共 1119 个在招岗位 · 阿里巴巴在北京的最新招聘信息
1、拓展效果行业直客，为客户的投放规模负责，充分解答客户疑问，推动投放规模的增长； 2、提升优酷效果平台在客户处的好感度、美誉度，并推动效果平台的合作客户数增长； 3、承担相应的业绩目标，挖掘效果行业客户的投放需求，并推动产品能力与资源效率的迭代。
岗位职责 1. 负责增值与AI业务的商业化策略制定与执行，包括定价模型、付费转化路径、会员体系设计等 2. 建立商业化数据监控体系，深入分析用户付费行为和生命周期价值，持续优化转化漏斗和收入模型 3. 主导商业化产品的规划、设计和上线，协调产研、运营、市场团队推动落地 4. 关注AI商业化趋势和竞品动态，将AI能力融入商业化场景，打造差异化竞争优势
1. 参与或负责地图服务 Server 端 API 平台的研发工作及架构演进，业务方向涵盖出行导航、信息检索、底图编译等核心地图服务场景。 2. 参与高并发在线 API 的设计、实现、性能调优与稳定性建设，与客户端、产品及数据团队共同完成方案设计、协议定义和工程落地，保障服务具备高吞吐、低延迟和良好的可扩展性。 3. 负责核心服务的高可用建设，完善监控告警、容量评估、故障定位、质量验证和应急处理机制，持续提升系统稳定性、可观测性和问题排查效率。 4. 参与服务架构优化和工程效率提升，包括代码重构、性能优化、自动化测试、发布流程优化、研发工具链建设等，提升团队整体交付质量和交付效率。 5. 将 AI Native 能力融入日常研发流程，能够使用 AI 辅助完成全流程各节点，并对 AI 产出的正确性、安全性和可维护性负责。 6. 与全球头部的手机厂商进行深度地图服务合作，共同研究技术方案、开发产品能力并推动业务落地。
团队介绍 高德地图视觉技术中心（AMAP CV Lab） 高德地图日均服务数亿用户，每日处理超百亿级位置与视觉数据。视觉技术中心是高德的核心技术引擎，深耕空间智能、具身智能、世界模型等AGI前沿方向。我们的核心使命：以空间智能为锚点，打造物理世界的智能体操作系统 ABot。我们不做“刷榜模型”，而是打造能在开放世界中自主决策、安全执行、持续进化的智能体系统。你的研究，将直接改变数亿人的出行方式。 GitHub 主页：https://github.com/amap-cvlab 我们的优势：独一无二的“空间智能-场景-生态”三角 1.空间智能深度：全栈覆盖三维重建、世界模型、多模态、具身导航、LLM/VLM/VLA/AI Agent，所有技术都服务于“让AI理解并作用于物理空间”。 2.场景广度：亿级用户真实验证，从封闭测试到开放街道，技术必须经得起现实世界的“毒打”，空间智能不能只存在于实验室。 3.生态高度：清华大学、北京大学、港科、中科院等深度合作，主导开源标准，你不是孤军奋战，而是站在全球空间智能研究的前沿。 岗位职责 1.负责机器人导航场景的生产级 Agent 核心算法与执行框架研发，建设上下文工程、任务编排、执行调度以及执行轨迹记录与回放等关键能力。 2.研究面向巡检、配送、导览等场景的长程任务规划，将复杂目标分解为可执行子任务，并实现地图、定位、规划、视觉导航等 Tool/Skill 的自主选择与调用。 3.设计面向长程任务的 Agent Memory 与状态管理机制，支持任务进度维护、执行历史记录、中断恢复和经验复用。 4.研究复杂开放环境下的执行验证与动态恢复机制，重点解决目标漂移、错误累积、上下文冗余及长程决策不稳定等问题，实现 retry、fallback 和 replan。 5.建设导航 Agent 的数据与评测闭环，围绕任务成功率、稳定性、恢复能力、执行成本和安全性持续优化算法，并推动其在真实机器人场景中落地。
1. 参与蛋白质及复合物结构预测模型的开发与迭代优化； 2. 基于生成式架构，参与蛋白质从头设计、抗体序列优化等模型的开发调优； 3. 参与蛋白-蛋白相互作用与分子对接模型构建，协助研发抗体-抗原结合、亲和力、突变效应预测方法并辅助候选分子优化； 4. 配合湿实验团队（蛋白表达、纯化、生物物理表征、功能检测），根据实验反馈参与模型与设计策略的迭代改进。
1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策。 2、与客户合作进行模型选择、训练、推理和模型应用等PoC，验证软硬件产品的性能、兼容性、稳定性、安全性等方面。 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化和提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产。 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、服务器、超节点、智算平台、大模型应用平台等）解决方案。 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享。
1、负责 HappyShrimp音乐模型产品运营工作，深入理解用户需求及音乐创作场景，围绕产品核心链路、功能体验、用户反馈等持续推动产品优化和运营策略落地。 2、具备专业音乐判断能力，能够与产品、算法及评测团队协同，从用户和音乐专业视角共同定义“什么是好的 AI 音乐”，并将音乐审美、用户需求转化为产品及模型优化方向。 3、负责 AI 音乐产品的用户增长和运营活动策划，围绕拉新、激活、留存、创作转化等目标，持续探索适合 AI 音乐产品的增长机制、内容玩法和运营策略。 4、负责重点版本、新能力及产品节点的营销策划，提炼产品核心卖点，联合品牌、市场、内容等团队策划具有传播力和用户参与感的营销项目。 5、负责头部达人、音乐人及创作者合作，持续拓展优质合作资源，策划联合创作、内容共创、产品体验及传播项目，打造具有影响力的 AI 音乐标杆案例。
1、负责用增投放中台的AI Agent能力搭建，包括AIGC批量化素材生成、智能投放策略引擎、自动化投放工作流，推动AI能力在增长场景中的产品化落地； 2、对用增投放中台的AI策略能力建设，包括全渠道归因、流量质量识别、回调优化等，对投放规模、成本和质量目标负责； 3、具备增长投放全链路视角和扎实的数据分析能力，善于发现并定位投放链路中的关键问题，推动中台策略持续优化和效果提升； 4、熟悉线上渠道建设或者线下渠道建设者优先。
1. 负责高德打车点线功能（包括上下车点、路线等）策略方向，不断优化现有点线产品，减少体验洼地，为业务指标负责 2. 要求地图类产品相关经验，有打车等交易类行业经验优先，不断提升对业务和用户使用方式的理解 3. 良好的数据处理能力、产品同理心和沟通协调能力， 为最终实现业务需求而做出全方位努力
1.作为阿里云出海业务的关键售前技术岗位，需要貝备丰富的云架构经验以及全面的I知识体系和行业洞察能力，并承担关键的技术角色帮助出海客户成功。 2.利用阿里云产品能力和服务帮助客户设计和开发可落地的端对端上云解决方案，包括云基础设施以及基于云上的应用和服务，和客户紧密沟通并通过技术赋能帮助客户在阿里云构建自己的应用和服务。 3.作为阿里云出海架构师，和市场团队协同，提升阿里云在出海赛道的声量，提升专业度，引导更多企业出海选择阿里云。 4.作为客户和阿里云产品团队的桥梁，需要充分了解客户实际需求，以解决方案的形式推动产品在客户侧落地，并帮助产品改进。
【部门介绍】 随着大模型技术的飞速发展，理解和生成多模态数据（图像、视频、音频、3D素材等）的能力日益增强。目前，构建能够同时进行输入和输出的多模态世界模型已成为业界的研究热点，也是实现通用人工智能（AGI）的重要技术路径之一。 万相Wan将持续在世界模型、原生多模态预训练、理解-生成融合范式、统一Tokenizer研究、人类反馈与强化学习等前沿技术方向上进行探索，始终追求在多模态世界模型领域的领先研究地位，致力于建立世界级的技术影响力。 【职位描述】 1. 负责万相Wan多模态生成大模型研发，重点解决生成大模型的训练和推理效率问题。 2. 负责研发各种蒸馏加速算法，包括CFG蒸馏，推理步数蒸馏等。 3. 负责研发各种Training-free推理加速算法，不限于cache、量化、采样优化等策略。 4. 负责研发生成模型的高效训练架构，包括但不限于sparse/linear attention、时空独立建模、超分模块等策略。
1、参与业务应用的需求开发、测试、上线与交付，配合业务和产品完成应用功能实现，支持相关应用在业务场景中的落地； 2、参与业务应用系统的日常运行保障，包括系统稳定性维护、问题排查、故障定位、性能优化和线上支持，保障系统稳定高效运行。
1、负责多模态数据处理链路的推理优化，分析性能瓶颈，软硬件结合优化，实现包括语言识别、计算机视觉等多方向的推理优化，达到极致性能； 2、负责多模态数据处理链路的可观测性工具建设，包括数据处理、模型推理的监控、告警等； 3、负责异构资源（GPU、CPU等硬件）的调度优化，实现潮汐资源、混部资源、多云资源的最优化调度 4、负责集群和业务服务的稳定性治理、资源利用率提升，通过系统化方式提高GPU、CPU等硬件资源的使用效率。 5、参与设计高吞吐、低延迟的数据处理 pipeline。针对大模型数据处理场景（如LLM、多模态），优化数据清洗、预取、缓存及异步加载策略，确保数据大规模产出。
岗位定位 我们正在把 Studio 从视频创作"工具"进化成"AI 创作平台"。这里不止一种创作方式，而是覆盖多种创作模式的完整创作体系。你将作为 Studio 创作体系的核心研发，负责把创作、编辑、智能生成、3D 可视化、多人协作等能力做成稳定、流畅、智能的产品，并能扎进不同创作模式持续做深、打磨。每一种创作模式都在走向 Agentic 化——每一次用户操作背后，都有 AI 在参与理解、生成与迭代。 核心职责 1. 创作模式能力建设 ● 负责 Studio 多种创作模式的核心能力研发与工程建设，扎进各创作模式持续做深、做好，打磨极致的用户创作体验，构建产品的核心竞争力。 ● 覆盖从故事板、自由画布到 Agent创作、智能剪辑等多种创作模式的建设，能根据方向重点灵活切入，把不同创作模式都做到好用、易用。 2. 让各创作模式更 Agentic ● 推动 AI Agent 深度融入每一种创作模式，让创作从"人操作工具"走向"人与 Agent 协同创作"，把各创作模式整体带向更 Agentic 的形态。 ● 设计 Agent 参与创作的交互方式，让 AI 的理解、生成与调整过程对用户清晰可见、可控可干预，把不确定的生成过程做成顺畅、可信赖的创作体验。 3. 图形渲染、音视频与 3D 能力建设 ● 基于 Canvas / WebGL / WebGPU / OffscreenCanvas / WebAssembly / WebCodecs 等技术，建设高性能渲染与实时预览能力。 ● 负责音视频基础能力，包括播放、剪辑、转码、封装格式、字幕、音轨、流媒体协议、解码与处理链路。 ● 参与 3D 资产预览、空间编辑、镜头控制、实时渲染等方向的能力建设，探索 Mesh / 点云 / NeRF / 3D Gaussian Splatting 等新型 3D 表达在创作场景的落地。 4. 多端适配与多站点 ● 支持浏览器端、桌面端（Electron / Tauri）等多种运行环境，保障不同设备、分辨率、浏览器和网络条件下的一致体验。 ● 参与国际化、多语言等基础能力建设，支撑国内站 / 国际站 / 海外独立站等多站点的统一技术架构。 5. 性能与体验保障 ● 从用户体验出发，持续提升各终端的性能与创作流畅度，优化加载速度、交互响应、渲染稳定性与弱网体验，让复杂创作也能顺滑好用。 ● 建设产品质量与稳定性保障，覆盖监控、异常定位、自动化测试等能力，保障产品长期稳定迭代。
深入参与无人零售货柜场景下用户购买行为识别算法研发，围绕“传统视觉能力 + 多模态大模型”协同方案，重点提升复杂场景下的识别准确率、鲁棒性与工程落地，支撑算法方案在真实业务中的持续迭代与规模化复制。具体工作包括但不限于： 1. 参与搭建和优化从目标检测、商品识别、目标跟踪、时序行为理解到交易事件判定的完整技术链路； 2. 推动传统视觉能力与多模态大模型在视频理解、复杂行为推理、异常场景识别等方向的协同应用，探索适合业务场景的高精度、低成本解决方案； 3. 建设异常场景检出、风险识别与兜底处理机制，提升方案对边界问题的覆盖能力和线上稳定性； 4. 基于线上问题构建数据回流、样本分析、标注优化、训练评估和效果回归机制，持续提升模型在真实业务场景中的表现； 5. 参与线上识别链路的部署、策略优化与性能调优，平衡识别效果、推理成本与响应延迟，推动方案稳定上线。
岗位定位 我们正在构建 Agentic PaaS 能力层——让平台的 AI 视频创作能力以 CLI / SDK / WebMCP / Skills 等形态，被开发者、合作方产品和 AI Agent 广泛调用。你将负责这一能力层的多终端工程建设，把视频创作能力变成可嵌入、可编排、可实时交互的产品，让客户与开发者能够更智能、更 agentic 地完成视频生产。 核心职责 1. Agentic 能力输出与 MCP 建设 ● 基于 MCP协议，在 Web 端构建可被 Agent 调用的能力服务（WebMCP），让平台的创作能力可被任意 AI Agent 发现、调用与编排。 ● 将复杂的视频生产流程封装为可编排、可复用、可分发的标准化技能（Skills），支撑 Agent 场景化视频生产。 ● 设计面向 Agent 的调用接口与上下文协议，让 Agent 能够自主规划、执行、迭代视频创作任务。 2. CLI 工具链建设 ● 设计并实现 CLI 的完整链路：鉴权体系 / 原子命令 / 场景命令 / 自升级机制 / Plugin 扩展。 ● 构建面向开发者和 Agent 的命令调用接口，支持在本地Agent/终端直接完成视频生产任务。 3. SDK 能力封装 ● 设计面向第三方集成的整体 SDK 体系，支持合作方在 Web、桌面端、移动端等多终端嵌入创作能力。 ● 构建 SDK 的音视频核心能力：播放、编辑、转码、编解码、流式渲染、实时预览等，保障跨终端场景下的性能与体验。 ● 定义清晰的 API 契约与版本管理策略，保障 SDK 稳定性与向后兼容。 4. 实时生成互动引擎 ● 建设实时生成互动引擎的核心能力，支持多协议低延迟流式传输与交互，为上层应用提供统一的实时生成互动语义。 ● 对接实时 AI 生成模型服务能力，设计引擎的对接协议，将实时生成互动能力封装为可被 SDK / CLI / WebMCP 调用的标准接口。 5. 音视频核心能力 ● 负责跨终端音视频核心链路：编解码（H.264 / H.265 / AV1）、封装格式、流媒体传输、自适应码率、音画同步等。 ● 基于 WebCodecs / MediaSource Extension / WASM 等技术，建设高性能音视频处理能力。 ● 持续优化多终端场景下的播放质量、首帧速度、弱网体验和功耗表现。
1、 做好行业主管机构与业务之间的桥梁，跟进各类政策规章，做好传达和解读；及时向主管机构汇报行业发展中的情况、成果、困难或建议； 2、 牵头政企合作、项目、活动等工作的沟通，内部协同方案资料整理； 3、 了解行业发展的趋势，撰写面向主管机构、研究机构、行业机构的函件、报告等公文材料； 4、 营造政、产、学、研良好互动的环境，助力业务的发展。
1、负责影视制作链路AIGC相关产品设计与落地，推动内容制作全流程降本增效； 2、跟进影视制作行业发展趋势和AIGC新兴技术，与算法研发、业务团队紧密合作，规划产品发展方向；
1、负责车道级定位核心算法研发，基于 ESKF、多传感器融合及规则引擎/端到端模型，构建高鲁棒性的定位系统。 2、设计并实现 GNSS、IMU、视觉、地图等多模态信息融合方案，优化复杂场景（高架、隧道、城区峡谷、岔路口等）下的定位稳定性与连续性。 3、负责车道匹配、拓扑关联、时序跟踪等核心模块开发，提升定位精度、稳定性与异常恢复能力。 4、探索端到端定位与时序建模技术，结合 Transformer、BEV、轨迹建模等方法，提升复杂道路场景中的定位与场景理解能力。 5、研究并落地基于学习模型与规则引擎结合的定位增强方案，优化多源信息冲突、感知退化、地图误匹配等问题。 6、负责定位算法工程化与量产落地，包括实时性优化、资源优化、异常诊断、闭环评测及线上问题分析。 7、参与高精地图、导航、感知、规划控制等上下游模块协同，推动定位系统在真实道路环境中的持续迭代与性能提升。 8、跟踪自动驾驶定位领域前沿技术，主导关键技术预研与原型验证。
职位描述 1、深入理解B站、小红书、快手等平台用户心理与内容生态，协同各业务线拆解素材角度与起量因子，输出高转化创意方向； 2、联动算法模型团队，基于数据反馈迭代脚本生产SOP，批量产出符合平台调性且具备爆款潜质的高质量视频脚本； 3、统筹代理商及内部模型进行大规模视频素材生产，建立全流程质量监控机制，确保素材产出效率与效果达标； 4、搭建并完善素材标签化体系，追踪素材全生命周期数据，通过效果回收反哺创意策略，持续沉淀可复用的“起量+质优”因子方法论。
全面负责定义、设计并实现下一代对话系统的核心算法与交互范式，解决当前对话模型在多轮交互、知识应用、共情能力等方面的挑战，探索并引领模型在个性化、主动性、拟人化等前沿方向的技术突破。直接决定数亿夸克用户在Chat场景的与AI 的交互体验，塑造夸克在未来对话式 AI 时代的领先地位。 1. 对话体验定义与规划。深入分析用户意图与行为，结合业务场景，制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图。并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展，包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等。您将主导定义“顶级对话体验”的标准，并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标。 2. 多轮对话与上下文理解。攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题，包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等。您将设计创新的模型结构与训练策略，使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力。 3. 对话回复准确与全面。主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术。致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题，并通过 RAG 新范式或其他创新方法，显著提升对话的准确性与信息量。 4. 评测体系与数据飞轮。建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系，能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)。设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。
● 负责机器狗整机电气拓扑规划，定义电压等级、电源分配网络（PDN）、强弱电隔离方案及接地策略，确保系统电气安全与稳定性。 ● 主导整机线束 3D 布线与 2D 出图，选型线缆、连接器及保护套管；针对机器狗高动态运动场景，设计抗振动、抗疲劳的走线方案。 ● 负责 PCB、电机、传感器、电池等部件的电气互连设计，解决接口匹配、信号干扰及大电流传输问题，确保信号完整性与电源质量。 ● 负责整机电气安全防护设计（过流/过压/绝缘），配合解决电磁兼容（EMC）问题，确保通过安规认证（如 CE/UL/SRRC）。
1. 负责机器人机械结构、传动系统和关节模块的方案开发与系统集成，选型和设计高刚性、低惯量、高功率密度的传动方案，熟悉连杆、绳驱、定轴轮系、谐波/行星轮系、丝杠等常见传动方案设计和校核方法。 2. 使用有限元分析进行静力学、动力学、模态及疲劳寿命仿真，驱动设计迭代。运用结构拓扑优化，在满足强度、刚度与动态特性的前提下，实现机械结构的极致轻量化。进行公差分析，确保精密机械装配的可靠性与一致性。 3. 与电子硬件团队协作，完成执行器、传感器与结构的一体化布局与布线设计。支持系统集成与测试，分析机械问题并提出改进方案。 4. 输出详细的工程图纸、BOM和技术文档。与供应商合作，跟进零件加工、装配和调试全过程。设计并执行测试实验，验证机械性能是否达到设计指标。
● 负责机器狗关节模组（电机 + 减速器 + 编码器 + 驱动器）的机械结构设计，实现高扭矩密度、高响应速度与轻量化的平衡。 ● 负责减速器选型或自研设计（谐波/行星/摆线），优化传动比、背隙控制及扭转刚度，确保运动控制精度。 ● 协同合作团队进行电机定子/转子结构设计，优化磁路散热、绕组工艺及轴承支撑方案，提升电机效率与功率密度。 ● 使用有限元分析软件进行静力学、模态及热仿真，优化结构强度与固有频率，避免共振，确保关节在高动态运动下的可靠性。 ● 负责关节模组的 DFM（可制造性设计），优化零部件加工工艺（如壳体压铸、齿轮加工）。
● 负责核心部件（关节电机、减速器、整机结构）的电磁 - 热 - 力多物理场耦合仿真，评估电机效率、温升、结构强度及疲劳寿命。 ● 基于力学性能约束，对关节壳体、机身结构进行拓扑优化，在保证强度前提下实现极致轻量化，提升机器狗续航与运动性能。 ● 建立整机多体动力学模型，模拟高速运动和冲击场景，评估关键零部件的瞬时应力与振动特性，指导结构加强设计。 ● 对整机及关节模组进行热仿真，优化风道/液冷设计，评估极端环境下的散热能力，防止电机与电控过热降频。 ● 建立公司内部的仿真设计规范、材料库及边界条件标准；负责仿真结果与实测数据的相关性对标，持续修正模型精度。
1. 负责智能营销平台的产品规划与设计，覆盖智能外投、落地页智能生成、内容素材创编、营销活动自动化等场景，通过AI能力大幅提升营销效率与转化效果； 2. 设计面向用增运营团队的智能投放工具，包括投放策略自动优化、素材智能生成与优选、投放效果诊断与归因分析等功能，推动从“人工调优”向“Agent自动决策”演进； 3. 搭建智能落地页生成系统，基于大模型与AIGC能力，实现针对不同客户场景、行业特征的个性化落地页自动生成、A/B测试与持续优化； 4. 负责营销自动化引擎的产品设计，包括智能触达（邮件/短信/站内消息/外呼）、营销画像构建、活动Agent、营销策略智能推荐等模块，支撑全渠道个性化营销闭环； 5. 与用增运营、客户运营团队紧密合作，深入理解内部用户的营销诉求，将业务需求转化为可落地的产品方案，持续迭代优化平台能力。
1）基于公司战略与平台业务目标，统筹核心业务线完成经营目标的逐级拆解，并建立科学的监控与预警体系，持续开展业务数据追踪与分析解读，为业务决策提供核心支撑。 2）搭建与完善线上供给运营策略体系，沉淀商家全生命周期运营方法论与标准化工具矩阵，系统性提升供给线上化渗透率、供给结构健康度与核心供给质量。 3）聚焦商家引入、经营提效、活跃留存等核心场景，通过数据洞察挖掘业务增长机会点，建立商家端、销售端、平台端的协同联动机制，并推动相关策略的落地。 4）持续沉淀行业专业知识与产业前沿洞察，密切跟踪市场格局变化、竞品动态与产业政策走向并进行相关专项汇报，持续挖掘新的市场机会点。
1. 做深客户价值：主动洞察客户对钉钉产品的使用状况，深入剖析客户业务场景与需求，精准挖掘并合理引导。结合AI技术与咨询思维，为客户量身定制具有竞争力的场景方案或实践，并全力推动钉钉AI产品和解决方案在客户侧落地实施。沉淀行业标杆场景方案，提炼普适性价值，复制推广至其他类似客户场景，助力行业数字化转型。 2. 做好客户服务：精心维系客户关系，挖掘与AI深度结合的业务场景，及时发现并解决客户在使用过程中产生的问题与需求，联动多业务部门迅速响应。基于数据分析结果，形成切实可行的改进方案，推动钉钉产品功能持续迭代，显著提升客户体验。 3. 驱动客户成功：为客户制定全面且专业的业务成功计划，涵盖业务深度分析、融合钉钉AI创新解决方案、定制化培训方案以及精准产品推荐。借助AI技术协助客户搭建高效的内部运营体系，深度挖掘合作商机，通过专业咨询与策略制定，有力推动钉钉产品的续购与增购，实现客户与企业的双赢。 4. 助力生态发展：为生态伙伴提供CSM体系化辅导与全方位支持，凭借咨询经验与AI赋能，帮助服务商构建专业高效的CSM团队和AI支撑的作战体系、推进多元化的业务战役与活动，促进钉钉生态系统的协同发展。
1. 市场规划和产品设计：充分理解云计算以及大数据市场用户需求，熟悉业界主流云厂商各类大数据产品，基于业界主流的技术、市场需求、业务方向完成 MaxCompute 的产品规划和产品设计；推进 MaxCompute 向面向 AI 数据处理场景的转型。 2. Data+AI 产品规划：负责 MaxCompute 在 Data+AI 融合场景下的产品战略制定与落地，聚焦结构化数据与非结构化数据的统一处理能力建设。深入理解大模型训练、推理及 Agent 应用的数据工程需求，设计面向 AI 工作流的数据计算框架，推动 MaxCompute 从传统大数据平台向全模态 AI 数据基础设施演进。探索 DataFrame API 与大模型生态的深度融合，关注行业化/场景化的产品方案需求，构建面向 Python/AI 开发者的友好交互体验，支持 PyTorch、TensorFlow 等主流 AI 框架的无缝集成。 3. 产品管理和团队协同：负责 MaxCompute Data+AI 引擎产品的全生命周期管理，协调并驱动技术、测试、销售、运营、客服等多个团队共同完成产品业务目标。需特别加强与 AI 算法团队的跨部门协作，确保 Data+AI 产品方案的技术可行性与市场竞争力。 4. 市场开发和业务拓展：围绕 MaxCompute 的商业增长，负责与运营、销售等市场团队合作，参与包括销售培训、市场推广、客户攻坚等相关市场活动，助力销售赢单、提升用户转化、优化用户留存。重点拓展 AI 原生企业客户，挖掘大模型训练数据准备、向量数据处理、Agent 记忆存储等新兴场景的商业机会。 5. 产品改进和体验优化：围绕 MaxCompute 的产品体验，持续追踪用户反馈的问题、推进产品需求管理、优化产品用户体验，根据公司业务发展方向和市场变化及时推进产品迭代改进，推动产品不断完善和升级上市。针对 MaxFrame，需重点关注 AI 开发者群体的使用痛点，优化 DataFrame 操作性能、提升与 Jupyter/Colab 等开发环境的集成体验、简化 AI 数据预处理流程。 6. 关注行业和追踪竞对：追踪当下大数据以及 AI 技术趋势变化，关注大数据市场分析，挖掘业界优秀友商动态。重点关注 友商在 Data+AI 融合方向的进展，关注并分析开源分布式 DataFrame 框架的技术演进路线，为 MaxFrame 的产品差异化竞争提供决策依据。
1. 负责相关产品的定义，设计及商业化落地。具体包括Agent platform涵盖智能体的开发，部署，治理，协同等场景，AI网关，云监控，Agent可观测，AIOps相关的云产品。 2. 制定产品策略以及市场策略，以业务成功为导向，协同研发、售前、运营、文档等多角色共同达成业务目标。 3. 深刻理解客户业务和场景需求，特别是追踪AI行业发展趋势及技术发展动态，规划产品演进路径及迭代，在保持好当前产品基本盘的同时，规划面向AI的新产品方向。
