共 1119 个在招岗位 · 阿里巴巴在北京的最新招聘信息
1、负责大模型数据生产资源的规划、拓展与运营，围绕模型数据生产和评测等场景，建设覆盖BPO、ITO及其他模式的资源类型。 2、负责合作资源的全生命周期管理，包括资源准入、履约、评价体系、结算及退出机制，持续优化资源结构与合作质量。 3、根据业务需求开展资源预测、供需匹配与产能调度，建立资源画像和弹性产能储备机制，保障项目在质量、时效和规模上的稳定交付。 4、推动交付质量与成本效率提升，完善质量监控、绩效评估和异常处置机制，通过商务策略、流程优化及产品工具降低交付成本、提升运营效率。 5、建立资源风险预警与运营分析机制，及时识别并处理产能、质量、履约及合规风险，推动资源管理数字化、标准化和问题闭环。
1、参与语音助手在电商领域应用的相关算法工作，打造业界先进的电商语音AI助手 2、参与语音增强、说话人识别、语音识别、语音合成、上下文管理、文本问答、多模态问答、MobileUse等相关核心技术的研发 3、负责对语音AI助手进行效果和性能优化，持续提升用户体验 4、跟踪业界前沿技术，进行技术预研
1. 负责Token Foundry多模态口语交互的算法研发，通过深入理解全链路多模态交互技术，推进大模型增强的语言交互技术能力建设。 2. 多模态交互： （1）端到端多模态联合建模 - 语音/视觉/文本等模态融合并应用于人机交互场景。 （2）多模态交互应用算法 - 意图动态规划、多智能体协作、多任务推理、主动交互。 （3）多模态对话系统设计 - 多轮交互状态管理、情境感知、情感理解及生成控制。 3. 音视频内容理解： （1）转写内容后处理 - 书面化、标点、分段分章节。 （2）音视频分析 - 分角色、语种判别、视频场景划分。 （3）口语内容长篇章理解及生成。 4. 探索多模态口语交互技术落地于实际应用场景，包括但不限于： （1）消费电子-智能穿戴实时交互、手机多模态助手、具身机器人环境感知。 （2）内容消费-音视频媒资、会议场景、电销通话多模态理解等。 5. 持续关注行业前沿动态，通过专利申请、论文和技术报告等形式提升团队的技术影响力。
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. 负责阿里国际站海外买家召回与生命周期产品线的整体规划与迭代，围绕新客激活、活跃提升、沉默唤醒、流失挽回等关键节点，搭建覆盖全生命周期的召回产品能力，为买家活跃、留存与 GMV 增量结果负责。 2. 基于买家行为、交易、偏好等多维数据建设全生命周期用户画像，主导用户分层模型与场景化召回策略的产品化落地，让不同价值、不同阶段、不同意图的买家都能获得匹配的召回体验。 3. 统筹 PUSH、EDM、WhatsApp、站内信等触达渠道的产品能力建设，设计触达节奏、频次控制、疲劳度管理、跨渠道协同等核心模块，实现高效且体验友好的用户触达。 4. 作为产品负责人，牵头需求评审、方案设计、排期推进、上线验收全流程，与算法、工程、运营、设计、UED 高效协作，把复杂的召回策略沉淀为稳定、可复用的产品资产。 5. 持续跟踪跨境电商、用户增长、CRM 领域的行业动态与竞品策略，探索新的召回场景、触达形式与增长杠杆，保持产品的领先性。
盒马，新零售业态的新生力量，依靠科技重构餐饮及零售产业链。从创立伊始，盒马的使命就是让消费者享受“购新鲜”的品质生活。 盒马，以吃和吃的配套商品品类为切入，探索一条立足本地，深耕供应链与物流配送，线上线下融合，主打会员心智的全新电商道路， 让每一位盒马会员“吃的好， 吃的方便，吃的开心” 盒马，已打造了颇具人气的独立APP、业界名厨领衔的餐饮研发中心、国际标准的中央厨房、买手制采购团队、自建+众包物流配送体系和线下体验门店，从而形成了极致的配送“29分半”和产品“新鲜每一刻”这两大核心竞争力，如今盒马在消费者当中已形成了出色的口碑和网红效应，异军突起！ 欢迎有梦想的你，速速加入盒马！ 盒马官网：www.freshhema.com 【需要你具备】 1、本科及以上学历； 2、具备5年以上快消品或者零售业人力资源从业经验，其中至少3年以上管理经验； 3、有处理过劳工关系案例的经验； 4、具备与基层员工沟通的技巧； 5、有零售业新开店经验优先； 6、具备良好的团队意识、沟通能力及抗压能力；
1. 参与大模型训练、推理核心算子的设计、开发与性能优化，覆盖Attention、MLP、MoE GEMM、RMSNorm、RoPE、Sampling、KV Cache读写、量化/反量化等关键算子，支撑千亿/万亿参数模型的低延迟、高吞吐推理； 2. 面向NVIDIA、AMD及其他通用AI加速硬件，研发高性能Kernel实现方案，充分利用Tensor Core、Shared Memory、异步流水、Persistent Kernel等硬件能力，持续提升算子吞吐、延迟和资源利用率； 3. 参与FP8、FP4、INT8、INT4等低比特推理相关算子研发与优化，推动量化算子、算子融合、图级优化与推理框架协同落地，降低端到端推理成本； 4. 针对线上真实负载开展系统化性能分析、Benchmark、性能归因与问题定位，解决算子性能瓶颈、稳定性和工程化落地问题，沉淀可复用的优化方法和工程实践。
1. 研发并落地低比特量化技术，包括FP8、FP4、INT8、INT4、KV Cache量化、MoE量化、混合精度量化、QAT/PTQ等方向，解决大规模模型低比特部署下的精度、稳定性和性能问题； 2. 参与投机解码、稀疏化、剪枝、蒸馏、Token剪枝、Prompt压缩、CoT压缩、KV Cache压缩等推理加速技术探索与落地，持续提升Decode效率并降低显存与计算开销； 3. 建立和完善模型压缩效果评估与回归机制，协同模型、算子、框架和业务团队完成算法方案到线上部署的闭环，对模型效果、推理成本和吞吐收益负责。
1. 系统架构：从全局视角定义智能体应用的端到端架构，拆解为职责清晰、接口规范的模块化服务。 2. 端到端责任制：以 owner 身份负责产品切片，覆盖问题定义、设计、开发、上线与迭代全流程，对最终结果负责。 3. 智能体核心：设计智能体的执行闭环、编排、工具调用（Function Calling / MCP）、记忆与多智能体协作，推动 Agent 从原型走向大规模、可靠的生产运行。 4. 非功能设计：将高性能、高可用、稳定性、效率（延迟与 token / 算力成本）与安全作为首要设计目标，设定并守住各项预算指标。 5. 评测与可观测：建设评测、链路追踪与指标体系，使智能体的效果、成本与稳定性可度量、可持续优化。 6. 安全与防护：设计工具权限边界、沙箱隔离与数据访问控制，以及针对提示注入（prompt injection）与危险动作的防护。 7. 技术方向：定义所负责切片的技术方向，通过设计评审提升质量标准，并以技术传帮带放大团队产出。
1、擅长国风写实风格、标准PBR流程的3D制作，有一定的UE5场景编辑能力 (灯光或者关卡设计)； 2、需要保持与策划，设计，技术等相关部门保持紧密的合作与沟通，提升项目的美术品质及优化现有工作流程； 3、理解游戏的美术风格和质量跟进，进行整流程环节配合，完成产品的美术效果实现； 4、对研发流程和环节配合有较高的敏感性和认知度，对自身岗位的上下游岗位有清楚的了解。
1、擅长国风写实风格、标准PBR流程的3D制作，有一定的UE5场景编辑能力 (灯光或者关卡设计)； 2、需要保持与策划，设计，技术等相关部门保持紧密的合作与沟通，提升项目的美术品质及优化现有工作流程； 3、理解游戏的美术风格和质量跟进，进行整流程环节配合，完成产品的美术效果实现； 4、对研发流程和环节配合有较高的敏感性和认知度，对自身岗位的上下游岗位有清楚的了解。
1、负责优酷效果广告业务流量策略方向，深入理解站内场景的流量特性，以及APP内用户路径的流转特点，设计基于不同场景特点的库存、样式交互、广告链路等策略，优化流量的变现效率； 2、负责效果广告策略优化，包括流量提升，样式交互，落地页转化链路等，提升效果广告流量转化率； 3、建设AIGC创意生成、调度、迭代策略，综合应用 AIGC赋能客户投放策略，提升创意自动化投放效果； 4、有商业化经验，熟悉广告流量策略，对广告系统、架构和逻辑有充分的认知和了解； 5、有预算和客户视角，能够洞察客户诉求，提出流量方向的解决方案，持续挖掘客户ROI提升的空间。
1. 客户对接与需求管理：了解长视频媒体广告产品售卖规则及展现逻辑，服务KA广告主及代理商，深入理解客户需求，解答产品及流程问题，与客户建立有效沟通。 2、资源规划与排期整合：针对客户推广目标，结合公司资源规范，制定资源组合策略及排期计划。 3、全流程项目管理：熟悉大剧内生，综艺及流量广告相关售卖逻辑，对品牌广告全流程进行有效管控，负责广告位系统布点，素材代码对接与审核，广告上线安排及监播，执行数据监控，效果优化及策略调整，保障订单如期完约，对项目结果负责。 4、效果优化及策略调整：针对客户考核要求及交付指标做前置了解，并制定执行策略，优化客户效果指标，保障交付质量，对于项目前期风险的预判，对于项目中问题提出有效解决方案。 5、结案分析与报告：订单结束后，整理结案数据、投放截图及效果分析，输出结案报告，沉淀项目方法论。 6、沟通与协作：高效推进项目执行中的跨团队协作，根据客户需求，联动内部团队提出有效解决方案。 7、创新及产出：持续学习并结合当下业务场景勇于提出创新思路，将AI能力与广告优化业务深度结合并持续探索，通过系统性数据分析提炼优秀案例，保持对行业趋势及竞媒动态的实时感知，快速识别业务机会点。
1、通过对国内外各平台综艺模式及节目进行全盘了解及研究，进行综艺节目的模式设计，并通过前期拍摄、编剧、后期创意效果有全流程把控，制作出有用户价值及客户价值的综艺节目； 2、主导站内外（导演组/艺统/制片/编剧）等多合作团队的工作，对全盘资源进行把控，并保证项目策划达到良好品质； 3、主持S级项目的整季环节和人物设计，迭代项目全案策划方法论；落地执行方案，包括场地选择、舞美视觉等； 4、主控项目制作预算，制作全过程风险意识，及时止损；迭代内容制作流程，创新预算管理方式，进行预算拆解，并能将预算与市场预期强思考及关联。
1.内容策划与选题：参与综艺节目的前期策划，进行选题开发、创意提案和节目模式设计，输出可落地的节目方案。 2. 剧本与台本撰写：负责节目流程台本、环节设计、嘉宾互动话术、游戏/任务规则设计等内容的撰写，确保节目节奏紧凑、笑点密集。 3. 现场执行支持：跟组录制，根据现场实际情况灵活调整台本，配合导演组把控节目走向和情绪节奏。 4. 后期剪辑配合：参与后期粗剪、精剪的内容把控，提供剪辑思路和叙事线建议，确保成片效果符合策划意图。 5. 热点与趋势研究：持续关注综艺市场动态、网络热点和年轻用户偏好，为节目创新提供内容灵感。
1.节目统筹与执行：全面负责综艺节目的策划落地与现场执行，把控节目整体调性、节奏和品质，确保录制按计划推进。 2. 方案与流程设计：主导节目方案撰写和录制流程设计，统筹环节编排、嘉宾调度、场景布置和道具准备等执行细节。 3. 现场录制把控：担任现场导演，调度多机位拍摄，把控录制节奏、情绪走向和突发状况处理，确保素材质量达标。 4. 后期制作管理：统筹后期剪辑方向，审核粗剪/精剪版本，把控叙事线、花字、音效、特效等成片质量，对最终播出效果负责。 5. 跨部门协调：协调编剧组、摄像组、美术组、后期组等各工种配合，对接平台方和赞助方需求，推动项目高效落地。 6. 预算与进度管理：参与项目预算编制和执行管控，合理分配资源，确保项目在预算和周期内完成。
聚焦云产品相关技术，作为HQ-SA与区域前线BD、SA和产品研发团队协同，推动国际公共云业务（尤其是公共云7大件）的健康高速发展。 主要职责： 1. 与前线业务团队一起攻坚有存量业务迁移或者Agentic 驱动上阿里云的公共云重点KA客户，参与技术决策以及客户交流，加速客户的迁移上量。 2. 结合阿里云公共云产品及三方ISV产品形成通用的云解决方案架构、Agent Native架构实践与行业案例； 3. 负责客户IDC或者他云 Existing Workload迁移方案设计、主导Agent架构现代化改造以及和迁移支持，与产研沉淀Winback竞争对手的迁移工具、Agent&Skill； 4. 收集和推动公共云产品需求，发展公共云产品生态，推动云产品向Agent Native方向演进，与智能体更加友好的集成，推动 MaaS 到全栈Agent云架构的演进和交叉售卖。
1、了解娱乐营销/创新营销模式（艺人/达人/衍生品开发后链）的趋势及商业产品，可提炼内容卖点，提供整合营销方案； 2、关注艺人/达人营销/艺人周边等相关商务动态，洞察行业趋势，具备良好的商务能力/行业研究/数据分析能力； 3、有较强的创新力，能够结合客户需求/粉丝需求设计符合受众喜好及品牌所需的主题活动/产品； 4、有较强资源管理和项目统筹/跨团队协同的经验，能够主导项目执行及客户权益落地
1. 负责综艺项目招商，基于所辖项目挖掘商务价值、制定售卖策略、推进见客提案、达成收入目标，并在此过程中有效结合阿里生态构建差异化营销玩法，实现IP商业价值最大化； 2. 与上下游协同团队积极沟通，全周期跟进节目筹备、录制执行及上线播出的商业客户权益落地并解决过程中各类问题，帮助客户实现营销诉求。
1、商业化视觉策略与落地：负责优酷商业化广告产品线的创新设计与体验设计，输出相关的产品设计规范，并协助创新概念在全链路的完整、有效落地； 2、AIGC素材创意生成：结合对长视频内容及客户商业诉求的深度理解，熟练运用主流AIGC工具进行精准的Prompt构建与生图/视频创作，高效产出高品质的商业化素材创意； 3、文娱新场景营销探索：深入挖掘大麦相关的现场娱乐营销创意，主导多元IP娱乐矩阵持续扩容与视觉落地以及明星周边衍生等创意探索，精准把握线上&线下娱乐场景的用户触达逻辑与设计交付要求； 4、数据驱动的体验迭代：与跨部门团队高效协同，持续跟踪线上创新产品的数据表现、用户体验及客户反馈，以业务视角不断迭代升级创意表达与交互体验验证。
1、负责华北区域的品牌客户开拓及维护，完成公司下达的广告销售任务，建立与企业客户的良好合作关系； 2、对综艺、剧集、硬广、OTT和大麦、淘票票、阿里生态等广告资源进行整合推荐和销售； 3、对所负责的客户形成对应的行业打法，并进行输出与复制； 4、通过品牌营销策略与电商全链路专业的整合营销推动，达成客户在品效两方面的双赢。
1. 嵌入式软件开发，包括模块设计、功能调试、单元测试及后期维护； 2. 设计并实现基于 Wi-Fi / 蓝牙 SoC 的嵌入式开发与应用方案，包括物联网应用方案开发、物联网平台接入、SoC 应用协议移植与开发等； 3. 开发与优化开发工具 / 测试工具 / 脚本，包括物联网芯片嵌入式应用测试、外设测试等。
1. 软件开发： ･设计和开发用于流媒体应用的嵌入式软件解决方案，包括音频和视频编解码器、流媒体协议以及媒体处理管道。 ･ 优化嵌入式平台上的实时媒体处理软件性能，确保低延迟、高效率和最小资源消耗。 2. 集成与测试： ･ 将流媒体软件与嵌入式硬件平台集成，确保在不同设备上的兼容性和性能。 ･ 开发和执行单元测试、集成测试和性能基准测试，以验证软件的功能和性能。 ･ 排查与流媒体相关的问题，包括调试软件、分析日志和优化代码。 3. 文档编写： ･ 编写和维护软件设计、API 和协议的详细文档，确保代码库的可维护性和可扩展性。 ･ 为其他团队成员和相关方提供技术指导和支持。
负责 AI Agent 从需求到设计、开发、上线的全周期，将 Agent 能力落地到真实业务场景，并保障其在非确定性下的可靠运行。具体职责： 1. Agent 设计与开发 完成任务拆解、流程编排、工具调用（Function Calling / MCP）、Memory 与多 Agent 协作的设计与实现。 2. 可靠性与调试 建立轨迹（Trajectory）追踪、可观测与回放机制，复现并定位行为异常，提升任务成功率与稳定性。 3. 评测 为 Agent 设计任务级与步骤级评测，以离线评测与线上观测驱动迭代。 4. 方案取舍 评估任务是否适合以 Agent 实现，在 Agent、固定流程与单次调用之间做出取舍。 5. 上线与运营 对线上质量、稳定性与成本负责，建立监控、告警、兜底与人工接管机制。
面向业务场景，围绕大模型应用的效果质量开展设计、评测与迭代，打通「应用—反馈—数据—迭代」的闭环。具体职责包括以下方向的一项或多项： 1. 需求转译 与产品、业务共创，将业务诉求转化为可评估的 AI 任务，明确目标、指标与验收口径。 2. 方案选型 在 Prompt、检索（RAG）、上下文工程、轻量微调等路线之间进行技术选型与权衡，并完成方案落地。 3. 评测体系 设计评测指标与 Rubric，搭建离线评测集与自动评测（LLM-as-judge 与人工评审），建立线上 A/B 实验，监控指标漂移。 4. 归因与调优 定位效果问题的来源（检索、Prompt、上下文或模型），推进可验证的改进。 5. 数据建设 构造评测集与训练数据，建立数据版本与质量追踪。 6. 上线与运营 负责系统集成与发布，对线上效果、稳定性与成本负责。
1. 负责阿里云 RDS 数据库内核核心模块的设计、研发和优化，方向包括但不限于 MySQL / PostgreSQL / DuckDB 内核、SQL 优化器、执行器、事务与 MVCC、存储引擎、日志恢复、复制、高可用、备份恢复、性能诊断等； 2. 面向公有云大规模商业化场景，解决高并发、低延迟、高可用、数据安全、兼容性、稳定性和成本优化等核心问题，持续提升 RDS 产品的内核竞争力和客户体验； 3. 参与云原生数据库能力建设，结合云存储、新硬件、读写分离、弹性伸缩、分析加速、AI 场景数据服务等方向，推动数据库内核架构演进和关键技术落地； 4. 跟进 MySQL / PostgreSQL / DuckDB 等开源数据库社区演进，参与内核版本升级、企业级特性增强、漏洞修复、性能优化和兼容性建设，形成面向云上客户的稳定交付能力； 5. 与产品、SRE、技术支持、解决方案和行业团队协同，支撑金融、互联网、政企等重点客户核心系统，推动复杂问题定位、架构优化、故障复盘和最佳实践沉淀； 6. 参与团队技术规划、设计评审、代码质量建设和人才培养，提升团队在数据库内核方向的技术深度、工程质量和行业影响力。
负责 AI 驱动的 Web 产品从前端到后端的全栈研发，并将大模型能力工程化地嵌入产品体验。具体职责： 1. 全栈交付 完成 Web 应用从前端到后端的设计、开发、联调与上线，对体验、质量与性能负责。 2. AI 能力落地 完成模型调用、Prompt 工程、AI 特性的验证与产品集成。 3. AI 原生开发 在研发流程中运用 Agentic 编程工具与工作流，并对 AI 生成内容进行必要的审校与把关。 4. 下一代交互 探索 LLM 与产品 / 控制台的结合，研发智能工作台、自然语言交互等新一代交互体验。 5. 数据呈现 建设 AI 增强的可视化与交互式分析能力。
● 设计并构建AI Agent驱动的智能安全运营中心（Agentic SOC）的安全Agent能力，涵盖告警自动化研判与降噪、基于多Agent协作的安全事件响应编排、主动威胁狩猎等核心AI Agent能力，推动安全运营从规则驱动向AI自主决策演进，实现人机协同的端到端安全闭环。 ● 构建Agent安全观测体系，覆盖调用链路审计、异常行为检测、安全事件告警与响应闭环，支撑安全运营团队对Agent行为的实时监控与风险管控。 ● 负责构建AI Agent全生命周期中的安全基础设施，设计并实现沙箱隔离、身份认证、API安全调用等核心安全能力，保障Agent在多租户环境下的安全运行。 ● 负责Agent运行时安全架构设计，包括权限最小化策略、敏感数据防泄漏机制，确保Agent在执行工具调用（MCP/A2A协议）和代码执行时的安全边界。 ● 参与设计多智能体协作场景下的安全信任模型，解决Agent间通信认证、权限委托传递、跨租户数据隔离等安全问题，支撑规模化的Agent安全运营产品。 ● 负责AI领域相关算法的工程化实现，提升Agent能力（推理、规划、记忆、工具使用）。
1. 产品上架管理：负责云安全产品全生命周期的上架规划，确保产品在官网、直销、伙伴、电销等渠道的可售卖程度 2. 运营策略制定：针对新品发布，制定从 0-3 个灯塔客户到 3-10 个标杆客户的打单支撑策略，保障物料及时到位 3. 销售物料出品：主导面向直销团队和合作伙伴的产品主打胶片、销售一指禅、解决方案手册的策划与更新维护，确保前线对产品的理解和售卖能力 4. 可复制解决方案：协同 BI 团队识别商机和用户场景，输出可从 10 个客户复制到 100 个客户的标准化产品解决方案 5. 战略商品推广：推动 AI 安全、数据安全、云安全中心等战略商品进入前线售卖大图，提升 SA（解决方案架构师）能见度和覆盖度 6. 内部平台运营：负责云知道等内部平台的维护和内容更新，确保前线能够及时获取最新产品信息和最佳实践
● 参与服务器与超节点内存扩展及共享优化整体技术架构设计，规划本地内存的分层架构与容量弹性扩缩机制，支撑数据中心各类应用如大模型、数据库等的解决方案研发。 ● 研发面向数据中心应用（如KV Cache）的内存分层优化方案（如CPU DDR、CXL、GPU显存、RDMA内存等），以及在算力芯片（GPU、CPU）上的负载调优，提升业务性能。 ● 研发基于内存扩展设备如GPU内存，CXL内存的驱动。 ● 内存扩展与共享架构的可靠性与稳定性体系建设，涵盖内存故障隔离、异常访问抑制、切换自愈机制设计，系统性降低内存相关故障对集群的影响。 ● 搭建内存全维度可观测与监控体系，建立基线、告警、故障机制。 ● 跟进业界前沿内存分层共享内存技术演进，参与下一代基础设施定义。
