共 2450 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
1. 负责Harness AI工程对客和对内安全能力的的调研与开发； 2. 参与构建Harness AI安全系统架构和实际研发落地； 3. 协同提升AI产品对外安全竞争力和风险对抗能力。
负责阿里集团、阿里云可观测数据处理基础设施建设，打造日增百PB级数据的实时数据分析平台。通过实时采集、索引、存储、压缩等技术，实时处理来自千万设备的海量日志数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据分析服务。 加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，构建各种面向各类AI应用场景的数据存储和处理平台，打造新一代的AI基础设施。 1. 参与阿里云战略级产品SLS研发，参与面向AI应用场景的多模态数据采集、处理、检索分析等功能开发与设计； 2. 参与数据飞轮的建设，研发高质量数据集的清洗和存储、检索系统； 3. 参与Agent数据反馈回路建设，打磨Agent质量； 4. 参与建设Agent数据基座，研发稳定可靠的Agent运行时数据基础设施。
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 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，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等 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 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。 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。
1. 负责可观测领域 AI Agent 的核心架构设计与研发。构建具备分层规划、工具调用与自验证能力的自主运维系统，解决复杂环境下的故障诊断与处置问题。 2.负责云监控系统自身诊断场景的 Agent 落地。将运维标准操作程序与排查经验转化为可复用的工具链，开发高可用、高并发的执行引擎，完成从意图理解到操作执行的工程闭环。 3. 建设 Agent 的业务评估基准与持续迭代机制。设计并实现基于大语言模型裁判机制的自动化评测流水线，通过数据回放与治理，保障智能体在真实生产环境中的准确率与稳定性。 4. 推进云监控 2.0 基于 UModel 统一数据模型构建 Agent 的底层知识体系。打破指标、日志、链路的数据隔离。 5. 负责云监控接入层及探针建设。支持 Prometheus、OpenTelemetry 等标准协议接入，完成可观测的采集、计算、存储的端到端链路在异构计算芯片架构上的深度适配，满足不同客户场景下的无缝接入与监控需求。
1. 参与模型服务平台云原生管控系统的开发，包括服务生命周期管理、弹性伸缩、灰度发布等核心能力建设 2. 负责大规模GPU集群的资源管理与调度系统开发，包括资源分配、超卖策略、异构资源调度等 3. 参与基于Kubernetes的调度器与Operator开发，实现GPU资源的精细化调度与利用率优化 4. 负责大规模GPU集群的稳定性建设，包括故障检测与自愈、可观测体系、安全管控等 5. 参与平台产品化与计量计费系统的开发，支撑商业化运营 6. 根据用户反馈快速定位线上问题，将运维经验沉淀为平台能力，持续提升系统可靠性
· 负责区域及出海市场营销工作，能结合公司战略方向、产品技术特点及市场需求，识别市场机会点，制定整合营销计划，挖掘新赛道及核心圈层，建立系统化市场覆盖矩阵，并确保有效实施。 · 负责大型Campaign项目策划及落地执行，基于赛道洞察、竞对情况、市场机会点、目标受众画像、产品优势，制定针对性的营销策略，能够在复杂环境中建立跨团队协同机制，协调各方力量达成目标。 · 负责AI、出海等重点赛道的心智定义、内容生产和传播策划，能结合市场热点策划事件营销，结合技术趋势、应用趋势挖掘和包装客户案例及产品技术优势，通过高质量内容及传播策划提升相关赛道阿里云声量。 · 负责营销活动的效果评估和数据分析，建立并持续迭代营销效果评估体系，定义关键指标，结合评价维度分析营销效果并持续优化营销策略。
1、负责推荐场景里的AI场景用户运营，设计传统推荐到AI chatbot场景的用户路径设计，扩大 AI 导购在传统电商逛场景下的渗透，在传统推荐场景激发用户问 AI，牵引推荐场景里AI用户规模增长。 2、负责天猫 APP 全端信息流策略运营、以及agent 策略运营，以 ipv 为北极星指标，推进多目标建模、用户长期兴趣建模、实时特征等落地。把行业运营经验沉淀为可被模型调用的策略agent，系统性提升推荐效率与用户体验。 3、负责手猫 APP 端内 AI 导购 体验定义与评测体系：定义用户理想态与测评机制，通过高参模型蒸馏与行业横向对比，制定理想态下的评测标准，以评测驱动整个系统的迭代方向；并打造自动化测评 agent，使其具备自主发现问题、定义问题的能力，持续无限逼近理想态。
背景介绍： 我们正在构建一个深度理解淘宝研发上下文的领域大模型，目标是打造一个具备“架构师级”洞察力的AI模型，从根本上提升研发效率与质量。如果你渴望在一个真实、复杂的场景中，将LLM的能力推向新的高度，并亲手塑造下一代软件研发的未来，我们期待你的加入！ 1. 领域模型训练： 负责淘宝研发领域大模型的核心算法，主导持续预训练（Continual Pre-training）、指令微调（SFT）和对齐（RLHF/DPO）等训练流程； 2. 知识注入与推理： 设计并实践创新的数据方案，将代码、文档、配置等异构研发知识高效注入模型；通过多任务学习、FIM等范式，增强模型对软件工程的深度理解与复杂推理能力； 3. 能力评估与迭代： 建立科学的评测体系，精准评估模型在代码溯源、影响分析、故障排查等高阶任务上的能力；分析bad case，驱动数据和算法的闭环优化。
核心职责 1. 负责跨境出口仓发或 JIT 业务的物流履约方案设计，设计并优化仓节点作业方案与时效成本模型。。 2. 识别平台或商家的物流需求和痛点，进行根因分析，并系统化搭建仓端全链路履约能力，推动产品和运营团队进行落地； 3. 负责跨产品、研发、运营、仓侧及上下游履约系统多方协同，推进项目落地，项目范围、进度、质量及业务结果负责。 4. 探索并推动 AI / 大模型在仓履约场景的应用，将 AI 能力产品化、工程化，形成可在 A 段仓网络复用的智能化解决方案。
1、有较强的商业意识，深入了解飞猪平台用增业务，建立并维护高效的业财沟通机制，参与业务策略制定，从财务视角评估投入产出，提供数据驱动的决策支持； 2、负责年度/季度预算编制、滚动预测及资源分配，监控预算执行情况，识别偏差并推动改进，搭建并完善用增业务的经营分析体系，定期输出经营分析报告； 3、建立用增业务相关的 ROI 评估体系，优化营销及补贴资源的投放效率，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、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、负责用户增长算法团队的整体规划与建设，制定增长算法的技术路线与演进方向，围绕拉新、激活、留存、召回、转化等增长目标，系统性构建算法能力体系，驱动业务持续增长。 2、主导跨境电商场景下的用户行为理解与画像建模，结合站内行为、搜索意图、沟通内容、商品偏好、交易路径等多源数据，建设用户分层、商机识别与转化预估能力，挖掘高价值用户与高潜商机。 3、统筹搜索、社媒投放、Push、Email、站内推荐等多渠道用户增长算法优化，推动意图识别、内容生成、个性化推荐、触达时机优化和人群策略等核心能力的建设与迭代，提升各渠道触达效率和转化效果。 4、负责预算约束下的跨渠道增长策略优化，围绕 ROI、LTV、转化率、获客成本等核心指标，建设广告投放优化、竞价优化、预算分配、流量质量评估和增量价值评估能力，提升整体增长效率和预算使用效率。 5、主导用户增长基础算法能力建设，覆盖转化预估、LTV 预估、uplift modeling、因果推断、A/B Test、推荐排序等方向，并推动大模型 Reasoning、RAG、Tool Use、Agent Workflow、多模态理解与生成等前沿技术在增长场景的落地应用。 6、负责团队人才梯队建设，包括算法工程师的招聘、培养与绩效管理，营造技术驱动、数据导向的团队文化，推动团队在算法深度与业务理解上的持续成长。 7、与产品、运营、工程、数据等团队紧密协作，推动算法策略从问题定义、方案设计、实验验证到线上落地和持续迭代的全链路闭环，确保算法能力对业务目标的有效支撑。
1. 负责面向LLM、图片、视频、音频的全模态标注能力建设和 Coding/Agentic 领域标注能力完善。 2. 负责标注平台智能标注能力建设，如LLM、多模态自动标注等，并建设基于标注平台的agent框架以及相关标注agent的开发； 3. 负责面向领域专家的专家标注平台建设，同时把智能标注能力迁移至专家标注平台。
1. 在AI 芯片上适配SOTA开源框架和SOTA模型，分析解决适配过程中发现的功能、性能与精度问题，为AI芯片客户提供问题支持和解决方案 2. 对SOTA模型和框架做原理分析，竞对分析、构建差异化产品竞争力，贡献开源社区提升产品影响力 3. 构建SOTA模型和框架端到端粒度、算子粒度、Kernel粒度的仿真框架，在芯片设计阶段提前发现精度、性能问题，保障芯片设计成功
团队介绍 我们是钉钉知识管理团队，致力于打造企业数字资产的核心基础设施与产品体系，帮助企业安全、高效地沉淀、管理、流通和应用知识。 团队业务包括但不限于： ● 企业级 AI 原生文件系统：提供统一的文件存储、组织、同步、检索和智能处理能力，支撑企业数字资产全生命周期管理； ● 在线文档产品：支撑多人实时协作、内容创作、发布与消费，持续提升企业协同效率； ● 群文件：连接沟通与内容，让群聊中产生的文件和知识可沉淀、可管理、可复用； ● 知识库与 LLM-Wiki：帮助组织构建结构化、可持续进化的知识体系，并通过大模型增强知识理解、组织、检索、问答与创作； ● 钉盘：为企业提供安全可靠的文件存储、共享、协作与管理服务。 随着 AI 深入办公场景，我们正在推动文件和内容从“被动存储”走向“可理解、可组织、可检索、可生成、可行动”。团队也在建设面向知识管理场景的 AI Harness，将模型接入、上下文构建、任务编排、工具调用、效果评测、安全治理与可观测性沉淀为通用工程能力。你将参与钉钉知识管理核心产品与基础能力建设，在大规模分布式系统、内容与文件技术、企业级权限安全、搜索和 AI 工程的交叉领域解决真实问题。 你将获得 1. 参与钉钉知识管理核心业务建设，服务企业数字资产沉淀、管理、流通和智能应用的关键链路。 2. 深入在线文档、群文件、知识库、钉盘及 AI 原生文件系统等多类产品场景，获得兼具技术深度与业务广度的实践机会。 3. 在分布式系统、文件与内容技术、搜索、数据安全和 AI 工程的交叉领域持续成长。 4. 与产品、算法和工程团队共同探索 AI 时代企业知识管理的新形态。 5. 清晰的职业发展路径，可沿技术专家或管理方向持续发展。 岗位职责 1. 参与钉钉知识管理业务的服务端设计与研发，覆盖在线文档、群文件、知识库、钉盘及企业级 AI 原生文件系统等产品和平台能力。 2. 负责核心业务模块的需求分析、技术方案设计、开发上线和持续演进，对模块交付质量、稳定性与用户体验负责。 3. 建设统一的企业文件与内容基础能力，包括文件元数据、目录与空间、版本管理、分享协作、发布预览、内容生命周期等。 4. 参与高可用、高并发、可扩展的分布式系统建设，持续优化存储、索引、同步和访问链路的性能、稳定性与成本。 5. 建设企业级权限与数据安全能力，包括多租户隔离、细粒度权限模型、审计追踪、数据加密及合规管控。 6. 参与知识数据基础设施建设，解决内容解析、数据一致性、实时更新、权限过滤和大规模检索等技术问题。 7. 建设面向知识管理场景的 AI Harness，完善模型接入与路由、上下文工程、任务编排、工具调用、评测反馈、安全治理、成本优化和可观测性等通用能力。 8. 建设 LLM-Wiki 等 AI 原生知识产品能力，推动内容理解、智能组织、语义检索、RAG、知识问答、AI 辅助创作与 Agent 的产品化落地。 9. 完善服务治理与可观测性体系，通过缓存、消息队列、限流降级、故障恢复、日志、指标和链路追踪提升系统韧性。 10. 与产品、客户端、前端、算法、测试等角色紧密协作，将复杂业务问题拆解为清晰、可演进的技术方案。
1. AI能力研发：主导钉钉财务/智能合同业务的架构设计与AI研发工作，整合大模型和AI技术，赋能企业财务/智能合同场景； 2. 服务端架构开发：构建高并发、高可用的服务端系统，支持AI模型的在线推理与实时响应，保障企业级业务稳定性 3. 全栈能力：有一定的全栈开发功底，了解前端技术，能独立完成简单前端项目开发构建发布； 4. 跨团队协作：从商业视角看问题，并协调相关方合作，与产品经理、前端工程师、算法专家协同，将AI能力深度集成到钉钉智能财务/合同产品中，实现业务价值
职位描述： 1. 负责内容安全策略运营，包括安全评审、安全策略制定、产品链路完善等，保障业务内容合规； 2. 具备较高的风险敏感度，掌握内容安全相关舆情或法律法规动向，及时对新增风险进行识别布控； 3. 协同上下游各职能团队，整合资源、完善和优化社交场景的风控产品链路，有效利用技术和数据手段驱动内容安全管控良性循环； 4. 在对深刻理解业务的基础上，利用数据化运营思维，深入业务数据分析，挖掘风险特征进行有效策略迭代更新。
1.机构/高校/供应商生态全生命周期管理：负责外部资源拓展匹配、准入管理、资源调度、交付履约及结算等工作。建立完善的合作伙伴绩效管理制度，通过科学的评估体系优化供应商合作，提升整体合作质量。对合作伙伴在项目中出现的问题和事故进行及时干预与处理，确保项目顺利推进 2. 交付与运营效率提升：通过商务策略优化、流程再造及产品设计创新，不断提升高校交付及运营效率，降低整体业务交付成本。推动资源管理的智能化与自动化升级，助力公司在高难数据构建、标注领域保持竞争优势 3. 创新模式：借力高校/机构/政府资源高地，创新数据合作模式，优化数据产线
【需要你负责——】 1、负责管理、指导门店商品部、加工部、营销部的日常工作； 2、管控商品订货、陈列、卖场布局，合理进行库存管控，控制损耗，促进销售业绩及毛利的达成； 3、促进生熟联动项目推进工作，确保商品链路通畅； 4、负责门店的客服、用户体验各项指标的达成，能够有序完成各项客服相关培训工作 ，负责门店重大客诉的跟进及处理； 5、推动贯彻公司商业业务的各类制度、规范、标准在门店的落实，保障门店运营制度规范的有效落地； 6、主动开拓、发展本区域重点大客户，挖掘客户需求，进行有针对性的业务推介，提升门店会员粘性与区域内的会员渗透； 7、指导与培养下属工作能力，打造高绩效团队，形成阶梯化人才成长模式。
1、负责阿里巴巴国际事业部数据研发体系建设，通过 数据建模 + AI + 工程化能力，支撑业务分析、算法迭代与数据服务。重点面向国际站 AI 业务场景（如Acciowork、智能运营、搜索推荐等），建设高质量的离线/实时数据链路，提供稳定可靠的数据资产、特征工程、样本构建、模型训练数据供给及数据回流能力，并通过 Data Agent 等智能化工具提升数据研发与交付效率。 2、建设国际站核心数据资产，围绕用户、商品、交易、供给、流量、运营等核心主题域，开展数据建模、分层治理与资产沉淀，形成标准统一、口径清晰、可复用、可服务化的数据资产体系。深度结合 AI 业务需求，沉淀面向算法与运营的数据服务能力，为人群运营、商品管理、品类运营、内容运营及算法特征生产提供稳定、及时、高质量的数据支撑。 3、负责数据中台的数据稳定性、研发效能与成本治理体系建设。建设和完善数据质量监控、链路保障、故障演练、元数据管理、数据血缘追踪等基础能力；并引入 Data Agent 等 AI 提效手段（如智能 SQL 生成与审查、数据校验、异常诊断、血缘分析、成本优化建议等），提升数据研发效率与数据链路可观测性。通过组件化、模板化和工程化手段提升数据架构扩展性，支持数据产品、AI 数据链路及数据服务的快速迭代和规模化扩展。
1、负责淘系各类决策数据体系的建设，通过数据+工程化，联合BI赋能管理决策，提供高质、稳定的决策数据产品； 2、构建淘系模型、稳定性、质量、成本等治理体系，建设丰富的技术+业务元数据，通过工程化能力，打造先进的淘宝数据治理平台，服务前台业务； 3、打造商业智能分析skill，提升AI服务的能力
职位描述： 1、作为阿里巴巴智慧园区产品解决方案架构师，面向企业总部、产业园区、公共建筑、地产公司头部客户，实现智慧园区相关产品解决方案在各类客户和行业场景中的落地推广； 2、通过深入场景调研，为客户提供智慧园区业务规划、应用规划、技术架构、数据架构和网络架构设计，并支撑项目成功交付； 3、洞察行业技术趋势（如AI、智能体等），沉淀产品在各行业与业态的解决方案，完善产品商业化基础能力建设，不断演进现有解决方案标准弹药库； 4、参与制定并推进产品市场推广策略，赋能各协作团队，支持客户成功。 5、与BD、产品经理、技术团队及协同团队紧密合作，深刻理解洞察客户需求与行业趋势，共同打造有行业先进性的产品解决方案；
1. 深度参与飞猪度假供应链能力建设，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. 全面参与度假供应链领域真实场景的AI应用，通过对大模型、Agent等的实践完成效率和体验的升级。 3. 深度参与系统架构设计及评审、CodeRview、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。
系统架构 设计系统架构蓝图，选择适合的技术栈，通过合理的技术选型和服务拆分，保障系统未来的高可用、可扩展与安全性。 数据模型 将业务领域抽象为结构化、高性能、易维护的数据模型，定义数据实体、关系和生命周期。 API实现 与产品设计前端工程师密切合作，提供稳定、高效、安全的API服务，并共同保障端到端的体验。 后端工程 基于 AI 软件开发新范式建立从编码、测试到部署的流程，构建完善的可观测性体系，保障研发效率和线上服务的稳定性。 AI Agent工程 理解和构建对应业务领域的意图空间和知识工程体系；负责模型和框架选型、开发和优化Prompt & Context & Harness、RAG、Memory、MCP、Skills等AI Agent核心组件；建立AI Agent的评测体系，通过'评测->归因->分析->改进'闭环持续驱动AI Agent的准确性、鲁棒性和泛化能力。
1、 SOC日常告警/事件、人员权限运营值班管理； 2、 负责IDC实时安全运行情况（包括人员、资产等）的监控及安全事件实时响应、并协调、跟进事件处理工作； 3、 组织SOC标准化运营流程培训、考核、测试等。 4、具备产品思维，对日常运营过程中发现的产品系统问题，主动推动解决，不断完善SOC系统建设
1、营销创意与电商转化设计（Performance & Conversion） 负责行业新品上市和品类的全链路营销设计：包括站外渠道的市场传播媒介设计，站内营销会场设计以及IP合作周边设计；针对抖音/微博/小红书等不同平台属性，设计差异化的视觉物料（信息流素材、封面图、短视频关键帧包装），懂视觉卖货逻辑，以及物料排版的差异性。 2、项目管理与供应商对接（Management） 负责主KV的同时，有和供应商对接的经验，把控外包产出质量，并能具备较好的上下游沟通能力，能通过非专业语言和非设计岗位的同学进行良好的沟通，*能够通过AI来建立内部视觉素材库以及物料快速产出和沉淀的流程是加分项； 3、品牌视觉体系搭建与迭代（Branding） 负责相关品牌整体视觉的维护与升级，包括VI规范、IP形象设计、品牌色管理，确保品牌在专业可信与年轻活力之间找到最佳视觉平衡点。针对健康行业的特殊性，主导设计符合医疗级别严谨感或自然疗愈感的视觉语言，区分于普通快消品。
1、负责阿里控股相关业务的招聘，基于业务策略及组织能力需要，制定全年招聘策略，并确保招聘计划的有效落地与执行； 2、基于对业务的充分理解，高效完成人才获取的同时，形成中、长期的人才获取，以及人才梯队建设，并通过持续运营保障人才的链接与转化； 3、通过对行业，竞争的高质量洞察分析，对业务与组织的阶段性决策提供支撑 4、管理并推动各招聘渠道的有效运作，结合所属业务场景特点，积极探索创新的招聘解法； 5、完成对所负责业务单元的招聘运营工作，持续对效率、质量、体验、成本、品牌进行管控与优化；
1、对休娱&丽人行业的销售策略运营工作负责，通过作业规则设计、销售政策运营、数据运营、产品运营、策略运营、商家商品运营多方面，帮助行业提升业务规模拓展及商业营收。 2、搭建行业多方作业规则及系统化，通过作业标准化、工具化体系搭建，提升行业商业化运营能力及业务作战的效率；提升运营团队专业能力提升以及团队作业健康度。 3、与产品团队、绩效激励团队、财务团队等多部门目标咬合及协同，通过目标管理、过程监控洞察，绩效激励手段，保障业务目标的达成。
1、基于对医疗&教培行业趋势、竞对动态及平台数据的深度洞察，制定大区年度经营战略与商业版图规划，明确增长路径与资源投入优先级 2、带领团队实现辖区内教培&医疗商家（亲子、教育、口腔、综合医院、医美等）的快速渗透，基于 LBS 场景特性，整合营销、广告等资源，打造可复制的行业标杆案例。 3、 负责大区管理梯队的选拔与培养，提升团队作战能力，打造高执行力销售团队。 4、跨部门协同与流程优化：协同产品、运营等部门推动项目落地，参与制定并协调上级政策的本地化执行，优化区域内部管理流程。
1. 根据市场动态及行业客户需求，制定并执行区域业务规划，确保快递网点、消费者、网络运营以及政府监管等多方利益的平衡，促进驿站业务的持续健康发展。 2. 整合公司内外资源，确保总部运营策略在所负责区域的有效实施与落地执行。 3. 负责监控区域站点和网点的日常运营情况，并及时处理异常问题，保障整体运营稳定。 4. 组建并领导本地化团队，致力于提升站点服务质量与用户体验，优化站点经营环境，增强站点的生存与发展能力。
1. 根据即时零售业务不同保险产品定位和客户体验要求，设计并落地全流程理赔流程、审核和服务标准，在风险和成本可控的基础上持续提升客户体验。 2. 深入洞察客户需求。协同保险行业合作伙伴探索并持续创新理赔服务模式，协同业务团队深化客户对保险的价值认可和品牌信任。 3. 建立科学有效的理赔指标监控和分析优化机制，驱动理赔流程和规则优化的同时，向保险产品和客户运营策略提供优化建议。 4. 协同两核策略、风控团队持续完善AI和数据智能在理赔体验、风险管理方面的能力水平，用更强的风控能力实现更高的体验追求。 5. 理赔作业团队管理和交付质量提升。
