共 2454 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
1、负责所支持业务团队的日常法律合规支持工作（如咨询、合同、培训等）； 2、支持电商业务、AI项目拓展过程中能够主动识别风险与问题，并提供有效解决方案，并进行定期跟踪； 3、跟进相关立法动向、执法动态，基于法律法规解读、业务场景转化为内部责任清单落实到人并推动落地
我们是阿里巴巴平台技术TPP AI研发团队，负责搜推广及AI应用研发平台的建设和维护。为淘宝、千问、闪购、高德、闲鱼、飞猪等多个业务部门提供应用研发基础设施，并直接参与头部业务的应用研发。 主要工作内容如下： 1. 搜推广业务研发：负责阿里巴巴核心搜索、推荐、广告业务的系统设计与开发，支撑亿级用户规模的实时流量。深入理解业务场景，参与从需求分析、架构设计到上线运维的全链路研发工作。优化系统性能与稳定性，保障高并发场景下的低延迟、高可用服务。 2. AI Native研发范式升级：推动搜索推荐系统的 AI Native 转型，探索大模型在搜推场景的深度应用。重构传统研发流程，构建以 AI 为核心的新一代研发范式，提升研发效率与系统智能化水平。研究并落地生成式检索、生成式排序、多模态理解等前沿技术在业务中的工程化实践。 3. AI应用研发：设计并开发面向搜推场景的智能 Agent 系统，构建 Agent 编排框架，整合工具链、知识库与业务系统，打造自感知、自决策、自执行的智能体。抽象Agent需求并沉淀Agent Infra。 我们将提供： 参与阿里巴巴核心业务的技术挑战，影响亿级用户体验。 与行业顶尖技术团队合作，接触前沿的 AI 技术与工程实践。 开放的技术氛围与完善的成长体系，支持技术创新与职业发展。
1. 参与前期项目评审在装配及新工艺方面给出合理的方案，使设计符合可装配可修等要求； 2. 了解智能眼镜整机组装、测试、包装流程并编写相应的指导文件； 3. 项目在试制阶段及量产爬坡阶段需要跟线处理问题，主导直通率和效率的提升工作； 4. 分析问题要及时的给出根本原因、短期对策、长期对策，同时了解品质分析工具CPK、SPC等； 5. 良好的书面表达、沟通能力、资源协调能力，善于跨部门沟通协作。
1.参与新产品试制验证工作，编写作业指导书，试制流程的完善，试制问题点收集与总结，前期能够对DFM(可制造性)设计提出合理建议与需求； 2.熟悉装备工具的测试原理，能够及时针对测试过程遇到的问题进行分析、定位和反馈； 3.测试环境搭建与测试流程的优化，协助开发工程师完成改善验证，对装备工具、生产软件提出合理改善与需求，了解一般MES系统相关的使用，能独立结合工厂MES系统优化测试流程，提高测试效率； 4.维护测试流程，统计和分析测试结果，完善测试方案，提高测试覆盖率，能够对产品PY和FPY的提升与改善提出可行、有效的措施； 5.熟悉智能眼镜/手机射频相关的校准与综测，能对一些常见射频及耦合天线问题进行简单定位与分析； 6.单板、整机测试夹具的验收与维护，能够对在夹具使用过程遇到的问题提出合理改善，优化、改进测试夹具。
1、设计和实现面向语音数据生产的 Agent/Agentic Workflow 模块，将大模型、Speech/Audio 模型、Prompt、规则和工具组合成可验证、可回归、可监控的自动化生产能力。 2、根据个人主责模块，承接自动/辅助标注、AI 质检、LLM/Model Judge、置信度校准、风险分层、abstention 或人机路由中的部分能力；不要求单人同时亲自实现全部模块。 3、建立所负责模块与人工 Gold 对齐的质量评估、误差分析和生产决策阈值，在给定质量约束下提高可信自动化覆盖率。 4、建设开发集、回归集和长尾 challenge set，完成离线实验、badcase taxonomy、版本回归、漂移监控和持续优化；向独立验证团队提出冻结测试覆盖需求，但不自行审批上线。 5、通过 Shadow Test、小流量试产、A/B Test 或其他可审计实验，证明方案在质量、覆盖率、人效和单位成本上的实际收益，并设计 stop/rollback 条件。 6、与语音模型算法、数据处理、生产质量、数据策略和平台工程合作，把 Agent 接入真实生产链路。
1、有较强的商业意识，深度支持业务决策，参与产品和项目的定价、成本测算，并据此建立通用性数据模型，进行业务方案的可行性分析和风险评估，分析企业各项决策、产品，市场活动的投入产出效果，定期向业务方和管理层进行问题反馈，提出相应的财务建议提出并推进解决方案； 2、负责相关业务的财务分析体系，完成支持业务线的年度预算，对预算的执行情况，业务运营情况、重点项目等进行定期或专项的分析，提出相应优化建议，并跟进落实； 3、负责分析BU重点业务的投入产出效果，提出相应优化建议，并跟进落实； 4、负责参与BU财务相关业务流程的设计，能够独立完成对所支持业务及相关财务流程的整体优化，发掘并把控风险点，建立/完善相应制度，推动流程系统化，提升工作效率。
1. 参与千问、夸克相关 Agent 如 Office / 视频生成/ PPT/ 医疗等场景应用的开发、联调和迭代，在团队指导下完成具体功能模块的研发与交付； 2. 根据产品和业务需求，使用现有 Agent 框架、模型接口及相关工具，完成 AI 应用功能开发； 3. 参与应用日常维护，协助排查和解决系统运行过程中的功能、性能及稳定性问题； 4. 配合完成接口联调、测试验证、上线发布及相关技术文档编写； 5. 关注大模型应用领域的常用技术和实践，并在实际项目中进行合理应用。
1、统筹新产品导入与试产全流程，参与设计评审提出DFM意见，制定工艺方案与产线布局，主导工艺验证、问题闭环及试产总结，确保顺利量产转移； 2、编制并维护SOP、工艺流程图、PFMEA、控制计划、作业指导书等核心工艺文件，建立标准工时与材料定额体系，管理工艺变更的评估、实施与闭环验证； 3、负责生产设备全生命周期管理及非标自动化设备/工装夹具的选型、设计与维护，推动设备技改项目实施，建立设备管理制度与安全操作规程； 4、运用精益生产、六西格玛等工具分析产能瓶颈与不良数据，主导工艺改进与自动化升级项目，实现降本增效与良率提升，跟踪固化改善成果； 5、快速响应产线异常，运用5Why、8D等方法定位根因并制定解决方案，协同质量部门开展不良分析与复盘，保障产品稳定性与合格率； 6、主导新产线导入项目管理，把控进度、成本与质量；作为工艺技术接口与设计、质量、采购、供应链等部门协作，完成供应商技术评估与对接； 7、指导培养初级工程师及一线员工，建立工艺技术标准与案例知识库，组织内部技术培训与知识沉淀。
1. 熟读英文文献并能精确领会文献所传递的医学内涵，对ai模型的翻译能力进行测试和调优。 2. 熟悉医学领域包括但不限于临床、科研层面的各类文献等数据的出处与质量，完成数据获取、质量判断与分类管理。 3. 耐心细致查阅中英文文献核准所审核模型生产的医药学相关专业内容，以测评ai模型在医学科研和临床诊疗场景中所训练的各项能力，针对不恰当的问答或知识回复予以修改，并依据医学科研或临床诊疗逻辑生产足够数量的训练样本。 4. 与产品、算法、IT技术等领域同事，有效的跨组沟通，解决将医学专业能力或内容建设成为医学ai产品过程中的问题； 5. 对医学专业的内容和产品在现实场景中的应用，进行调研和策划。
1、负责塑料模具成型，金属冲压，机械加工处理供应商审核及导入，以及设计，加工制造工艺的承认； 2、负责供应商例行品质绩效评估、辅导及定期稽核； 3、负责部件不良FA及改善计划验收； 4、负责机械结构件设计及新设计评审，相关材料机械性能，力学性能测试要求及计划制定； 5、推动完成结构件类SQE报表执行，及相关工作计划实施； 6、负责追踪确认供应商的改善报告及实施效果，必要时可进行现场审核检查； 7、负责先进加工注塑/冲压工艺技术导入及标准制定。
岗位介绍 我们正在寻找兼具业务理解力、客户沟通能力和工程能力的 FDE，深入海外客户的真实业务场景，基于阿里云的 AI、数据与云产品，与客户共同构建可投入生产的应用和解决方案。 你将参与从业务问题发现、方案设计到开发部署、效果验证的完整过程，帮助客户将 AI 能力融入日常业务，并将一线实践沉淀为可复用的产品能力和行业方案。 岗位职责 1. 深入客户业务，定义落地目标。与客户业务及技术团队紧密协作，梳理业务流程、系统架构与数据现状，识别高价值场景，明确项目范围、技术路径和可衡量的成功标准。 2. 亲自开发，推动从原型到生产的落地。基于大模型、Agent 与云服务快速构建原型，完成或者与产研团队协作关键代码的开发、系统集成和部署，持续迭代至可稳定运行的生产应用。 3. 打通企业内部系统与数据。连接客户现有 API、数据库、知识库和业务系统，解决数据质量、权限、网络及遗留系统适配问题；根据项目需要参与数据迁移、数据管道建设和云上架构改造。 4. 保障应用效果与运行质量。建立评测、监控和问题定位机制，持续优化任务完成率、准确性、响应速度与运行成本，满足客户对安全、可靠性和可维护性的要求。 5. 推动客户实际使用。与客户工程团队开展现场共建、技术培训和知识转移，并负责推动应用融入业务流程，跟踪使用情况及业务收益，发现并推进后续改进机会。 6. 沉淀经验，推动产品迭代。将项目中的共性需求与技术问题转化为可复用的组件、Agent Skills、集成模板和实施方法，并与产品、研发团队协作推动改进。
1、主导Agent记忆体系架构与核心能力建设：负责面向Agent消费的用户认知记忆服务整体规划，设计端到端生产链路及反馈闭环机制，推动数据资产从静态标签向可推理、可记忆的动态语义体系升级，保障记忆资产的准确性、时效性与智能迭代能力； 2、与Agent应用及业务条线深度合作，通过实验验证或数据观测的方式，支撑记忆体系的设计决策与效果评估； 3、深入理解Agent消费场景下的核心痛点，通过专题分析识别用户认知断层与资产升级机会点，驱动记忆服务持续优化； 4、以“数据+算法+产品”三位一体方式赋能Agent生态，推动用户资产从静态标签向动态认知跃迁，助力业务实现智能化增长。
1、全面负责商家合规及风险管控，为全球商家在平台入驻、经营及退出等全生命周期提供法律意见； 2、制定并持续优化商家管理规则与合规标准，识别并有效防控商家经营中的各类法律风险； 3、针对跨境电商业务项目开展法律风险评估，出具专业法律意见，推动合规措施落地，并负责相关合同的起草、审核与修订； 4、持续追踪中国及全球主要市场与商家、行业、营销及跨境电商业务相关的法律法规动态，反馈立法意见，制定合规应对方案并推动落地执行； 5、协同内外部团队高效妥善处理商家及消费者纠纷、应对监管调查及处理突发合规事件； 6、为业务团队提供定期法律培训和合规宣导。
1、负责淘天电商3C数码行业店播业务的整体运营，围绕商家自播、达人直播、官方直播间三大场域，制定并落地开播策略、选品策略、流量策略，持续扩大开播供给规模和直播GMV贡献； 2、深入理解3C数码行业特征（手机数码、电脑办公、智能设备、影音家电等细分品类），结合品类生命周期、价格带分布和消费决策链路，设计差异化的店播场域解决方案，帮助商家搭建和优化自播运营体系，推动行业直播生态成长； 3、建立店播业务数据监控和分析体系，通过深度数据挖掘识别运营机会点和增长瓶颈，驱动策略持续迭代； 4、能与各个协同团队，包含行业、场域、横向、商家等等团队紧密协同，整合内外部资源，高效推进重点项目落地，与品牌商家、MCN机构建立深度合作关系。
1. 高质量数据挖掘：负责重点领域高质量网页挖掘算法的设计与优化，提升有价值数据的召回率与准确率。针对特定类型数据源（如专业知识库、代码仓库、学术论文、多模态内容等）研发定向挖掘策略，构建可持续扩展的数据获取能力。 2. 多模态合成数据生成：设计并构建 LLM / VLM / Omni 等多种模态的 SFT（监督微调）与 RL（强化学习）合成数据生产链路。研究合成数据的可控生成、多样性增强、难度调度与分布对齐方法，提升合成数据对模型能力的增益。 3. 数据处理算法研发：研发新一代数据处理算法，包括但不限于网页解析、质量评分模型、数据去重与去污染、图像预处理、跨模态对齐等。推动算子的工程化落地，形成标准化、可插拔的数据处理组件。 4. 数据质检与配比优化：构建数据质量验证算法，覆盖完整性、准确性、安全性、知识密度等多维指标。研发数据改写、数据清洗、数据配比优化等方法，保障训练数据分布合理、质量稳定。
1.负责千问产品功能的全链路研发与迭代，保障 Web 端、桌面客户端（Windows/Mac）及移动端（iOS/Android）的极致用户体验； 2.负责千问核心产品场景的 AI Agent 开发与工程化落地； 3.参与设计端侧的 AI 基础设施，打通底层数据逻辑与上层 AI 工具、技能、连接器，构建稳定高效的端侧大模型调用与调度引擎； 4.负责千问多端产品的性能优化，攻克对话列表渲染、AI 推理过程中的交互卡顿、大文件及复杂上下文本地缓存同步等难题； 5.深入操作系统底层，解决文件同步、离线存储、多端状态同步以及跨端通信等核心场景下的兼容性与技术难题。
1. 主导千问App 核心业务线的技术规划与架构演进，负责复杂需求的技术拆解、全链路方案评审；主导客户端架构演进，构建行业前沿的技术体系，在保障高质量交付的基础上，支撑业务创新与快速迭代； 2. 负责客户端整体架构设计与性能治理优化，主导跨端（iOS/Android/鸿蒙）技术方案拉通与落地；通过深度性能优化与体验升级，持续提升用户核心体验指标； 3. 负责 AI Native 场景下的客户端工程架构适配，构建能支撑未来智能化开发范式的基础底座；主导研发效能 Agent 的设计与开发，利用 AI 技术优化代码生成、问题分析和验证测试等流程，切实提升团队研发效率。
1. 负责千问 App 开放平台相关端侧整体架构设计和开发工作； 2. 负责千问App开放平台端侧容器的开放性，安全性，稳定性，用户体验和性能。
1、能够快速梳理及提炼业务关键流程和结算流程，结合集团已有系统能力，形成完整结算体系及SOP; 2、参与输出结算链路产品建设方案，并积极推动落地验收，持续优化现有结算流程，不断提升结算效率； 3、日常结算运营管理，及时准确输出结算数据，做好同各部门的协同沟通； 4、主动识别结算链路各项风险，包括前端协议约定，系统数据，逆向链路等，提出相应优化建议，并跟进落实。
1、负责核对与供应商之间的IDC域、网络域相关的结算费用的核对，以及服务器部件RMA等相关的对账，通过业务逻辑的核对，确保每个月账单核对的准确性、完整性、及时性； 2、负责协助推动对账工作的线上化、自动化，通过系统优化不断提升对账工作的自动化水平； 3、从业务的视角，识别对应品类整个对账流程中的风险及问题，并及时举手，同时跟进解决及系统闭环。 4、结合实际业务特性，不断优化对账流程和系统能力；
1、负责个护彩妆护肤商家商品的运营工作，制定并执行商家引入策略，推动优质产业带资源入驻。 2、搭建和优化半托管商家的商品管理体系，包括商品选品、定价、上架、促销策略等，提升平台商品竞争力与用户转化率，为品类GMV增长目标负责。 3、制定品类运营策略，通过数据驱动分析，识别市场趋势与用户需求，持续优化类目结构和商品组合。 4、协同供应链团队，推动商品库存、物流及履约效率的提升，保障商品供应稳定性和用户体验。 5、与市场、技术、产品等部门紧密配合，推动商家扶持政策落地，提升商家满意度与活跃度。
1.了解业务部门的战略了解业务部门的战略，对业务进行组织诊断对业务进行组织诊断，为业务部门的战略落地提供建议为业务部门的战略落地提供建议，规划并参与实施规划并参与实施 2.为组织发展提供人力资源支持为组织发展提供人力资源支持，定期进行组织盘点定期进行组织盘点，在招聘 培训 绩效考核薪酬、员工关系等方面为业务部门提供有效员工关系等方面为业务部门提供有效的解决方案并实施 3.在业务部门内推动公司层面的变革在业务部门内推动公司层面的变革 ，提升人力资源运作效率提升人力资源运作效率 4.传承公司文化传承公司文化，发扬价值观发扬价值观 ，建设沟通渠道建设沟通渠道，保证组织的持续健康成长保证组织的持续健康成长 5. 主动建立与管理层主动建立与管理层 ，发扬价值观发扬价值观、一线主管及员工之间的多形式有效沟通机制一线主管及员工之间的多形式有效沟通机制，建设沟通渠道建设沟通渠道，保证组织的持续健康成长保证组织的持续健康成长 保证信息在不同层级间的有效传递保证信息在不同层级间的有效传递
1、负责茶行业某细分产区商家全链路生意的整体协作和配合，帮助商家生意计划的全盘组织落地； 2、负责梳理并了解商家的运营状况，整合淘系资源及品牌端策略资源，帮助商家提升运营能力； 3、负责KA商家整体生意的进展，分析问题，并制定相应的解决和落地方案； 4、对所负责商家的运营机制不断优化，提升消费者体验，分析消费者在购买相关商品的需求，并制定相应的解决方案和落地计划； 5、对行业内缺失的品牌进行多形式的招商工作，并针对行业的核心货品进行BD和运营。
客户现场专项技术负责人 如网络专项、数据库专项 平台稳定性重大变更方案制定与实施 如性能/存储优化、底座改造等 现场故障应急执行 协助原厂尽快恢复平台运行 关键时刻现场保障 如客户平台隐患深度排查与治理，复杂问题原因定位及解决；
1. 负责业务日常招商政策机制的设计及落地，建立目标监控及运营数据体系，推动产品、行业等各协同方，落地拿结果。 2. 负责业务业务商业化机制设计增长， 基于供给增长带动商业化提升。 3. 负责日常招商产品迭代，协同产品团队，有效识别业务需求，有自己的见解，提出解决方案，提升运营效率； 4. 跨团队协同：日常协同各方，推动项目落地，完成业务结果。
1、供需计划：负责制定大区内航线静态供需计划、并通过对动态供需分析，实时调整舱位需求，确保供需匹配且成本时效达标； 2、干线解决方案：根据物流产品需求，市场运力资源情况，制定国际干线段运力解决方案，确保成本、时效、质量达成； 3、配舱发货：根据实际来货情况，安排货物配舱出运，并对货物状态进行跟踪监控； 4、项目管理：项目型运营推动时效和成本的优化（配舱提速，优化打板，提装载降本，大促保障等）； 5、流程制度&系统优化：根据业务发展情况，拟定业务流程制度，并对系统进行优化，提升运营效率； 6、内外协同与异常处理：协同内部横向、纵向团队，沟通外部供应商、报关行、货站等相关方，处理日常运营、异常等事项； 7、其他日常国际空运日常运营相关工作。
1、预算制定和管理：负责参与制定业务线年度预算，并能拆解到年/月度，持续优化预算管理体系，确保业务核心指标与预算的完整性，以及追踪和调整事项管理 2、损益预测：完成月度损益预测，损益达成情况输出，风险点评估 3、经营分析：定期经营分析汇报，呈现业务趋势、核心指标情况、风险预警 4、项目测算：能够为独立项目输出基本的损益结果和核心业务参数
阿里巴巴旗下的AI Coding创新团队，致力于革新软件开发 paradigm。我们正在打造下一代AI驱动的智能开发工具产品，旨在彻底改变开发者的工作方式。我们的产品覆盖 Al native IDE Qoder、智能编程助手等多元化产品形态，通过尖端 AI 技术提供智能化功能和流畅体验，显著提升开发效率与创新力。我们正寻找富有激情、创造力和前瞻性思维的精英人才加入，共同定义软件开发的未来。 1. 负责基于大语言模型的AI Coding产品核心能力的开发工作，实现复杂问题分析与理解、代码生成与测试等功能，包括AI Coding智能体、复杂工程理解、自动化记忆感知、大规模知识管理等。 2. 负责大模型训练相关工程与算法能力，例如模型数据合成、模型与智能体评测、与算法团队合作模型训练等工作。 3. 持续优化和改进平台架构，提高系统的可用性、稳定性和扩展性。确保全球化多地域复杂分布式架构的稳定与高性能。 4. 跟踪最新的人工智能技术进展，评估并实现可能的技术解决方案以满足业务需求。 5. 与产品经理和运营团队紧密合作，确保技术实现能够满足产品规划和用户需求。
关于我们： MOS 实验室隶属于阿里 ATH 千问事业群。我们致力于在大模型时代打造具有全球影响力的 AI 原生产品，推动 AI 从“被动对话”向“主动服务与复杂执行”的范式跃迁。 实验室核心业务涵盖 AI 搜索、生成式推荐、主动服务及任务助理 Agent 等前沿领域。依托千问大模型底座，我们深度探索 RAG、Agentic RL、多 Agent 协作及全链路工程自动化技术，旨在构建能够深度理解用户、自主规划路径并闭环交付任务的“最强 AI 助手”。 岗位职责：定义大模型时代的主动推荐 1. 主动服务场景构建： 负责千问场景下的主动推荐算法研发。基于用户长期记忆与画像，构建主动发起聊天话题、引导任务执行的算法体系。 2. 生成式推荐探索： 探索 LLM-Native 的推荐范式，利用大模型的原生推理能力实现生成式推荐（Generative Recommendation），打破传统过滤式推荐的局限。 3. 时机决策与推送策略： 针对主动服务中的“打扰度”痛点，构建高精度的时机建模（Timing Modeling）与推送策略，确保在最合适的时刻提供最具价值的信息。 4. 长时记忆与任务驱动： 结合 RAG 与记忆模块，使推荐逻辑具备跨时空的连续性，实现基于历史上下文的精准任务挖掘与发起。 5. 业务闭环优化： 深度理解推荐与推送业务指标（点击、留存、任务达成），通过算法手段实现用户价值与业务增长的协同。 职级可看P6-P8
1. 负责千问消费决策相关意图的对话效果优化，围绕意图理解、回答质量进行效果优化，提升该场景下的业务规模及用户体验。 2. 基于对用户行为的洞察，结合深度数据分析，定义关键业务指标（如DAU、留存、使用深度等），通过产品创新和策略优化，推动用户规模和使用深度实现增长。 3. 协同算法、工程团队，通过Prompt优化、对话策略设计和模型能力迭代改善回答效果，平衡思考深度、响应耗时与阅读体验。 4. 深入分析真实对话与用户反馈，建设消费决策场景评测集，结合人工和自动化评测、线上数据和A/B实验，验证需求和分析数据，通过数据飞轮持续推动产品迭代。
