共 1119 个在招岗位 · 阿里巴巴在北京的最新招聘信息
1、客户关系管理 • 客户开发：主动了解所在区域/市场的关键行业knowhow，保持对AI趋势的深度、及时掌握，识别市场机会，开拓新客户或挖掘现有客户的产品和技术需求，形成有效商机。 • 客户业务理解及需求挖掘：充分了解客户商业模式、AI场景下的业务挑战，进行客户组织架构梳理和决策链摸排，获取客户信息，通过串联客户OKR，找到双方合作机会点。 • 建立组织客情：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。 2、产品和技术价值传递 • 理解阿里云产品及解决方案：深入理解飞天云计算操作系统、七大件、全栈AI（从算力到模型到应用）等阿里云产品的技术价值，了解竞对的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定解决方案。 • 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、制定商务策略及商机转化 • 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。 • 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。 4、持续做好客户服务 • 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，长期陪伴客户成长 • 推动产品反向优化：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。
1、负责互联网客户的售前工作，支持销售拿到业务结果，提升销售额 2、作为技术专家，提供客户迁移上云或者关键需求实现的解决方案，并在落地过程中提供必要的技术指导，确保方案可落地、有竞争力 3、参与客户的方案比选，做POC演示和功能/性能测试，在保证性能和安全性的前提下做到成本最优，性价比最高 4、负责某一垂直细分互联网行业（在线教育，互娱，游戏，交易，产业互联网等）的IT市场洞察、解决方案、打法策略的制定及落地，深入理解该行业的IT和DT需求，能够把握行业的市场和技术发展趋势，推动行业产品、解决方案和合作生态的落地 5、建立行业影响力，组织内外部行业沙龙，做技术分享，传播云原生最佳实践 6、为互联网客户整体IT规划提供支持，指导客户构建安全、弹性、高可用、可扩展的企业IT架构，包括业务系统、监控体系、DevOps、大数据、AI等子系统，从成本、效率、稳定性三个维度提升客户的IT能力
1、支持阿里云互联网业务团队，服务阿里云互联网行业客户，从售前解决方案层面保障相应的业务销售指标、市场占有率指标完成 2、作为行业专家，在一个以上垂直细分领域（游戏、互动娱乐、媒体资讯、在线教育、数字营销、人工智能等）具备实际工作经验和深入思考，能够把握行业的市场和技术发展趋势，推动行业产品、解决方案和合作生态的落地 3、作为行业专家，与阿里云各个区域公司互联网团队进行协同，提供行业解决方案支持 4、作为行业专家，组织内外部行业沙龙，进行解决方案分享 5、中国境内能够短期出差服务客户
面向淘宝直播场景，利用前沿大模型技术构建“高智商、高情商”的数字人直播体系及智能助理。不限于： 1. 参与直播场景下超大规模用户评论的实时意图识别，解决口语化、垂直领域语义模糊等难题；构建基于Agent架构的对话管理系统，实现灵活的控场、互动与转场决策。 2. 参与研发高性能的直播垂直领域RAG系统，结合向量检索、知识图谱及在线实时外网检索，确保数字人回答内容的专业性、时效性及准确性（解决幻觉问题）。 3. 参与设计并实现面向直播侧的Agent框架，支持大模型自主调度营销工具、素材展示等能力，提升互动性。 4. 参与优化多轮对话能力，通过垂域SFT、DPO/RLHF等手段，训练大模型掌握数字人主播的个性化人设、带货节奏及高转化话术逻辑。
1、负责北京公共云客户（SAAS服务商、AI）客户拓展工作；包括商机获取，客户关系维护，商务报价，合同签约等；同时进行标杆打造，行业突破以及场景创新等； 2、梳理客户业务规划及云计算需求预算，挖掘新的商业机会并为客户提供有价值的方案并促成合作，为阿里云在客户的目标结果负责； 3、成为行业专家，理解客户的业务，有商业敏锐度，通过新技术为客户业务带来价值提升，互利共赢； 4、和核心客户不同层级人员建立友好互信、长期的合作关系。
1. 端到端销售闭环：负责阿里云大模型及 MaaS 在泛互联网领域的拓客、方案、商务报价、签约与复购全流程，管理 pipeline，对销售增长与业务健康度负责。 2. AI 落地标杆打造：围绕通义系列模型、百炼平台、Qoder（AI Coding）在客户侧沉淀可复制的行业场景，推动从 POC 到规模化。 3. 客户高层对话与商机引导：深入客户C-level与业务一号位，围绕AI提效业务从客户业务痛点反向挖掘大模型与AI Coding落地场景，引导并孵化新商机。 4. 对内高效调动模型团队、解决方案架构师、PD 等资源推动项目落地。
1、负责销售区域内下游客户（包括但不限于B2C&O2O）的合作洽谈、签订合同、应收回款等； 2、挖掘客户产品需求，与采购进行联动形成销售； 3、负责与上游品牌进行渠道分销的业务开发，关系维护和良好沟通； 4、具有自我区域客户开发规划及把控能力，把控客户资金风险，完成优质客户筛选合作并达成销售指标。
岗位定位： 将大模型能力转化为可上线、可运营、成本可控的产品化能力。你将主导从问题定义到生产交付的全链路工作——做技术选型、搭应用架构、建数据闭环、构建评测体系，最终交付可持续迭代的 AI 产品。 核心职责： - 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。 - 对所负责模块的线上质量、稳定性与成本负责，建立监控、告警与兜底机制，驱动持续迭代。 - 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。 - 搭建 Agent 系统的工程化落地，包括多 Agent 协作与编排、Tool-Use（MCP 等协议）集成、Memory 管理，推动从原型到线上的完整闭环。 - 构建数据飞轮：设计采集、清洗、标注的工程化流水线，打通"上线 → 反馈 → 数据 → 迭代"循环。 - 面向业务目标设计评测指标，搭建自动化评测框架（LLM-as-Judge / Auto-rater），执行线上 A/B 实验，监控效果漂移并及时干预。
1、负责高德场景下的风控策略及方案制定，基于数据分析和专家经验，跟进治理各类风险治理，包括不限于套补、黄牛、营销、欺诈等； 2、基于高德数据挖掘风险特征，与业务部门沟通确定风控解决方案，平衡风险管控与用户体验； 3、设计风控核心指标，定量分析风险问题，推动治理动作持续优化； 4、关注业务风险场景，设计完整防控链路，沉淀并完善风控风控体系能力。
1、解决方案设计与交付 基于阿里云 AI 产品矩阵（PAI、百炼、AgentScope、AgentRun、模型服务等），为客户设计端到端的 AI 应用架构方案。典型场景包括：大模型选型与部署策略、推理服务架构设计、Agent/Multi-Agent 系统架构、RAG 系统构建、AI 应用与企业系统集成等。 2、技术布道与能力建设 开发面向一线 SA 的 AI 应用架构培训体系，提升整个 SA 组织为客户设计 AI 方案的能力；面向客户开展技术 Workshop，推动客户理解和采用阿里云 AI 解决方案。 3、重点项目技术攻坚 以 Task-Force 方式深度介入重点客户项目，包括：需求诊断与方案定制、技术选型咨询、PoC 设计与验证、竞品方案对比分析等。 4、技术前瞻与产品反馈 持续跟踪 AI 应用架构领域的技术趋势（模型能力演进、Agent 框架生态、推理优化技术等），输出竞争分析与趋势洞察，反哺产品迭代。
客情建设和商机拓展 •主动洞察所在国家/市场的关键行业，识别出关键/潜在客户，并能够主动找到关键决策链，识别客户真实需求。 •用客户的语言展开对话，获取客户信任，挖掘产品和技术需求，形成有效商机。 •对存量客户进行二次开发，在服务、业务合作等多方面为客户提供体验升级，推进资源上量。 •定期与现有和潜在客户联系，及时了解客户的业务规划和预算、供应商情况、组织架构、技术环境等关键信息。 •识别客户决策链，维护好关键决策点客户的客情关系，并与客户CXO或CXO-D建立长期的业务和技术关系，在合作中获得关键性支持。 产品和技术价值传递 •基于对客户行业和业务背景的了解，帮助客户理解飞天云计算操作系统、七大件、AI/智算等阿里云产品的技术价值，以及相对竞企的差异化竞争优势，传递阿里云作为客户最佳合作伙伴的定位。 •独立面向客户讲解阿里云标准的产品解决方案；或在SA支持下，独立向客户讲解匹配客户业务场景的解决方案，清晰的传递阿里云产品解决方案的竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 推动决策和商机转化 •通过有效的资源整合和运作，推动客户快速决策，采用和持续使用阿里云产品和技术解决方案，持续为客户创造价值。 •通过沟通影响、商务报价等一系列销售策略的运用，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 • 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。 业务支持 •做好客户全生命周期的业务支持，整合各方资源确保项目落地，及时发现并解决产品使用问题。 •推动阿里云产品在客户侧快速迭代，支撑客户技术目标达成。
客户开拓与商机挖掘 •负责开拓国际 AI Native 企业、初创公司、AI数据服务和开发商等客户，识别并快速判断新兴增长赛道的市场机会，形成有效商机。 •深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，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。 •推广标准化AI产品、平台及Agent类应用，通过深入挖掘客户使用场景，驱动Token调用量跨越式增长，为客户提供价值。 •与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调阿里云管理层和客户建立连接，与客户各层级建立长期业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 •帮助客户理解阿里云MaaS产品技术价值和适用场景，阿里云产品相对国际市场先进模型的差异化优势。 •在视频生成/AI聚合平台/Coding/Agent等场景，与客户进行深入沟通和共创，根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 •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。 生态资源整合 •链接孵化器、加速器、VC创投等生态资源，精准触达高潜客户，加速业务规模化增长。 商务策略制定与商机转化 •识别并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，促进客户决策并转化商机，达成业务目标，实现与客户的双赢。 •作为客户运营和管理第一责任人，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。 业务支持和产品优化 •提供客户全生命周期的业务支持，及时解决客户问题，提高客户满意度。 •研究市场趋势及竞对产品，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品和解决方案改进。
1、 负责阿里健康品牌公关传播项目策划及执行推进，结合公司业务建设阿里健康品牌或业务品牌。 2、 包括且不限于热点事件、重点项目的策划、创意和传播。 3、 维护及建立媒体关系，帮助媒体认可公司品牌及战略。
1、深入了解传统视效全流程，包括筹备期视效方案的制定、拍摄现场的把控以及后期视效制作、最终交付等各个环节都能把控； 2、对于剧集和电影视效制作各个环节的预算有充分了解，通过优化视效制作方案提升效率节约预算； 3、有丰富的AIGC经验与能力来给传统视效赋能，在AI高速发展的当下具备判断划分AI与视效边界的能力，同时会使用AI工具为创作和管理提效； 4、了解虚拟拍摄技术，有这方面的项目经验。
通过大模型训练、Agent、知识库、NLP、机器学习等技术创新和突破，支持电商agent平台、电商客服等商业化产品建设。欢迎敢于接受挑战的候选人加入我们，一起赋能企业客户。我们的研究方向包括但不限于： 1、领域大模型继续训练、微调、强化等技术的持续研究创新； 2、Agent技术（自主规划、自主进化、记忆系统等）研发与落地； 3、知识图谱、多模态问答等知识库相关技术建设； 4、电商agents研发（广告投放、智能运营、推荐等）；
1、负责站外营销分析体系设计与构建。包括搭建完整的营销数据分析框架和营销效果评估模型，包括多渠道营销归因分析体系，营销预算分配优化，经营诊断定位等。 2、负责营销人群定向研究及支持营销策略的科学验证。包括垂域营销人群挖掘和定向的开发实现，AB实验的设计和策略落地。 3、负责业务洞察与策略支持。深度分析用户行为数据，挖掘营销机会点提供数据驱动的营销策略建议和优化方案定期输出营销分析报告，支持用户增长。 4、通过AI升级分析工作流，用大模型赋能业务分析体系，能通过AI搭建从分析体系抽象、数据处理、业务数据框架设计、策略建议落地的闭环数科研究工作。
我们要构建能够推理、规划并在真实工作流中采取行动的智能化自主 AI 代理（Autonomous AI Agents）。这些代理超越了传统的对话交互，能够在复杂、高风险的环境中跨工具和系统执行有意义的任务 。我们正在寻找一位具备深厚技术背景和产品直觉的专家，将长时记忆、工具使用和规划等前沿能力转化为具有实际应用价值的产品 。 岗位职责： 1、负责单智能体 / 多智能体产品的定义、架构设计与体验规划； 2、设计 Agent 的任务编排、工具调用、记忆管理、RAG 等核心机制； 3、结合业务场景制定模型路由、协同与异常兜底方案; 4、构建 Agent 测评体系，推动数据、评测与产品迭代闭环； 5、挖掘高 ROI 场景，定义完整的 Agent 工作流与用户体验。
1、负责AI视频Agent产品的产品设计，覆盖从剧本理解、资产生成、分镜拆解、视频生成到后期处理的端到端智能创作链路； 2、定义Agent的核心工作流与交互模式，将AI技术能力转化为用户可感知的创作体验；协同技美、工程、算法等多角色高效交付； 3、深入理解影视/短剧创作场景，调研与抽象用户需求，建立各环节效果评估体系与质量基准，推动Agent效果与产品体验的持续提升； 4、密切关注行业前沿动态，及时捕捉技术趋势变化并转化为产品策略。
1. 【会员收入驱动】以会员拉新、留存、复购为核心目标，制定并执行动漫内容运营策略，通过精细化运营提升动漫板块对会员收入的贡献度； 2. 【项目运营管理】负责动漫重点IP的全生命周期运营，包括选题评估、上线规划、营销推广、用户转化等环节，确保项目达成收入及用户增长目标； 3. 【数据驱动决策】建立动漫内容数据分析体系，深入挖掘用户行为数据（观看时长、完播率、付费转化等），通过数据洞察指导内容引进、排播策略及运营动作优化； 4. 【用户画像运营】基于用户分层（性别、年龄、职业、付费偏好等维度）构建精细化运营策略，针对不同细分题材类型制定差异化运营方案； 5. 【会员多维促收探索】探索动漫内容的多元化变现模式，包括会员专享、超前点播、周边衍生等，提升单用户价值（ARPU）； 6. 【跨部门协同】与内容采购、产品技术、市场营销、算法推荐等部门紧密协作，推动动漫内容在平台内的曝光效率及转化效果优化； 7. 【行业研究】持续跟踪国内外动漫行业发展趋势，研究竞品平台运营策略，为业务决策提供参考。
1、渠道合作策略制定：基于公司会员增长目标，拆解并制定不同渠道（如异业、金融、运营航、流量平台）的差异化合作策略输出，标准化的合作框架。 2、BD赋能与工具输出：沉淀渠道拓展SOP，为BD团队提供谈判话术、合作模板、收益测算及竞品分析支持，提升团队整体人效与转化率。 3、资源统筹与配置：根据渠道属性与用户画像，设计最优的会员权益组合与补贴策略，实现ROI最大化。 4、数据洞察与复盘：建立渠道效果评估体系，定期复盘各渠道合作数据，通过数据分析发现增长点或问题，并动态调整合作策略。 5、跨部门协同：作为中台枢纽，拉通产品、运营、财务等部门资源，解决BD在合作落地过程中的卡点，确保策略高效落地。
1、深入研究政企客户的行业发展趋势、典型业务场景与数字化架构，梳理各场景引入大模型的需求痛点与商业价值，帮助客户规划可落地的MaaS AI应用路径。 2、从客户典型业务场景出发，结合阿里云模型、百炼平台、AI Native产品等，设计端到端MaaS大模型解决方案，涵盖模型选型、部署架构、工程链路及效果评估体系；动手搭建智能体、多Agent工作流进行POC验证，协同FDE团队推动项目落地。 3、结合客户业务场景，通过标杆案例展示与Demo演示呈现阿里云大模型核心竞争优势；面向客户高层传递阿里云AI全栈产品价值与MaaS战略方向，影响客户技术选型与关键决策，具备独立Call High能力。 4、沉淀面向政企细分行业/场景的大模型最佳实践及标杆案例，形成可复用方法论体系；对内赋能销售与行区团队，对外支持生态合作伙伴及客户的技术培训与方案共创。 5、持续识别阿里云MaaS大模型及AI Native产品在政企场景落地中的技术瓶颈与市场机会，将客户需求与反馈结构化传递给产品团队，推动产品功能迭代与交付流程持续优化。
聚焦音乐人商业变现，统筹品牌合作、商业演出、直播、版权衍生、跨界联动等全商务板块，平衡收益与艺人定位。 1、商务渠道开发与资源整合：主动开拓品牌、广告、电商、直播、综艺、影视OST、游戏配乐等多元合作渠道，持续积累行业人脉，构建稳定的商务资源网络。 2、商务谈判与合作落地：对接各类合作方，独立完成报价制定、方案沟通及商务谈判，精准匹配艺人风格与受众调性，敲定合作形式、费用、权益及档期，确保优质商务高效落地。 3、商业演出统筹与执行：承接拼盘商演、企业年会、答谢会等各类商业演出，对接主办方明确演出细节，核定报价、场次、舞台及差旅标准，配合执行团队完成演出全流程落地，并维护长期商演渠道关系。 4、版权授权推进与管理：配合版权部门推动词曲、录音版权在影视、综艺、短视频商用及翻唱等场景的授权工作，规范版权使用，实现版权资产的商业价值最大化。 5、衍生业务开发与跨界联动：探索艺人周边、联名产品等衍生商业模式，主导联名合作洽谈及分成方案设计，统筹品牌跨界联动，在保护艺人形象定位的前提下，持续拓展商业变现边界。
1. 根据市场动态及行业客户需求，制定并执行区域业务规划，确保快递网点、消费者、网络运营以及政府监管等多方利益的平衡，促进驿站业务的持续健康发展。 2. 整合公司内外资源，确保总部运营策略在所负责区域的有效实施与落地执行。 3. 负责监控区域站点和网点的日常运营情况，并及时处理异常问题，保障整体运营稳定。 4. 组建并领导本地化团队，致力于提升站点服务质量与用户体验，优化站点经营环境，增强站点的生存与发展能力。
1、通过与连锁酒店集团和城区管理建立关系，拓展区域内优质连锁门店，保证区域供应链完整、拿回优势价格和库存； 2、结合平台工具和连锁酒店集团的优势，形成集团、门店、平台的整合方案，落地执行基础信息维护、工单处理等，提高间夜产出； 3、解决连锁商家遇到的如操作、财务、订单、商品优化等方面的问题，并通过拜访，帮商家解决具体问题及维护与城区、门店的关系。
1、通过与连锁酒店集团和城区管理建立关系，拓展区域内优质连锁门店，保证区域供应链完整、拿回优势价格和库存； 2、结合平台工具和连锁酒店集团的优势，形成集团、门店、平台的整合方案，落地执行基础信息维护、工单处理等，提高间夜产出； 3、解决连锁商家遇到的如操作、财务、订单、商品优化等方面的问题，并通过拜访，帮商家解决具体问题及维护与城区、门店的关系。
● 带领团队完成AI加速PE核的实现。 ● 包括架构的研发，RTL 设计实现，集成等工作。 ● 协同物理设计工程师进行性能/功耗/面积评估和优化工作。 ● 协同验证工作师进行SoC验证工作。
1. 负责AI视频生成产品的企业级客户运营策略制定与执行，推动客户从试用到活跃、从活跃到付费的全生命周期运营，持续提升产品的商业化指标； 2. 深入了解企业客户的AI视频生产工作流（从脚本到成片全流程），优化产品的Agent/工作流配置，提升客户视频制作效率和内容质量； 3. 跟进行业AI视频生成技术趋势（Sora、Seedance、可灵等），提炼优质视频内容特征与最佳实践，输出客户成功案例与行业解决方案； 4. 与产品、算法、研发团队紧密合作，将客户反馈与使用数据转化为产品需求，协同推动模型能力与产品功能迭代； 5. 负责视频生成产品的内容生态建设，包括模板库、提示词库、风格库等运营，降低客户使用门槛、提升产出效果。
1. 负责金融投研AI产品的企业客户运营，深入理解券商、基金、银行等金融机构的投研工作流，结合AI能力设计产品落地策略； 2. 负责金融数据资源的引入与管理，包括行情数据、公告信息、研报数据等，为模型训练与产品功能提供高质量数据支撑； 3. 策划并执行金融客户的onboarding方案与培训体系，输出行业最佳实践案例，推动客户在投研、风控、合规等场景的深度使用； 4. 与产品、算法团队紧密协作，将客户反馈转化为产品需求，持续优化金融Agent的专业性与准确性； 5. 持续关注金融科技行业动态与监管趋势，确保产品运营策略符合金融合规要求。
1. 负责面向面向金融行业KA客户进行平台合作与广告产品销售，承担并完成公司业绩指标； 2. 以商业产品和解决售卖为核心，具有产品型商务的综合能力，能够独立开发新客户，以客户交付和销售业绩为目标导向，制定完善的商务策略； 3.深入理解行业需求并持续挖掘不同KA客户的诉求，结合高德的平台特性、场景和产品优势，输出有效的整合营销方案，并推动商业落地。 4. 开拓并维系业内TOP的客户和合作伙伴，能够与客户中高层对话，独立完成商务谈判、合同签订工作。 5. 建立并维护良好的客情，促进客户与代理公司在高德侧的深度合作，持续共创生态价值，并获得商业化成果。
1. 负责大模型数据处理与资产化体系的建设，围绕数据的接入、加工、治理与沉淀构建自动化、可扩展的处理能力，保障高质量数据的持续供给。 2. 抽象通用的数据处理与质量治理框架，将各类数据加工与清洗诉求沉淀为标准化、可复用、自动化的平台组件，提升处理效率与工程质量。 3. 建设数据资产化与全生命周期治理能力，实现数据的规范化沉淀、统一管理与可追溯，推动多来源数据的融合与统一。 4. 与算法及平台团队紧密协作，把复杂的数据处理需求转化为平台化、自动化能力，持续提升整个团队的数据处理与供给能力。
