共 1119 个在招岗位 · 阿里巴巴在北京的最新招聘信息
● 参与超节点集群推理训练性能调优：深入AI大模型训练/推理业务场景，针对高密度并行算力流量与内存扩展访存特征，定位并解决性能瓶颈。 ● 可靠性与稳定性体系建设，涵盖异常流量抑制、自愈机制设计，系统性降低组网故障概率。构建质量保障体系，设计多级流量优先级调度、拥塞调度。 ● Scale-Up通信软件优化，包括软件研发与交付，如推理卡间通信、KV Cache优化。 ● 评测体系与极限验证：搭建数据面性能基线、面向通信库、池化内存扩展评测体系，为软件迭代与架构演进提供量化依据。 ● 参与具备竞争力的下一代基础设施架构定义：结合GPU互连技术演进与AI算力业务需求，参与下一代Scale-Up超节点互连架构、内存池化方案及数据面协议的设计与预研。
● 参与超节点集群推理训练性能调优：深入AI大模型训练/推理业务场景，针对高密度并行算力流量与内存扩展访存特征，定位并解决性能瓶颈。 ● 可靠性与稳定性体系建设，涵盖异常流量抑制、自愈机制设计，系统性降低组网故障概率。构建质量保障体系，设计多级流量优先级调度、拥塞调度。 ● Scale-Up通信软件优化，包括软件研发与交付，如推理卡间通信、KV Cache优化。 ● 评测体系与极限验证：搭建数据面性能基线、面向通信库、池化内存扩展评测体系，为软件迭代与架构演进提供量化依据。 ● 参与具备竞争力的下一代基础设施架构定义：结合GPU互连技术演进与AI算力业务需求，参与下一代Scale-Up超节点互连架构、内存池化方案及数据面协议的设计与预研。
1.产品体验设计：独立完成AI Infra平台型产品的交互与视觉设计，输出流程图、信息架构、原型、高保真设计稿及设计说明，保障复杂B端业务场景下的易用性与体验质量。 2.重点项目支撑：深度参与P0级路标项目及核心战役项目，与产品经理、前端开发紧密协作，推动设计方案高质量落地。 3.横向体验建设：参与AI Infra多款产品的横向体验一致性建设，推进设计规范与组件库的制定、维护与推广。 4.AI Native体验探索：结合AI Infra产品发展方向，探索并落地控制台智能化、Agent化、低代码/无代码等新型交互形态的体验设计。 5.设计协同提效：推进设计与研发的高效协同，参与设计稿转代码等设计工程化实践，提升设计交付效率。
1. 深入理解高密存储介质部件软硬件技术，熟悉存储介质（如CMR HDD，SMR HDD，TAPE等）、存储互联技术（如Ethernet，RDMA等）架构以及产品，文件系统和设备驱动的架构和实现, 开发软硬件一体化的高性能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.设计和完善战斗能力数值框架，达成不同剧本的战斗体验目标 2.负责各类战斗能力设计与数值体验设计 3.负责游戏内战斗数值策略、环境应对策略设计，能持续更新战斗构筑体验 4.调整各类战斗能力的数值平衡性和体验深度，优化玩法数值体验 5.完善游戏数值系统的合理性、易用性、拓展性
打造稳定、安全、高效的阿里云网络安全防护系统，直接参与核心代码开发与高性能，高可靠性系统架构演进。 1、技术方案设计 • 收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果 • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等 2、技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现 • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等 • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署 • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括Bug排查、问题诊断、体验改善、性能和成本优化等 3、稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠 • 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能 4、技术预研 • 跟踪和了解最新的产品技术和趋势，根据业务需要提供最新的技术支持和建议。 5、技术规划 • 理解业务战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。 6、该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验
1. 负责数据库的管控平面的功能开发、平台运维和稳定性保障，为指定领域的管控平面兜底； 2. 参与包括RDS数据库的智能化管控平台研发及管理，包括数据库生产、释放、变配、账户管理、高可用、容灾、备份、审计、优化等一整套数据库生命周期管控及服务相关系统的研发工作； 3. 参与从用户侧到到后端资源侧，数据链路，控制链路，性能日志采集，审计，检索，分析等一整套分布式系统的研发，提供先进的数据库服务； 4. 利用云原生技术，基于K8S、Docker、云上ECS神龙、云盘、VPC等云原生技术与数据库技术结合，给用户提供优质体验、高性价比、安全可靠、易用、高性能的云数据库服务。 5.通过产品化、智能化方式管控阿里云和阿里巴巴经济体的大规模分布式实例集群，并支撑集团业务需求，为双十一等大促场景提供稳定，顺滑的体验。
1. 岗位背景 为响应国产化的整体政策，更需要在全栈国产化环境中提供全面自研的数据库产品，PolarDB 分布式版（简称 PolarDB-X），于 2024 年通过中国信息安全测评中心"安全可靠测评"， PolarDB-X 正在面向党政、金融、能源、运营商等行业，围绕分布式数据库内核与 DBaaS 生态构建完整的 2B 大客户能力。 在 AI 与 Agent 浪潮下，团队也在沿 AgenticDB 路线推进 PolarDB-X 的下一代形态——既能服务 Agent，又能内嵌 AI，并向"数据库即 Agent"的方向演进。 本次招聘的目标，后续会深入参与 PolarDB-X 的内核演进与管控平台 / DBaaS 生态建设，把信创场景的客户需求沉淀到产品主干。 2. 岗位职责 岗位围绕两个方向展开，候选人可结合自身经验有所侧重，至少在其一上具备端到端交付能力。 方向一：数据库内核（面向 AgenticDB研发） 1. 参与 PolarDB-X 数据库内核引擎的研发，参与数据库传统SQL引擎（优化器、执行器）、以及HTAP列存索引、向量索引(HNSW等)核心模块的特性开发与性能优化。 2. 推进 AgenticDB 方向上的能力建设：参与面向 Agent的上下文服务、内置AI Function、数据库branching、多租户等核心特性开发工作 3. 推动内核版本的合并与演进，做好工程权衡的同时，把客户场景的反馈转化为可持续的内核能力 方向二：数据库管控平台（面向DBaaS 平台研发） 围绕 PolarDB-X DBaaS 生态，构建完整的、面向 2B 大客户的产品能力，覆盖从交付、运行到迁移的全链路。 1. 管控平台研发：参与 PolarDB-X 管控和运维平台的研发，基于 K8s 生态实现数据库生命周期管理（部署、升级、备份恢复、容灾切换、巡检自愈） 2. 数据库智能诊断，围绕 AI 助手，基于 RAG 服务构建数据库智能问答，以及结合监控、审计、事件等多维度的智能诊断系统，以及提供定期数据库巡检服务（死锁分析、慢 SQL 分析、突发流量诊断等） 3. Serverless 能力：研发 PolarDB-X 的 Serverless 形态，覆盖弹性扩缩容、Scale-to-Zero、冷启动加速、按用量计费、连接迁移、共享日志 / 共享存储等关键能力，匹配 2B 大客户在波峰波谷与多租户成本上的诉求。 4. 迁移与兼容性：打磨数据库迁移工具链与兼容层建设，提供面向客户的全流程的数据库割接迁移能力。
1.数据库生态工具质量体系建设：参与云数据库生态工具的质量保障体系构建。深入理解业务核心流程与数据流转，设计可复用的测试模型与配置化框架，确保生态工具产品在复杂云环境下的功能正确性与数据一致性。 2.自动化测试平台与工具研发：主导自动化测试工具链的开发与维护，将人工测试动作封装为安全、可追溯、带权限控制的平台化操作。提升测试工具的稳定性、易用性和扩展性，支持研发自助使用或 AI 自动调用，减少重复劳动，提升发布验收效率。 3.跨团队协同与项目跟进：作为质量接口人，负责与研发、产品、基础架构等多团队的横向沟通与协调。跟进重点项目的测试进度，识别并推动解决跨组件集成中的阻塞性问题，确保项目关键节点按时高质量交付。 4.合规性与稳定性保障：围绕金融/政务级高可用部署、权限隔离和操作留痕等合规要求，开展专项测试与加固工作。参与系统架构设计评审，从可测性、稳定性维度识别风险，推动质量左移。 5.性能与兼容性测试实践：设计并执行大规模性能压测及多环境兼容性测试，建立核心场景的性能 Benchmark。通过混沌工程等手段验证系统容错能力，为产品 SLA 达标提供数据支撑。
1.负责游戏关卡底层框架相关系统的搭建，并跟进实现，进行效果调优； 2.与美术、程序、音效等部门充分协作和沟通，确保成品符合设计理念； 3.负责关卡底层构建，并根据需求撰写详细的功能文档； 4.根据需要实现的关卡表现效果，拆解和抽离出相关的功能实现方案，制定对应规则文档； 5.设计有策略、有深度的关卡玩法，并针对需求撰写详细的设计与玩法需求文档。
岗位职责： 1. 深刻理解药企经营模式，能精准识别药企在终端市场、渠道管理、销售运营、激励及KPI管理中的核心问题，明确场景价值和成功标准； 2. 协调内外部资源，推动企业数据与AI模型深度融合，将业务问题转化为数据产品、分析模型和AI 智能体，实现方案快速上线验证； 3. 推动AI数据洞察进入客户实际工作流，为药企客户提供从问题发现、数据分析到任务执行和效果复盘的完整咨询服务； 4. 持续收集客户真实反馈和使用数据，将项目经验反哺和沉淀为可复用的AI 数据产品和服务体系；
● 面向Agent，负责AI原生数据库的产品需求分析、功能规划，输出PRD、原型设计及定价策略等； ● 负责数据库重大项目的项目管理，制定项目计划、里程碑和交付节奏，跟踪并解决项目阻塞问题，确保按时高质量交付； ● 以AI原生的方式（团队内部同时有Agent和人），协调研发、测试、运维、安全等多团队资源，推动跨团队协作与风险管控。
1、负责区域广告代理商的开发及维护，建立与代理的良好合作关系； 2、售卖文娱核心内容产品及资源，达成销售目标； 3、内容行业、视频行业、阿里生态营销模型的建立及复制； 4、有内容营销，广告、媒介代理工作经验者优先。
1、技术规划与架构设计：结合智算、云原生数据库及AI Agent业务需求，参与制定高可用的异构资源调度架构规划；参与基于Kubernetes调度系统的技术迭代，CPU与GPU/NPU等多元算力池化，支撑万卡级集群的高效运转与Agent运行时环境的资源隔离。 2、方案设计与核心研发：分析业务资源需求，设计异构算力协同与资源分配策略；参与调度器（Scheduler）的深度定制与二次开发，比如CPU在离线混部、GPU虚拟化（MIG/vGPU）、跨集群调度等，同时参与面向海量AI Agent的底层容器调度与隔离平台建设。 3、稳定性保障与性能优化：建立全链路可观测体系，快速定位并解决CPU负载异常、GPU硬件故障及调度延迟等线上难题；通过CPU/GPU潮汐混部、推理冷启动加速等手段，极致提升整体资源利用率并降低算力成本；利用AI Agent开发AIOps工具，实现故障自动排查与运维流程的自动化提效。 4、前沿技术预研：紧密跟踪AI Infra、AI Agent、Data+AI趋势，探索利用大模型（LLM）优化数据库与算力资源调度，推动异构调度系统向智能化、自动化方向持续演进。
岗位概述 DTS数据传输服务是阿里云自研的核心数据产品，大规模服务于涉及国计民生的大量企业客户，并应用于双十一核心交易异地多活、广告、搜索等核心场景，在 Data+AI 战略下发挥独特的价值。近年来，团队产出数十项发明技术专利，并在国际顶会 VLDB、ICDE、TDSC 上发表多篇学术论文。 我们正在寻找优秀的面向 AI Native 的研发工程师，参与新一代的云计算核心系统的研发工作。您将有机会深度参与 AI Native 的数据库、容器、存储、操作系统等基础设施领域的技术挑战，与顶尖技术团队一起攻克行业难题。 岗位职责 1. 负责面向 AI Native 的云基础平台核心系统的架构设计、开发与运维工作，保障超大规模分布式系统的稳定性。 2. 负责管控系统、运维自动化平台、监控告警系统的设计与持续优化，提供秒级响应能力。 3. 参与容器化、存储服务、系统工具链、AI Agent 等基础设施的研发与技术演进。 4. 负责 SRE 平台建设，包括生命周期管理、稳定性保障、可观测体系搭建等。 5. 参与跨部门复杂项目的推进，协调业务和技术目标落地。 6. 探索前沿技术在AI、数据库、云原生等场景的应用与落地。
1、带领10人左右运维团队，负责教培行业中小商家线上运营和广告运营相关工作； 2、结合线上诊断优化等业务动作，通过目标拆解、过程跟踪与流程制度优化，基于月度核心策略制定，带领团队拿结果，核心对收入和留存、续充等指标负责； 3、为商家的体验和满意度负责，能及时处理商户遇到的各类问题，并及时根据解决； 4、根据商家经营情况，定期复盘分析，快速定位问题，找到解法，促进商家经营的良性增长，持续陪平台一起成长； 5、做好团队员工培养和带教，通过业务推进，提升团队凝聚力和战斗力，拿到业务结果；
1、负责AI商业化产品的整体规划与设计，制定产品路线图并推动落地执行 2、定义商业化产品的核心目标与关键指标（收入、转化率、客单价等），对商业化结果负责 3、 深入理解AI技术能力边界，将技术能力转化为可售卖、可规模化的产品形态 4、 协同销售、运营、技术等团队，确保产品设计与市场需求、销售策略高度对齐 5、持续跟踪竞品动态与行业趋势，迭代优化产品组合与定价策略 6、建立产品数据监控体系，通过数据分析驱动产品决策与商业化效率提升
1、负责AI商业化产品的运营和产品迭代，为商业化产品的规模负责 2、制定产品在售卖、运维、商家使用渗透对应的产品和业务策略，提升对应的使用频次， 3、搭建销售漏斗分析体系，识别转化瓶颈并针对性优化策略 4、组织销售培训与实战演练，提升一线销售对AI商业化产品的理解与售卖能力 5、定期复盘销售策略效果，结合市场变化快速调整战术方向
【团队介绍】 PolarDB管控团队专注打造国际一流的云原生数据库PolarDB，以"高性能、高弹性、高智能"为核心构建企业级云数据库基础设施。团队突破传统架构限制，首创计算Serverless架构（动态资源按需分配，降低成本50%+，支持百万核级CPU调度），率先实现多主架构、HTAP混合负载处理等创新技术，服务金融、电商等关键行业数万企业数字化转型。团队同时承担PolarDB全系列产品在公有云国产化环境的适配与落地，深度对接国产硬件生态（海光、鲲鹏、飞腾等），推动数据库核心基础设施自主化演进，服务政务、金融、运营商等国家关键行业。在Data+AI领域，团队构建AI节点计算框架支持向量检索/图计算等，持续探索智能数据平台新边界。作为阿里云数据库"梦之队"，团队通过软硬一体化创新，正引领全球数据库技术进入智能化新纪元。 【职位描述】 作为PolarDB管控研发工程师，你将深度参与PolarDB公有云核心管控系统的设计与研发，推动云原生数据库在弹性、可靠性、智能化、自主化方向的技术突破。你将与数据库内核、存储、AI、基础设施等多个顶尖团队协作，打造面向未来的下一代智能数据库平台，包括不限于： 1、负责PolarDB公有云管控系统架构设计与核心模块开发，包括集群管理、资源调度、自动化运维、高可用容灾等 2、参与PolarDB Serverless架构演进，优化弹性伸缩策略与资源利用率，提升系统性能与成本效益 3、推动PolarDB在国产硬件平台（海光、鲲鹏、飞腾等CPU及配套整机）上的全链路适配，包括规格体系设计、性能基线建立、兼容性验证与持续调优 4、参与公有云底座对接与集成，确保PolarDB在多种硬件与软件栈组合下的一致性交付体验，服务政务、金融等关键行业客户 5、探索Data+AI融合场景，参与AI节点调度、向量检索引擎集成等前沿方向研发 6、持续提升系统可观测性、自动化运维能力与客户体验，服务数万关键行业客户
阿里云 SDK 团队致力于将云上数万个 API 转化为开发者真正“用得上、用得好、用得爽”的工具链。我们不仅提供开发者门户、多语言 SDK、CLI 等经典工具，更在 AI 时代率先打造了 OpenAPI MCP Server（api.aliyun.com/mcp）—— 一款专为 AI Agent 设计的下一代 API 调用基础设施。该服务已正式上线，并已支持 Core 模式，可一键接入和管理阿里云全部 2W+ API。 我们坚信：AI 时代好的 API 工具，应该让大模型和智能体像人类开发者一样，轻松理解、调用并组合云服务。为此，团队自研两大核心 DSL： 1、CloudSpec IDL：阿里云自研的资源驱动型 OpenAPI 描述语言，统一管理数十万 API 的语义与生命周期，支撑 IaC（Infrastructure as Code）场景下的资源化改造； 2、Darabonba：一套跨语言 SDK 生成引擎，高效输出 Java、C#、Python、PHP、TypeScript、Swift、C++、Go 等八种语言的高质量 SDK，确保开发者体验一致且可靠。 在 AI 浪潮下，我们正加速构建面向智能体的 API 工具新范式： 通过 API MCP Server，将任意阿里云 API 自动转化为 LLM 友好的函数调用接口； 在已上线的 MCP 服务基础上，持续推进 Core 模式能力演进，支持对 2W+ API 的统一接入与规模化治理； 开发者只需在门户中勾选目标 API，1 分钟内即可生成专属 MCP 服务，无缝接入主流 AI Agent 框架； 深度优化 API 的语义描述、参数约束与错误反馈，让大模型“看得懂、调得准、用得稳”； 探索基于自然语言的 API 编排、自动鉴权、上下文感知调用等前沿能力，推动云服务真正融入 AI 工作流。 除上述能力外，团队还深度参与阿里云一方 Skill 建设，覆盖从内部生产、验证到外部集成的整体链路。CLI、MCP、以 Python 为主的 SDK 已成为 Skill 的核心操作支撑，正在持续沉淀为面向 Agent 时代的标准化工具基座。 加入我们，你将： 参与管控数十万 API 的元数据体系与资源化演进； 主导 SDK/CLI/MCP/Skill 等工具链的产品设计与体验升级； 深度参与阿里云 Agentic Tools 开发，推动 CLI、MCP 与 Python SDK 在智能体场景下的能力融合与工程化落地； 融入阿里云 AI 面向 AI 友好（AI-for-AI）的体系化变革，让每一个 AI Agent 都能高效调用阿里云，释放云的智能潜力。 我们正在构建 AI 时代完整的 API 工具链——不仅连接开发者，更连接未来智能体与云服务的无限可能。
阿里云API网关是阿里云管控API的入口，每天处理数以千亿计来自控制台、应用程序、AI Agent的请求。提供稳定、安全、高可用、可扩展的阿里云API网关对用户至关重要。阿里云API网关作为管控侧的统一网关，同时也集成了流量控制、访问和权限控制、审计、监控等各种横向能力，需要让这些能力稳定、高效的生长在网关上。 作为阿里云开放平台 - API网关团队的一员，你将迎接巨大规模和复杂性的挑战，跟团队一起以技术的方式解决难题、提升API网关的稳定性、安全性、可用性和可扩展性。阿里云API网关上承载了数百款云产品、数万个对外开放的API、以及千亿级别的日调用量。你需要对网关做体系化的设计和建设，兼顾稳定安全和效率，用业界的最佳实践打好地基。除此之外，你也需要善于跟其他云产品团队打交道，理解他们的场景和需求，以平台的思维推动阿里云统一网关的建设。 我们希望寻找一名有丰富后端研发经验、对技术有热情、注重工程质量和最佳实践的候选人加入到我们的团队！在阿里云API网关团队，你将服务阿里云用户海量的管控API请求，提供流量控制、访问控制、审计、监控等核心横向能力，做好阿里云API的“看门人”。我们相信，随着云计算和AI技术的不断发展，它将会像水电煤一样成为社会的基础设施，为人们带来更多的便利和创新。作为阿里云开放平台 - API网关团队的一员，你将加入到一个充满使命感、热情激昂、不畏艰难的团队。诚挚期待你的加入，跟我们一起并肩作战，为用户提供无法计算的价值！
• 负责开放平台访问凭证管理业务的需求分析和交付，解决面向高并发、海量数据、复杂业务场景的技术问题； • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等； • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署； • 确保系统的稳定性、安全性、性能，寻找并解决系统中的潜在风险和瓶颈； • 调研并分析业界访问凭证管理的发展态势，在技术和产品上不断提升阿里访问凭证的服务和客户体验； • 帮助团队不断提升工程质量和工程效率；
1、负责区域内医疗&教培行业中高潜商家的深度拓展与商业化变现，完成个人及团队的销售指标； 2、具备较强销售能力，能独立完成从客户需求诊断、LBS营销方案设计到投放建议的全闭环，帮助商家实现ROI最大化； 3、深耕行业赛道，通过打造区域标杆案例沉淀可复制的营销方法论，并赋能团队提升整体作战水平。
制定整合营销策略 • 负责高德新车业务的整体营销策略规划，结合汽车行业发展趋势和用户需求洞察，制定年度、季度营销方案 • 统筹线上线下全渠道营销资源，包括社交媒体、搜索引擎、垂直媒体、线下活动等，形成协同效应 • 建立品牌传播矩阵，提升高德在新车市场的品牌认知度和影响力 跨部门协同与资源整合 • 联动产品、技术、运营、销售等团队，推动营销活动落地执行 • 协调外部合作伙伴（车企、广告代理商、媒体平台等），优化资源配置和投放效果 • 管理营销预算，确保投入产出比最大化 数据驱动的效果优化 • 建立营销效果评估体系，通过数据分析持续优化营销策略 • 监控竞品动态和市场变化，及时调整营销方向 • 输出营销复盘报告，沉淀可复用的方法论和最佳实践 创新营销模式探索 • 研究新兴营销渠道和技术（如短视频、直播、AI营销工具等），探索创新玩法 • 主导大型营销项目的策划和执行，打造行业标杆案例 • 推动营销自动化和智能化建设，提升运营效率
1、与运营商合作，面向地方政府拓展高德业务，重点在低空经济、数字孪生、数据运营等方向； 2、负责运营商行业的业务拓展，高德B端产品在运营商行业的应用，包括KA的直拓，以及下沉市场的渠道拓展； 3，开展B端和C端业务联动，通过运营商合作，助力高德B端业务面向扫街榜商家的拓展及运营；
1．负责揣摩产品中角色性格和行为，设计和实现符合质量的文戏各类动作; 2．与美术团队，技术团队紧密合作，确保所有的动画元素融入并适应整体的视觉风格及引擎要求; 3．了解动作捕捉流程，使用Motionbuilder处理动捕数据并二次创作; 4．基于剧情需求创新高品质动态表现资源，并能进行持续优化调试; 5．参与核心主角的游戏玩法和技能设计，提升玩家游戏体验。
ꔷ 经营分析：主导内容业务（内容生态、创作者体系、扫街榜等）核心指标的日常监控、异动归因与专题深挖，输出可落地的业务洞察与决策建议。 ꔷ 业务诊断：从数据视角拆解业务问题，识别内容生产、分发、消费全链路的痛点与增长机会，主导关键专题分析并驱动策略迭代。 ꔷ 看板建设：负责内容业务指标体系与数据看板的 0-1 搭建与持续迭代，完成指标定义、口径治理与 Dashboard 落地，支撑业务经营视角闭环。 ꔷ 数据基建协同：与数仓、数据产品团队深度联动，参与内容域数据模型评审、埋点方案设计与指标资产沉淀。 ꔷ 跨团队协作：作为业务侧数据接口人，支撑产品 / 运营团队的目标拆解、经营复盘及管理层汇报。
1、建立区域音视频&智能硬件服务商技术赋能计划，支撑生态健康持续发展； 2、深入理解客户需求，为客户提供针对性的音视频&智能硬件项目产品方案和服务； 3、负责音视频&智能硬件产品业务渠道开拓，为区域业务目标负责； 4、协助产研完成产品需求收集，跟进头部客户进行全生命周期体验，帮助优化迭代智能硬件产品能力。
1. 负责高德打车区域/城市的增长运营工作，主导核心业务目标的制定、拆解与落地执行，通过供需策略设计、资源优化配置等手段，推动业务持续增长； 2. 制定所负责区域的短/中/长期业务规划，对区域内用户的新增、留存、活跃度、使用频次等核心指标负责； 3. 深入挖掘用户核心需求与出行习惯，结合数据分析、竞品洞察及城市特性，输出可落地的策略建议并推动实施； 4. 深度参与 AI Native 团队构建，运用结构化 Prompt、工具调用编排、回归验证等工程方法，将运营经验编码为可复用的 AI 基础设施，推动业务流的 AI 原生重构。
1、根据需要在数据、人工智能方面开展政策、法律研究，产出具有洞察力、影响力和指导力的政策研究成果； 2、根据客户需求，对数据、人工智能方面的国内外重点政策进行梳理和解读，撰写政策研究报告、调研答复和政策建议； 3、多种形式开展产业调研，分析集团业务发展需求和行业发展趋势，提出有针对性的建议。 4、内外部协同处置重大事件，提供安全合规策略方案。
