共 1119 个在招岗位 · 阿里巴巴在北京的最新招聘信息
1、基于飞猪酒店业务，进行高星酒店业务拓展，保证所辖区域高星酒店覆盖率； 2、结合阿里生态&市场特性为高星酒店客户提供运营方案，帮助商家提升运营能力并驱动销量持续提升，与所辖区域商家并建立深度业务合作关系； 3、协同产品、运营团队，推动业务及项目落地，持续优化用户体验。
1、负责大模型服务解决方案的研发，前沿技术追踪、包括模型训练和调优、推理、RAG、AI Agent等键技术方向攻坚。 2、负责央国企重点客户的大模型落地业务场景识别、需求分析、方案规划以及服务履约落地，持续推动客户做好标准化大模型迁云、云上优化，打造具备行业影响力的大模型服务的标杆案例。 3、负责规划大模型服务的整体演进规划和落地，沉淀可复制的大模型场景服务方案，沉淀具备行业竞争力的大模型智能体服务平台。 4、负责云平台交付、运维、技术支持的实质性经验，特别是头肩部客户关键平台的交付运维及云上优化工作
1.负责高德共享出行司乘撮合引擎的持续演进，应对海量实时计算场景，确保系统的高可用性与高性能； 2.负责特征中心、供需平台等底层基础设施建设，实现大数据量的高效处理、存储与实时查询，保障数据服务的稳定性与低延迟； 3.深度协同算法与产品团队，基于数据洞察优化匹配策略与规则；探索并利用AI能力加速业务迭代与效能提升。
1、根据业务目标及策略，分解并制定落地节奏，挖掘机会，带领团队对所属区域酒店进行开拓与维护，持续提升供应链质量和客情； 2、对团队战斗力和廉政合规负责，通过招培励汰等方式打造一支皮实，有要性的专业BD团队； 3、不断提升所属区域商品确定性，并结合人群特征持续优化商品矩阵，整合资源，持续赋能商家，帮助商家在飞猪成长； 4、通过套餐日历等多种功能形态，帮助商家提升综合收益水平； 5、负责跨部门和跨BU合作（包括但不限于产品、运营、市场、BI），通过横向合作项目，实现业务目标。
1、基于飞猪酒店业务，进行高星酒店业务拓展，保证所辖区域高星酒店覆盖率； 2、结合阿里生态&市场特性为高星酒店客户提供运营方案，帮助商家提升运营能力并驱动销量持续提升，与所辖区域商家并建立深度业务合作关系； 3、协同产品、运营团队，推动业务及项目落地，持续优化用户体验。
1、场景化评测执行： 负责大模型/Agent在真实生产力应用场景下的实际效果评测。具备真实用户行为分析能力和评测转化能力，熟悉 Rubrics 评测方法与质量判断，具备评测结果分析能力，熟悉大模型/Agent问题归纳逻辑，包括但不限于逻辑推理、工具调用、内容生成等。 2、竞品分析与对比： 关注市面上优秀的C端/B端AI产品，定期进行竞品对比评测。从用户体验和产品功能角度出发，输出对比报告，帮助团队发现自身产品的差距与优化方向。 数据生产与标准落地： 根据评测需求，执行高质量评测体系的搭建工作。将场景需求转化为清晰、可操作的Rubrics评分标准与标注规则，跟进评测数据构建流程，确保交付数据的准确性和一致性。 3、外部团队组织与质量把控：组织并管理外部评测/标注团队及各领域专家人力，统筹作业排期与分工，对产出的数据集和评测结果进行质量把控，针对执行过程中发现的流程卡点，积极推动优化，保障项目高效交付。 4、Bad Case闭环： 对评测中发现的Bad Case进行归类整理，与产品和算法团队协作推动问题修复，并验证修复效果，确保模型体验持续提升。
面向大模型在线服务系统，负责线上实时性能观测、端到端分析与优化，推动问题从业务指标定位到推理引擎和 GPU Kernel。 岗位职责如下： 1.建设面向生产环境的实时可观测与诊断能力，持续采集并关联 Metrics、Logs、Trace，在异常发生时按需触发 Profile；结合 OpenTelemetry、Nsight Systems/Compute、CUPTI 等工具，在线发现并定位计算、显存带宽、通信、调度、KV Cache 与排队瓶颈，下钻到代码路径或 GPU Kernel。 2.分析大模型模型服务系统的端到端性能，围绕 TTFT、TPOT、Throughput、Goodput、MFU/MBU 和资源成本，建立从业务请求、在线服务、推理引擎到 GPU 的分层指标体系。 3.协同引擎团队，推动性能优化，覆盖 Prefill/Decode、Continuous Batching、Scheduler、KV Cache、分布式通信和 GPU Kernel 等关键环节。 4.设计可复现的 Benchmark 与 A/B 实验，统一模型、硬件、请求形状、缓存和负载口径，量化优化对延迟、吞吐、稳定性与成本的影响，并沉淀自动化诊断工具。
1、设计并构建实时/离线数据管道与特征体系，支撑搜索、推荐、广告、增长营销等场景的用户画像与全域行为序列服务； 2、构建高性能分布式特征服务平台，保障召排式与生成式算法架构的特征稳定供给； 3、抽象通用特征管理逻辑，引入 Agent 能力降低特征对齐、裁剪与交付的全链路成本； 4、与 Agent Builder 协同，规模化、高质量交付数据产物，驱动业务转化效率提升。
1、统筹软硬件一体化产品全生命周期项目管理，协调产品、硬件、软件、算法、测试、供应链等跨职能团队，确保产品从概念到量产顺利交付； 2、制定项目整体计划，管理硬件开发里程碑、软件迭代节奏、软硬件联调节点及量产时间表； 3、管理软硬件开发进度与风险，识别技术依赖和集成风险，推动跨团队问题快速闭环； 4、负责供应商及外协资源管理，确保交付质量和进度符合要求； 5、推动软硬件协同开发流程优化，建立高效的版本管理、接口定义、联调测试机制； 6、主导项目评审和阶段汇报，向管理层呈现项目状态、风险及应对策略。
1、产品定义与创新：参与用户研究、市场及竞品分析，洞察设计趋势与用户痛点，提出创新的产品设计概念； 2、全流程设计执行：独立负责产品的外观造型、CMF（颜色、材料、工艺）设计，并输出高质量的设计效果图、故事板等提案材料； 3、设计落地支持：主导或配合完成3D建模、渲染及手板制作，与结构工程师紧密合作，确保设计概念的可实现性； 4、设计趋势研究：持续关注行业设计趋势、新材料与新工艺，并将研究成果应用于实际项目，提升产品竞争力。
1、主导机器人产品的整体结构方案设计，进行多方案对比与决策； 2、负责系统级的堆叠（Stack-Up）评估，确保电机、传感器、电池、PCB等所有内部模块在空间、布线和散热上的合理性与最优化； 3、负责产品交互体验设计的落地，承接产品外观设计方案和人机交互需求，并转化为可量产的产品结构； 4、主导设计面向制造和装配的设计（DFM/A）评审，与制造团队和供应商紧密合作，优化设计以实现高效、低成本的大规模生产； 5、拥有较丰富的量产经验，能够解决产品在试产（EVT/DVT/PVT）和量产阶段出现的各种结构相关问题，并提供有效的解决方案。
1. 负责面向真机 Benchmark、仿真评测和数据闭环验证的仿真引擎底座建设，支持评测运行、问题复现、异常注入和回归验证。 2. 负责仿真引擎渲染管线开发，包括 3DGS 与传统 Mesh 的联合渲染、多传感器观测管线和 GPU 深度图 / 多模态观测合成。 3. 负责仿真引擎核心模块开发，包括任务装载、环境初始化、执行调度、过程采集、结果导出和回放复现。 4. 负责场景管理、物理交互、动态对象、传感器仿真、导航系统和 Agent / 控制系统接口协议等基础能力建设。 5. 与算法、平台和数据闭环团队协同，持续完善仿真引擎与评测、样本和回归验证链路的对接能力。
1. 负责设计和开发数据闭环中的 Agent 自动化处理模块，覆盖评测结果接入、失败问题定位、工具调用、运行控制和结果回流等流程。 2. 负责将 LLM / Agent 接入数据闭环流程，用于问题诊断、结果整理和受控执行。 3. 负责 Harness 运行治理相关模块开发，完善运行观测、问题归档、退化比对、影响定位和处置更新等机制。 4. 负责流程编排、状态管理、运行控制、结果记录与复用等工程能力，保证闭环任务稳定运行。 5. 与算法、产品、平台、Sandbox 等团队协同，持续提升数据闭环的运行效率和处理质量。
1. 负责面向评测、问题处理和版本迭代的数据闭环处理体系设计与开发，支撑问题接入、任务流转、评测运行、结果回传和闭环过程管理。 2. 负责建设流程编排、任务调度、处理状态追踪、模型 / 服务版本管理、CI/CD 和评测回归等平台能力。 3. 负责平台核心链路的稳定性建设，包括状态追踪、权限管理、日志监控、告警、问题定位和结果归档。 4. 与算法、Agent、仿真引擎和数据工具链团队协同，提升闭环问题处理和版本迭代效率。
高德具身智能AI算法团队，致力于打造自研机器人产品；我们计划打造一个以AI技术为基座，汇聚不同领域顶级专业人才的全栈自研算法团队，专注于前沿AI研究，构建可以与物理世界连接，具备自主理解、自主行动能力的智能体。 1、负责面向真实机器人的具身智能算法研发，覆盖VLA全身操控大模型、多模态感知大模型、人机交互大模型等具身关键问题。需要能将算法落到仿真—真机闭环，并与硬件、数据团队协同推动功能落地； 2、VLA全身操控大模型: 研发以 VLA + WBC为范式的移动操作联合大模型，面向室内外复杂场景，支撑长时序、多阶段、强约束的具身移动操作任务。操作能力需要解决数据构建与规模化采集、少样本/跨场景泛化与Sim2Real一致性优化等问题，在控制侧联合解决全身运动与操作协同约束、动态避障、平衡与抗扰、实时性与安全等问题，形成可评测、可实机稳定运行的端到端或分层式系统。
高德具身智能AI算法团队，致力于打造自研机器人产品；我们计划打造一个以AI技术为基座，汇聚不同领域顶级专业人才的全栈自研算法团队，专注于前沿AI研究，构建可以与物理世界连接，具备自主理解、自主行动能力的智能体。 1、负责面向真实机器人的具身智能算法研发，覆盖VLA全身操控大模型、多模态感知大模型、人机交互大模型等具身关键问题。需要能将算法落到仿真—真机闭环，并与硬件、数据团队协同推动功能落地； 2、多模态感知大模型：结合具身多模态数据图像、点云、IMU、GNSS、本体感知等，进行多模态感知融合架构设计及优化包括异构特征融合，时空对齐与同步及端侧加速。面向交互/导航/操作等功能提供3D 语义占据、动态目标检测&跟踪、关键目标6D位姿估计等结构化输出。
● 负责机器人具身算法集成软件的架构设计、核心模块研发与持续演进，建立清晰、稳定、可扩展的系统边界、数据协议和模块接口； ● 负责状态估计、轨迹生成、MPC、WBC、强化学习策略、状态机及关节控制等算法模块的标准化封装与工程集成，明确算法输入输出、运行时序、依赖关系、配置方式及异常处理机制； ● 设计并建设通用算法集成框架，支持算法模块的组件化接入、生命周期管理、参数配置、版本管理、快速替换与组合验证； ● 建设基于Linux、现代C++和ROS/ROS2的软件运行框架，完成线程模型、进程通信、任务调度、内存管理、时间同步及数据链路的设计与性能优化； ● 负责具身算法从仿真到实机的完整部署链路，包括模型与参数管理、策略导出、推理集成、接口适配、运行环境管理、Sim2Sim/Sim2Real验证及实机性能调优； ● 分析并优化算法运行过程中的控制周期、端到端延迟、资源占用、数据吞吐、数值稳定性和长期运行可靠性； ● 建立单元测试、集成测试、软件在环、仿真回归和真机回归测试体系，提升算法及软件版本的交付质量和迭代效率； ● 建设数据记录、日志回放、性能分析、故障注入、运行监控及健康检查工具，提高系统的可观测性和问题定位效率； ● 推动软件工程体系建设，包括代码规范、接口定义、构建系统、依赖管理、配置管理、代码评审、持续集成、版本发布和问题闭环机制； ● 与算法、嵌入式、硬件、感知、规划及测试团队紧密协作，推动系统级问题解决和机器人产品稳定交付。
1、负责感知、运控、Agent 等算法模块在机器人端侧的工程化接入、部署和集成； 2、负责端侧模型部署链路建设，包括模型格式转换、模型裁剪、模型量化、模型编译、推理加速等； 3、负责端侧推理运行时优化，提升模型在 CPU/GPU/NPU 等异构计算平台上的运行性能； 4、负责算法 pipeline 设计与编排，包括多传感器数据流、算法模块调度、并发执行、依赖管理和性能优化； 5、负责计算图/数据流框架建设与优化，提升端侧算法链路的吞吐、时延和稳定性； 6、负责算法模块服务化封装，定义统一输入输出接口、消息协议、状态管理和错误处理机制； 7、负责算法版本管理、算法包管理、自动化评测和回归测试工具建设； 8、与纯算法团队协作，将算法原型转化为可部署、可调试、可观测、可迭代的端侧工程模块； 9、分析和定位端侧算法运行中的性能瓶颈、内存问题、资源竞争、异常崩溃和稳定性问题。
1、负责机器人整机及核心部件的成本分析与目标成本制定，建立从BOM拆解到整机成本建模的完整成本管控体系； 2、主导核心部件（电机/减速器/传感器/芯片/结构件/PCB等）的市场价格调研与成本拆解，掌握供应商定价逻辑与成本结构； 3、负责新品开发阶段的成本评审，参与设计选型决策，从成本角度提供方案对比与优化建议，推动设计端降本； 4、主导供应商商务谈判与年度议价，制定采购策略与成本优化路径，持续推动量产阶段的成本下降； 5、建立成本数据库与价格预警机制，跟踪上游原材料、芯片、关键器件的市场价格波动，输出成本趋势判断与风险预警； 6、与硬件、结构、采购等团队协作，支撑产品定价决策与毛利分析，保障产品商业目标的达成。
1. 负责面向真机 Benchmark 和数据闭环场景的 Agent 应用算法与工程落地，支撑问题诊断、评测判断、任务决策、工具调用和结果回流等关键场景。 2. 负责建设 Agent Harness，支撑工具调用、Context / Memory 管理、任务编排、多 Agent 协同、运行观测、人工复核和结果回流。 3. 负责构建 Agent / Harness 端到端评测能力，围绕 Grader、Advisor、工具调用正确率、多步任务成功率等指标持续优化 Agent 表现。 4. 负责或参与基于闭环运行数据、人工反馈和评测结果构建训练与评测数据，支持 Agent 相关模型的微调、强化学习、蒸馏、评测和推理优化。 5. 与平台、数据工具链、仿真引擎、算法和产品团队协同，推动模型能力、工具策略和 Harness 机制在实际闭环流程中协同优化。
1、结合组织发展方向，分解关键任务，形成日常管理动作，并确保有效落地； 2、对于所管辖园区餐厅进行日常运营管理。结合不同业务场景特性，制定运营方案、满意度提升等方案，并持续突进落地，确保餐厅满意度达标； 3、带领团队完成各项规划工作，并结合团队个人情况，制定个人能力提升计划，长期实现团队整体能力增强，高效完成绩效目标。
1、负责机器人端侧数据闭环工具建设，包括数据采集、数据录制、数据压缩、数据上传和数据管理； 2、负责数据回放和问题复现工具建设，支持感知、运控、Agent、语音等链路的离线复现和调试； 3、负责 rosbag 或自研 bag 系统的录制、裁剪、索引、回放、时间同步和数据格式管理； 4、负责算法调试和可视化工具开发，包括传感器数据可视化、算法输入输出可视化、状态机可视化、性能指标可视化等； 5、负责现场问题诊断工具建设，提升现场问题定位、日志分析、数据提取和复现效率； 6、负责端侧运行数据的结构化采集，包括日志、指标、事件、算法中间结果、传感器数据、控制指令等； 7、与算法、系统、中间件、运维团队协作，建立从现场问题发现、数据采集、离线回放、问题复现到修复验证的数据闭环； 8、负责量产阶段产测工具开发。
1. 根据公司发展战略和分解目标，面向快消日化行业进行业务拓展，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；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。 3. 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。 4. 与公司内部各部门配合，做好客户的售中售后维护，及时处理客户反馈和结案支持，协同产品、运营、BI等内部团队，确保客户满意度。 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。 6. 挖掘自身潜力，收集市场信息，从行业和一线视角出发，对现有商业产品提出改进建议。
1. 面向MaaS伙伴、客户提供创新的大模型AI应用方案并进行落地验证，为客户提供云和AI产品的综合技术支持。 2. 面向MaaS伙伴提供AI技术赋能 3. 主导或参与AI Agent技术栈设计，并基于机器学习平台、低代码Agent平台、知识向量库的工程搭建和实施 4. 深入理解客户场景需求，结合AI和云产品能力，提供方案评估、部署实施、测试与迭代，解决实际业务中遇到的模型交互、输出优化等问题。 5. 基于实际问题提供技术支撑和优化，包含不限于模型效果优化、应用指令和工程优化，并进行必要的AI应用落地开发，包括逻辑推理、生成创作、代码生成等 6. 针对客户日常大模型工具链提供技术支持，参与客户AI相关产品使用及模型调优 7. 负责客户AI调用的稳定性、服务保障响应
1，团队管理：带领文旅运维团队，负责团队目标拆解、任务分配、绩效管理与人才梯队建设，保障团队高效运转。 2，业务策略制定：主导文旅业务模块的运营策略规划，制定年度/季度运营目标、销售策略与付费标准，推动文旅产品形态的统一化和标准化。 3，客户与项目统筹：统筹文旅政府客户（toG）项目的售前方案、售中配置、售后回收全链路交付，对重大客户项目亲自把控关键节点，确保交付质量与客户满意度。 4，跨部门协同与资源整合：拉通销售、产品、设计、市场、技术等跨部门资源，建立高效协作机制，推动运营策略落地和产品快速迭代。 5，数据体系与业务洞察：搭建并完善文旅业务核心数据体系（售前分析、售中监控、售后复盘），基于数据驱动运营决策，识别增长机会与风险，定期输出业务洞察报告。 6，行业研究与生态拓展：关注文旅行业动态与政策趋势，挖掘新城市、新场景的合作机会，推动与文旅政府/文旅投的战略合作落地。
1、负责驾校文印行业商家，在高德APP上效果类广告及展示类广告的合作拓展，提升合作商家的品牌曝光及经营效率； 2、通过商家的广告投放需求，围绕平台产品进行规划，输出广告营销方案及策略，从而提升合作商家的营收； 3、有较好的KA商家品牌广告攻坚能力，在全国范围内能联动团队也能独立拓展KA商家，持续挖掘行业内KA商家效果类广告及展示类广告商机； 4、能够针对KA客户进行广告推广的方案策划和投放策略支持，能从整合营销、策略规划、投放数据分析、投放复盘等进行全链路营销支持；
1. 百炼移动端 ＆ 应用广场设计： （1）设计百炼移动端 & 应用广场核心功能：模板体验、用户路径，搜索推荐、应用部署对接流程等，基于场景、行业理解设计高质量的模板分类、标签体系，降低企业及开发者使用门槛。 （2）制定应用上架标准与审核机制（包括功能、安全合规、效果基线、发布流程等），建立应用质量分级体系（如官方认证/开发者自营），建立数据反馈体系。 （3）设计AI体验中心，基于应用广场的供给，提供一站式大模型服务与应用体验中心，通过合理的动线设计，提高新用户转化率。 2. 应用开发者生态建设与运营： （1）协同运营团队，设计开发者增长策略（如黑客松赛事、流量扶持计划、分成激励机制），解决应用分发闭环问题，吸引优质大模型应用入驻。 （2）构建开发者支持能力（文档/教程/沙盒环境/版本管理/收益体系），提升应用开发效率与上架转化率。 （3）设计应用商店商业模式，平衡开发者收益与平台成本，设计合理的治理规则，确保应用商店有序发展，构建开发者生态，提高活跃度。 3. 应用生态价值挖掘： （1）分析应用调用、付费、运营数据，挖掘高潜力应用方向，反向驱动平台开发能力迭代，将头部应用打包为行业标准化产品。 （2）配合运营建设高质量一方应用，呈现大模型服务及应用的能力及场景，丰富市场供给。 4. 行业洞察与竞争分析： （1）跟踪国内外多模态交互类产品动态，制定技术对标与差异化方案。
1、支持阿里云互联网KA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、作为公共云专家，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、作为公共云专家，与阿里云各个区域公司互联网团队进行协同，提供技术解决方案支持 4、作为公共云专家，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
1. 面向端到端原生多模态大模型（如流式音视频语音通话），制定关于音频特征、背景图像、实时插话（Interruption）和语气词（如喘气、叹气、笑声）的复合标注标准。 2. 参与生产高质量的音视频文本三维交织样本。不仅标注“说了什么”，更要精准标注“什么时间点说、用什么情绪说、背景有什么声音，当前画面信息”。 3. 负责对供应商交付的音视频分段、音乐流派标签、节奏打点、人声分离，视频数据的合格率进行硬核把控，通过盲听与多轮复审杜绝错标。 4. 参与产品团队在执行层不断试验、重组标注工具的UI界面与交互逻辑，降低标注员的听觉疲劳，提升人效。
1、围绕大模型、人工智能+、算电协同、算网融合等重大议题，深度对接国家宏观政策主管部门及研究机构，跟进并解读相关宏观政策布局； 2、熟悉国家战略新兴产业规划编制及重大项目的运作流程，推动公司业务深度对接国家人工智能、算力基础设施重大项目，支持业务参与国家重大任务； 3、对人工智能+、算力网、Token经济等领域有很好理解，能够帮助业务团队做好规划布局及关键资质申请； 4、有很好的渠道资源，能够开展关键客户的拜访、调研交流及专项汇报工作。
