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关于该职位 前沿部署工程师 (FDE) 负责与我们最重要的战略客户合作，主导通用Agent在生产环境中的复杂端到端部署。您将负责需求调研、技术范围界定、系统设计、构建和生产环境部署，并直接与客户的工程和领域团队合作。 您将通过场景采用率、可衡量的工作流程影响以及评估驱动的反馈来衡量成功，这些反馈将用于改进产品路线图。您将与我们的产品、技术、生态伙伴、安全和市场推广团队紧密合作。 在这个职位上，你将 ● 负责从通用Agent到稳定生产环境场景落地的技术交付。 ● 构建能够为客户创造价值并提升我们产品能力的全栈系统 ● 与客户团队紧密合作，了解他们的需求，并指导他们采用你开发的场景。 ● 明确工作范围、安排交付顺序并尽早排除障碍 ● 在范围、速度和质量之间做出权衡；调整计划以确保交付。 ● 当进度或清晰度取决于代码时，直接参与代码编写。 ● 将工作模式编纂成工具、操作手册或构建模块，供其他人使用。 ● 分享一线反馈，帮助研发团队了解产品的成功之处和需要改进的地方。 ● 通过清晰的思路和贯彻执行，保持团队前进。
1、负责 TTS 棚录采集和供应商录音交付的生产质量判断、复核、验收辅助和问题记录。 2、检查脚本一致性、发音准确性、录音环境、音频规格、底噪、爆音、喷麦、截断、音量异常、混响、口水音、杂音和文件命名/交付规范等问题。 3、支持棚录试录、正式录制抽检、重录返工判断、供应商反馈和批次交付验收。 4、沉淀棚录问题分类、正反例、返工原因、供应商质量记录和复盘材料。 5、协助 TTS 生产负责人和标准负责人完善采标规范、录音规范、验收标准和供应商反馈口径。参与 TTS 音色采集、棚录生产和供应商录音交付的生产质量判断，影响语音合成音色资产、录音交付标准和供应商质量闭环。
1、支持 AI Coding、业务智能化及其他部门重点项目的计划制定与维护、进展跟踪、依赖协同、风险跟进和事项闭环，通过有效的项目管理动作保证项目交付； 2、深度使用AI，负责 AI PM、PM Skill 及相关自动化流程的日常运行与持续优化，推动 AI PM在项目过程中的充分应用； 3、充分使用AI工具，围绕团队整体效能度量、特别是AI Native带来的效率和效果提升，给出改进建议并落地；
1.负责阿里集团核心产品尤其是技术风险领域的监控、报警、应急、快恢产品的等技术支持服务，包括日常问题咨 询答疑，产品常见技术问题的排查定位，提升研发的工作效率。 2.深度参与agent智能答疑系统开发、数据飞轮建设，降低人工支持成本。 3.基于对阿里集团核心产品的深入了解，洞察客户需求，主动跟进对接产品优化改进过程及效果，包括问题的接收、分析、解决和跟踪，提升客户体验。
1. 负责超声影像核心算法研发，包括但不限于标准切面识别、器官识别、病灶检测与分割、图像质量评估、超声视频理解等方向，持续提升模型在真实临床场景中的性能与泛化能力。 2. 参与超声多模态基础模型研发，探索超声图像、视频、文本报告、扫查轨迹等多模态数据的统一建模方法，构建面向超声场景的视觉语言模型（VLM）及医疗基础模型能力。 3. 参与超声诊断大模型研发，探索超声影像理解、病灶分析、诊断推理及报告生成等关键能力，推动大模型在真实医疗场景中的应用落地。 4. 参与大规模超声数据体系建设，包括数据清洗、自动标注、主动学习、评测体系构建以及训练数据闭环优化，推动超声基础模型持续迭代升级。 5. 跟踪医疗AI、多模态大模型、视频基础模型等前沿技术方向，推动创新算法在超声医疗 AI中的研究与落地。
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： 1. 工程链路构建与优化： 负责不同业务场景下 Agent 的全链路工程实现，包括上下文工程（Context Engineering）、长时记忆管理及复杂任务流的编排优化。 2. 业务场景深度适配： 深入理解搜索、推荐或垂直场景（办公、财经、学术等）业务需求，通过高阶 Prompt Engineering 及策略逻辑，解决 Agent 在垂直领域下的指令遵循、幻觉控制等核心问题。 3. 底层能力支撑： 建设并维护 Agent 运行的基础设施（如 Docker 容器环境、浏览器操控 Claw 等），确保 Agent 在受控、安全、高效的环境中执行任务。 4. 效果评测与闭环： 建立 Agent 效果评测体系，针对业务指标进行端到端的归因分析与算法迭代，确保持续的性能提升与交付质量。 职级可看P6-P8
职位概述 作为阿里云合作伙伴生态的商业化推动者，您将负责管理并加速AI产品伙伴（包括ISV、SI 、大模型及行业解决方案商）的业务增长。您需深入理解合作伙伴的业务战略、技术能力与市场定位，通过定制化的商业计划、激励机制与联合 go-to-market（GTM）策略，驱动其在阿里云云平台及千问大模型上的业绩增长与技术创新。 本岗位聚焦商业结果导向，强调数据驱动、跨团队协同与长期伙伴关系建设，是连接阿里云与生态伙伴实现双赢的核心角色。 主要职责 1. 合作伙伴商业管理与增长 负责重点合作伙伴的端到端商业关系管理，制定年度/季度业务计划，设定可衡量的增长目标（如销售业绩、token消耗、标杆客户数、新客户数等）。 分析合作伙伴的业务健康度（如token消耗、云资源使用量、客户覆盖、技术能力成熟度），识别增长机会与风险，提供针对性建议。 2. 联合 Go-to-Market 与业绩加速 与阿里云各团队销售、解决方案架构师、市场团队紧密协作，设计并执行联合销售与营销活动（如行业研讨会、客户路演、POC 支持等）。 管理合作伙伴商机报备（AO/PO）流程，确保合规性并加速成交转化。 推动联合解决方案销售模式，协助合作伙伴将基于千问大模型和阿里云的解决方案销售给企业客户，共享销售成果。 3. 生态赋能与能力建设 引导合作伙伴完成能力认证，提升其专业化水平。协助伙伴拓展MCP、Skills、Connector等技术方向。 协调内部资源（培训、技术、市场），帮助合作伙伴构建可复用的行业解决方案（如金融、零售、制造、教育、游戏等）。 定期组织合作伙伴业务复盘（QBR），对齐战略方向，解决关键障碍。 4. 市场洞察与反馈闭环 持续跟踪区域市场趋势、竞争动态及客户痛点，向产品与战略团队反馈生态声音。 推广新产品与服务（如千问大模型）在合作伙伴中的应用。
• 负责数据中心项目建设交付阶段的现场质量管理，参与施工质量策划，编制检验与试验计划（ITP）、质量控制点及阶段验收标准。 • 负责设备材料进场检验、施工过程巡检及关键工序旁站监督，覆盖电气、暖通、消防、弱电/BA 等机电安装专业。 • 负责不合格品报告（NCR）管理，主导 8D、5 Why 等根因分析，推动纠正和预防措施闭环，防止问题重复发生。 • 负责总包、分包及设备供应商的现场质量检查和过程审核，跟踪整改进展，推动持续质量改进。 • 组织或参与隐蔽工程、工序及分部分项工程验收，负责质量资料和竣工资料整理归档，确保完整、准确、可追溯。 • 统计并分析项目质量指标，定期输出质量报告，支持项目质量改进；根据需要参与相关调试、测试阶段的质量见证工作。
1. 负责金融 / 法律 / 医疗方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检工作；与算法及产品团队协作，理解 RM 训练和 rollout 打分的数据诉求，交付满足研发需求的高质量数据。 2. 设计并落地覆盖金融分析、法律合规、医疗问答等场景的标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。 3. 统筹本方向的评测方案与数据生产方案，为 rubric 设计、verifier 校验、轨迹打分等环节制定可操作的标准；定期开展 pass 与非 pass 双向抽检，迭代标注规范。 4. 构建并维护本方向的数据质量管理体系，对轨迹根因归因（模型能力 / 评测缺陷 / 任务定义）的闭环负责；警惕分数虚高等隐性风险，持续优化迭代。 5. 管理标注专家团队，统筹日常任务分配与产能调度；与上下游（算法、产品、领域专家）充分协作，把个人判断力沉淀为团队方法论。
1、行业运营： 基于对个护家清行业市场趋势、消费者洞察及跨境电商业态的深入理解，制定品类发展规划与运营策略，对个护家清类目的买家规模、GMV及生意增长结果负责； 2、商家运营： 建立并完善国际品牌及跨境商家招募管理体系，制定针对品牌方、代理商、渠道商等不同类型商家的招商、洽谈与孵化计划，推动商家生态健康发展； 3、商品运营： 围绕消费者需求特征与使用场景，制定个护、家清品类的选品策略与商品运营方案，结合商品生命周期及季节性特征开展精细化运营，打造爆款与趋势品类； 4、营销与场景运营： 结合个护家清行业营销节奏与消费节点，策划并落地品牌营销活动、主题场景营销及新品首发项目，提升类目流量转化与用户心智渗透； 5、竞争及风险防范： 持续关注个护家清行业发展趋势、竞争格局及政策变化（如跨境电商正面清单、备案法规等），具备行业风险识别与防控能力，保障业务合规稳健运营。
1.负责3C数码用户增长运营，包括行业特色人群、拉新、留存及转化效率； 2.根据分人群的消费需求，结合AI数据模型、渠道特征、品类特征，洞察用户增长的机会点，在淘宝站内渠道和站外生态找到用户增长空间，实现行业AAC/MAC增长； 3.结合用户周期和购买力等做用户分层，设计用户权益，提升用户复购和用户价值。
1. 负责天猫3C数码自营的电脑品类采销工作，包括品类策略、采购策略制定，以及销售计划执行，统筹商品全生命周期管理，包括供给引入、库存优化及滞销品处理等。 2. 与供应商在商品、采购、零售等环节展开商务谈判，与淘内多场域结合，强化商品运营合作，争取最大化资源优势，推动品类规模的快速增长。 3. 协同供应链、商家及平台资源，推动日常、大促活动（如双11、618）品类、品牌、商品销售目标达成。 4. 结合对市场趋势与用户需求的分析，能规划核心品类、品牌的商品结构，输出品类增长策略并落地执行。
1. 负责千问办公 Web 端核心功能开发与持续迭代，参与对话、任务执行、文件处理、内容生成、技能与连接器等模块建设。 2. 结合大模型和 Agent 能力，开发流式输出、任务进度、工具调用、多轮交互、结果展示等 AI 产品功能。 3. 参与文档、表格、PPT、网页、图片等办公内容的预览、编辑与交付体验建设。 4. 独立承担中大型需求的技术方案设计、开发、联调和上线，保障功能质量与项目交付效率。 5. 持续优化页面加载速度、交互响应、长任务运行和内存占用，提升产品性能与稳定性。 6. 参与前端组件、公共能力和工程规范建设，与产品、设计、算法及服务端团队协作解决项目问题。
1、参与集团级AI数据引擎：负责多模态数据（文本、音频、图像、视频）的采集、清洗、处理、治理与资产化管理，打造可复用、可观测、可解释的 EB 级数据体系，支撑大模型训练与推理的高质量数据供给； 2、多模态数据智能化处理：主导音频/视频/图像等模态的自动理解、标签体系构建、语义特征抽取、质量建模与自动化治理；设计并训练分类、识别、预测等多模态模型； 3、AI Native数据Pipeline建设：使用LLM+Agent框架构建智能数据Pipeline，实现数据分渠道过滤、去重、质量诊断、调度编排和异常告警等环节的自动化，显著降低人力成本； 4、数据&模型闭环迭代：基于评测反馈的短板，设计对应的专项数据集，并在训练过程中构建可观测指标，量化数据对模型能力提升的贡献，动态更新数据集，实现数据 → 模型 → 评测 → 数据的循环优化； 5、数据资产治理：负责元数据、数据血缘、分类分级、质量评分、数据标准、价值评估等治理框架的设计与落地，推动数据资产的可视化与可运营化，让数据可管理、可复用、可增长； 6、与模型团队协作，参与训练数据构造、数据反哺、短板挖掘和评测闭环建设，通过数据驱动模型能力提升，成为AI模型训练的数据核心驱动力；
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AI工作台产品、AI浏览器等AI协作产品PC平台核心产品功能的全链路研发与迭代，保障桌面客户端（Windows/Mac）的功能一致性与极致用户体验； 2、负责AI协作产品的AI Agent在各种场景的业务落地和开发工作，提供系统级、浏览器以及各种软件的互操作支持能力； 3、参与设计大前端侧的 AI 基础设施，推进 MCP 的接入，打通底层数据逻辑与上层 AI 技能，构建稳定高效的端侧大模型调用与调度引擎； 4、跟踪大前端及 AI 领域前沿技术（如端侧小模型部署、端侧智能体自动化流编排、WebGPU 等），结合AI协作工具产品跨平台核心产品业务场景进行技术原型调研与落地。
1. 负责全栈 AI Native 研发模式探索，基于 Coding Agent、Skill等能力建设,完善harness工程，agent loop设计等，实现端到端 AI 开发； 2. 负责千问相关产品的开发。
1、深度参与探索AI在穿搭场景的产品创新与落地，探索并定义下一代购物体验； 2、利用AI进行方案快速发散与收敛，开展Prompt、RAG、工作流设计等，快速搭建MVP进行前置可用性与效果评估； 3、与算法团队紧密协作，深度参与AI模型的效果调优与迭代，从用户视角定义模型输出的评估标准，持续打磨确保效果满足用户需求； 4、持续进行用户研究与市场行业分析，跟踪AI与穿搭/导购/电商等的行业和技术趋势，识别和挖掘在具体场景下的应用。
在LLM重构搜索的浪潮中，数据质量决定模型智能的天花板。我们需要你构建数据与模型的「双向进化引擎」，从万亿级多模态数据中提炼认知黄金，驱动大模型突破搜索理解的终极边界！ 1. 万亿级网页提炼：研发多模态数据分析框架，通过网页解析、文档智能、知识抽取等技术，完成全网万亿级搜索网页的关键信息提炼。 2. 攻克数据质量理解：设计网页质量/权威性/可信度的多维度评估模型，以及跨模态数据表征技术，提升夸克在网页知识获取的准确性与可靠性。 3. 驱动数据与算法协同进化：探索大模型时代的数据评估方法论，量化数据优化对搜索效果和模型性能的影响。 4. 打造全网优质内容库：构建多模态数据的处理和挑选管线，建立覆盖网页/图文/视频等全域内容的智能知识库。
1. 参与AI搜索在线服务、工程架构、召回/特征/聚合引擎开发和优化，为千问助手丰富的对话场景提供全面专业权威的知识检索注入能力，同时参与夸克AI搜索产品研发和演进； 2. 与算法团队紧密合作，将前沿AI能力应用于搜索系统，致力于打造“下一代”搜索引擎； 3. 持续优化搜索引擎架构，致力于提升系统吞吐量、降低服务延迟、提高系统容量与稳定性，以应对海量数据规模及高并发流量考验。
1. 负责测试 Agent 和 AI 驱动测试工作流的研发与工程化落地，探索新一代智能测试范式； 2. 主导自动化测试与模型评测平台的架构设计与核心功能开发，支持插件化扩展和录制回放引擎建设； 3. 开发各维度测试 Agent/Skill（如用例生成、用例执行、Badcase 挖掘、自动化回归等），提升测试效率和覆盖率； 4. 研究 LLM 在测试领域的应用（如微调用于主观评测、语义理解验证等），推动技术创新落地； 5. 支持千问各业务线（对话/搜索/图像/文档/语音等）的测试基建需求，提供通用化解决方案。
1、负责智能体开发范式的设计、开发及应用，支持智能体在千问App的快速落地； 2、负责智能体的整体技术解决方案，并支持技术研发和效果优化等工作，推动产品持续增长； 3、保障智能体系统架构的稳定、高效运行，帮助业务优化性能和改善系统稳定性。
1、负责千问智能体开放平台，面向各类商业场景，完成Agent端到端的系统接入与持续优化，制定并推动垂直场景专家服务接入的技术规范与标准，支撑业务快速迭代与持续交付； 2、负责千问Agent Infra基建，整合沉淀千问核心能力，面向内外部提供灵活可靠的标准化服务，包括知识库、Skill中心、Tool-Use Mock&Debug等； 3、探索并落地前沿技术，跟踪前沿技术趋势，探索新技术在Agent Infra与开放业务中的工程化应用，持续提升产品技术竞争力。
1，负责组织战略级项目以及各部超大型项目交付，落地项目管理机制，能够主动驱动目标和指标的制定与拆解并拉齐以及平衡各利益相关方，制定项目计划、统筹各方推进项目落地，主动识别风险并推动相关方解决 2，协同和支持组织负责人做好组织战略规划搭建以及落地、项目集/群设定以及落地过程管控等工作，能够通过问题看本质，将单一问题的解决沉淀为长效协作机制，且赋能其他角色，提升组织效能 3、深入技术、算法、产品以及相关业务团队，建立或完善团队内部和跨团队的沟通机制，保证与各协同部门清晰、高效的沟通，协调跨部门、跨体系资源，保证项目、业务的高效落地 4、识别项目交付过程/研发管理/组织效率等领域的问题，提供分析建议以支持决策，制定并推进方案实施 5、结合业务和团队特点，积累和沉淀项目管理经验及方法论，持续抽象将通用流程/规范平台化，并赋能团队项目管理相关内容以优化团队整体协作效率
1、商家末端服务解决方案策划及设计，分行业、品类进行服务突破，结合消费者及商家服务上的痛点针对性的设计解决方案； 2、商家/产业带BD及服务推广，基于提升商家日常协同效率提升和服务体验，设计数字化管理产品及工具，并向商家进行推广和运营； 3、商家异常升级问题处理； 4、行业策略协同，通过行业营销及推广策略与服务结合执行末端服务落地。
1、负责欢行差旅与费控产品体系的整体规划与架构设计，制定产品中长期路线图，支持阿里及生态发展； 2、主导差旅全链路产品能力建设（申请审批、资源预订、结算对账、企业支付），构建差旅费控一体化平台； 3、深入理解不同行业、不同规模企业的差旅管理诉求，基于供应商能力设计差异化的产品解决方案，推动产品从"通用工具"向"行业解决方案"升级； 4、持续跟踪行业前沿技术趋势，主导AI、数据智能等创新技术在差旅费控场景的落地应用，持续提升用户体验和运营效率。
1. 负责 IoT 软件产品定义与交付，包括设备接入与管理平台、端侧交互（柜机、高拍仪、门禁等）、设备与业务系统链路打通，提升站点包裹入库、上架、取件环节的效率与体验。 2. 将业务目标与一线痛点抽象为产品方案（PRD、流程图、原型、端云交互），协同后端、客户端、算法、运营交付上线，通过数据分析和调研保持敏捷迭代。 3. 制定产品规划，定义产品大图、产品边界、核心指标、性能监控、故障预警、OTA 灰度节奏等
1. 深度参与飞猪帮帮 chat 系统核心能力建设，涵盖从需求洞察到系统构建的全流程，通过技术能力提升业务效率与效果，实现技术价值转化。 2. 重点参与领域真实场景的AI-Agent的设计、实现与优化演进，以及平台chat中枢能力建设。 3. 深度参与系统架构设计及评审、Code Review、稳定性工具及机制体系建设，保障系统高可用。 4. 参与关键难点攻关，前瞻性技术预研等技术突破及储备工作。
1.立足为消费者提供鲜美生活、一站式购齐服务，同时为商家赋能，提升整体的供应链效率； 2.根据业务创新的情况给出可扩展性的技术方案，高效支撑业务诉求； 3.解决各种疑难杂症问题并进行系统优化工作，完成业务产品建设和技术能力持续沉淀。 4.针对新的业务场景有全局思维，快速提供端到端的行业解决方案；
客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 1、促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 2、客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 1、客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
