置与集群管控软件研发，包括交换机自动发现与纳管、拓扑及端口配置、转发策略与QoS下发、状态采集、配置一致性校验、批量升级和故障联动，建设统一、自动化、可观测的超节点管控平台。 ● 负责Scale-Up交换机软件设计、研发与交付，涵盖交换芯片SDK适配、端口与链路管理、转发与路由配置、QoS及拥塞控制、遥测与诊断、高可用和在线升级，保障交换系统高性能、稳定运行。 ● 参与Scale-Up Benchmark与测评机制建设，设计互连Micro Benchmark、集合通信及端到端AI业务测试，建立带宽、时延、消息率、扩展效率、拓扑敏感度和故障降级等指标与基线，建设自动化测试、持续回归及多架构横向评估能力。 ● 参与AI大模型训练与推理性能调优，围绕Tensor Parallel、Expert Parallel、集合通信、KV Cache传输等典型流量，分析通信模式和关键路径，优化通信时延、带宽利用率及计算通信重叠效率。 ● 建设超节点系统可靠性和质量保障体系，完善链路异常检测、故障隔离、自愈与降级机制，搭建功能、性能、稳定性和极限压力测试平台，形成可观测、可回归、可量化的软件交付标准。 ● 参与下一代AI超节点架构定义：结合GPU/NPU互连、交换芯片和大模型业务演进，参与Scale-Up Fabric、集群管理、交换机控制与数据面协议的设计、原型验证及产品化落地。
● AI超节点内存系统的架构设计与研发，面向GPU/NPU、HBM、主机内存及扩展内存构建统一的分层内存体系。 ● 内存池化管理软件研发，包括设备发现、拓扑感知、资源编排、容量分配与回收、隔离与配额管理，以及池化资源的弹性扩缩容；建设故障检测、自愈、降级和数据保护机制，保障系统稳定可靠运行。 ● 高速内存接口相关驱动和系统软件研发，涵盖设备初始化、地址空间映射、内存热插拔、DMA与中断处理、内核态与用户态接口，以及与Linux内存管理子系统的适配和优化。 ● 针对AI大模型训练与推理场景的内存性能调优：深入分析KV Cache、参数与中间结果访问等业务特征，定位并解决性能瓶颈。 ● 针对数据库、缓存、搜索、大数据分析等典型数据中心负载的内存行为分析与优化，适配不同业务池化和数据放置策略。 ● 新型高速接口内存（如CXL内存）的数据面应用优化，包括冷热页识别与迁移、分层内存放置、预取与回收、数据搬移和缓存策略设计，提升内存容量利用率、访问带宽及端到端业务性能。 ● 参与下一代AI基础设施内存架构定义：结合GPU/CPUScale Up互连、CXL等互连技术演进及大模型业务需求，参与分层内存、内存池化和新型高速接口内存方案的设计、原型验证与落地。
● 负责Scale-Up Switch配置与集群管控软件研发，包括交换机自动发现与纳管、拓扑及端口配置、转发策略与QoS下发、状态采集、配置一致性校验、批量升级和故障联动，建设统一、自动化、可观测的超节点管控平台。 ● 负责Scale-Up交换机软件设计、研发与交付，涵盖交换芯片SDK适配、端口与链路管理、转发与路由配置、QoS及拥塞控制、遥测与诊断、高可用和在线升级，保障交换系统高性能、稳定运行。 ● 参与Scale-Up Benchmark与测评机制建设，设计互连Micro Benchmark、集合通信及端到端AI业务测试，建立带宽、时延、消息率、扩展效率、拓扑敏感度和故障降级等指标与基线，建设自动化测试、持续回归及多架构横向评估能力。 ● 参与AI大模型训练与推理性能调优，围绕Tensor Parallel、Expert Parallel、集合通信、KV Cache传输等典型流量，分析通信模式和关键路径，优化通信时延、带宽利用率及计算通信重叠效率。 ● 建设超节点系统可靠性和质量保障体系，完善链路异常检测、故障隔离、自愈与降级机制，搭建功能、性能、稳定性和极限压力测试平台，形成可观测、可回归、可量化的软件交付标准。 ● 参与下一代AI超节点架构定义：结合GPU/NPU互连、交换芯片和大模型业务演进，参与Scale-Up Fabric、集群管理、交换机控制与数据面协议的设计、原型验证及产品化落地。
1. 针对整机柜超节点服务器，全面赋能计算、互联、监控、故障及性能诊断等核心能力； 2. 梳理适配超节点异构服务器产品的业务场景，开展对应的昆仑组件设计与开发，涵盖性能评测分析、容器镜像等关键模块； 3. 基于整机柜硬件架构及典型业务落地场景，构建典型故障与异常案例库，并设计相应的故障诊断方案； 4. 负责跟踪与研究主流GPU架构设计技术，参与下一代AI Infra的规划与设计； 5. 结合业务画像，构建面向异构硬件与系统的全链路量化分析模型，形成数据驱动的决策数据库，有效推动异构服务器产品的规划与规模化落地。
1. 针对整机柜超节点服务器，全面赋能计算、互联、监控、故障及性能诊断等核心能力； 2. 梳理适配超节点异构服务器产品的业务场景，开展对应的昆仑组件设计与开发，涵盖性能评测分析、容器镜像等关键模块； 3. 基于整机柜硬件架构及典型业务落地场景，构建典型故障与异常案例库，并设计相应的故障诊断方案； 4. 负责跟踪与研究主流GPU架构设计技术，参与下一代AI Infra的规划与设计； 5. 结合业务画像，构建面向异构硬件与系统的全链路量化分析模型，形成数据驱动的决策数据库，有效推动异构服务器产品的规划与规模化落地。
1、参与通用顶级域(gTLD)RSP平台（EPP、Whois、RDAP、Data Escrow等）的架构设计和开发工作； 2、参与通用顶级域RSP系统的规划和持续迭代升级，保障系统的稳定性、性能、可扩展性、业务合规性； 3、在深入理解ICANN合规要求、业务需求的基础上制定最佳技术方案，并推动方案高效落地； 4、通过AI Agent等新技术新方法的引入持续提升系统的稳定性、性能、业务合规性、运营效率等，助力业务发展。
1、负责电影项目的全流程制片管理，统筹项目立项、筹备、拍摄、后期及宣发各阶段进度计划与预算控制，确保项目按时按质交付。 2、协调导演、编剧、摄影、美术、后期等核心创作团队，推进各环节高效协作与顺利衔接，解决制作过程中的关键问题与风险。 3、参与电影项目的前期策划与立项评估，把控项目创意方向与可执行性。 4、跟踪电影行业动态与市场趋势，参与项目选题与投资评估，探索新类型、新技术的应用机会，推动内容创新与商业化落地。
痴迷表演： 渴望与观众呼吸共震，享受表演时那颗纯粹而炽热的心 钻研剧本： 相信台词的力量，愿意为一个字的重量、一个句子的节奏反复琢磨，能独立分析角色和进行艺术再创造 敬畏职业：拥有良好的职业素养和品行 热爱舞台：拥有足以填满整个剧场空间的表现力与情感张力、形体控制力与舞台控制力 团结协作：导演、编剧及其他演员保持良好的创作合作关系 坚持学习： 学习参加各项培训、艺术研讨及基本功训练，享受从排练厅到舞台这个缓慢而神圣的过程
1、负责ATH网站业务运营的研发支撑工作，构建适合业务快速迭代的平台能力； 2、对业务场景保持敏锐，快速熟悉业务流程并理解业务痛点，对产品需求进行沟通、分析，完成技术方案的制定，核心系统及模块的设计与研发，驱动产品快速迭代； 3、快速构建AI Agent/Skills 体系能力，实现开发及业务提效； 4、设计AI业务应用开发的技术规范与最佳实践，提升团队整体AI工程化水平。
1、AI服务落地与智能化提效 负责AI客服体系日常运营、场景打磨与规模化落地，持续优化智能问答、用户分流、工单自动化流转规则，搭建并完善「AI前置拦截+人工精准兜底」的人机协同服务模型。深度参与客满AI智能化升级建设，跟进系统迭代、新功能试点与工具落地，建立常态化效果复盘与迭代机制，持续实现服务提效、成本优化与风险压降。 2、数据体系搭建与业务洞察 依托多维度数据工具开展周期性数据复盘，持续监控AI替代率、服务首响、一次性解决率、客诉结构、流转时效等核心指标。通过数据清洗、归因分析，精准挖掘用户痛点、产品体验短板、服务流程漏洞及团队运营问题，沉淀售后趋势洞察。协同搭建客服业务数据指标体系与可视化看板，建立标准化数据分析模型，以数据驱动服务治理、流程优化、团队管理与业务规则迭代。 3、业务策略迭代与跨部门协同 基于数据洞察输出用户分层运营、体验优化、链路提效等专项策略，持续跟进落地效果并迭代优化。联动业务、产研、供应链等多团队，同步AI落地问题、功能优化需求与产品体验建议，参与AI能力验收、场景灰度测试，打通用户VOC闭环，实现体验问题业务化、产品化解决。 4、服务运营升级与流程治理 基于数据结论持续迭代FAQ知识库、服务话术、服务标准，推动服务模式从被动问题响应，向主动体验治理、前置风险防控升级，构建精细化、标准化、智能化的服务运营体系。
1. Agent 沙箱环境矩阵构建，打造毫秒级启动的轻量化 Web 沙箱，构建完备的 ContainerUse 环境支持体系。 2. Agent 沙箱环境矩阵构建，突破OS 层虚拟化瓶颈，构建支持全功能桌面的沙箱，实现ComputerUse环境，支撑基于复杂人机交互（GUI）的评测需求。 3. 统一沙箱管理引擎研发：设计实现端侧管控服务的极致轻量化与高并发承载能力。 4. 推动云原生AI领域前沿技术预研、落地及开源生态建设，持续引领技术创新与行业实践。
1、行业研究与分析。深入研究足疗洗浴、维修、眼镜等本地生活服务行业的市场动态、用户行为、竞争格局；输出行业白皮书、市场趋势报告，为平台决策提供数据支持。 2、策略制定与执行。根据行业特性，制定平台在该领域的业务拓展、产品优化、营销推广、商家合作等策略；推动重点行业从“流量获取”向“价值创造”转型。 3、跨部门协作。与产品、运营、市场、技术等多部门协同，推动策略落地；策划并执行行业专项活动或项目，提升平台在该领域的影响力。 4、竞品对标与创新。分析竞品在足疗、玩乐、维修等领域的策略与打法，提出差异化竞争优势；探索新兴模式，推动平台在相关领域的创新突破。
