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橙翼是阿里巴巴集团核心财务共享服务中心，以「打造全球高性价比、高质量的智能财务共享中心」为使命。在这里，你将拥抱 AI、大数据等前沿技术，成为驱动企业高效运转的「财务数字大脑」的一员；你将有机会与来自不同文化背景的财务精英并肩作战，共同探索 AI 时代财务管理的无限可能—我们正在寻找一名具备端到端 OTC 经验的流程主管，加入财务共享服务中心 Marketplace（MP）业务线，负责 MP 相关 OTC 流程的日常运营、流程移管与持续改善，并支持跨团队协作。 1. 负责 MP 相关 OTC 流程模块的日常运营，涵盖商家结算、卖家争议处理、退款与拒付等，保障流程稳定、准确、及时。 2. 处理日常运营中的复杂及高影响问题（如大额争议、计费异常、跨主体结算差异等），开展根因分析并推动闭环。 3. 监控结算及时率、账龄、争议解决率等关键指标，识别改善机会并推动落地。 4. 维护和更新 SOP、操作指引与知识库，确保符合内控与审计要求。 流程移管与项目交付 1. 参与 MP OTC 流程移管项目，负责所分配工作流的现状调研、流程梳理、知识转移、测试、并行运行、上线及稳定期支持。 2. 跟踪里程碑、风险与问题，及时向项目负责人汇报并推动解决。 3. 识别不同国家的本地化需求与系统差异，协助流程标准化落地。 跨职能协作 1. 使用英语与海外业务、卖家运营、本地财务等相关方沟通协作。 2. 配合 IT、产品与数据团队推动系统优化与自动化机会落地。 3. 支持内外部审计与内控测试。
我们正在打造面向下一代开发者与知识工作者的 AI 原生产品，覆盖 Vibe Coding（AI 驱动的自然语言编程）与 AI 协同办公两大场景。商业化策略运营岗位对整体营收数据负责，通过数据洞察和策略设计，帮助产品提升toC和toB的商业化营收数据。 1、对 产品营收指标负责：MRR、ARR、Paid Users、ARPU等； 2、设计并落地商业化核心策略：如促销策略、激励方案、定价方案、漏斗优化，商业获客渠道运营等； 3、定期做营收诊断：识别流失/降级/低付费转化的核心症结，给出可落地的策略动作。 4、联动增长、产品、财务团队做定价实验和 Pricing Page 迭代，管理定价 A/B Test 全流程。 5、搭建商业化数据看板：数据驱动增长； 6、关注 AI 产品行业定价和商业化演进，具备行业视角。
1、负责阿里云东区出海客户的售前工作，设计云和AI技术架构，提供技术验证等服务，支撑销售团队达成业务目标。 2、基于阿里云全球化的技术产品和方案，为出海客户设计云上架构，响应关键需求，参与客户的方案比选，POC功能演示与性能测试，提供可落地的解决方案，支撑客户出海业务发展。 3、围绕技术领域（云原生、大数据、人工智能）和细分行业（视频智能、零售制造、电商游戏等），洞察市场，孵化行业创新解决方案，沉淀客户案例，推动行业发展。 4、与产品研发团队合作，传递来自客户侧的全球化市场需求，共同推动阿里云产品和解决方案的国际化发展。 5、对外发声建立行业影响力，组织内外部行业沙龙和技术分享，传递阿里云在出海业务的最佳实践。
1.参与驿站数据研发的规划设计和建设，通过数据产品和数据服务等方式，实现数据驱动业务增长； 2.参与驿站数据仓库的模型设计与ETL开发，及时运维保证数据质量； 3.深入驿站的业务，发掘痛点和应用场景，基于海量数据为驿站客户提供更好的服务； 4.梳理公司数据资产，优化数据服务，结合业务场景挖掘应用价值；
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、技术架构、数据架构和开发流程 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 • 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 基础服务开发 • 洞察和抽象团队内的共性技术需求并形成基础服务技术方案 • 通过技术框架、技术领域SDK、web组件库、技术知识库等可复用能力的建设，不断提升团队研发效率和质量 技术洞察与研究 • 通过行业会议、技术媒体、学术研究、友商交流等方式，收集领域内的最新技术信息，包括但不限于技术原理、技术优劣势、应用场景等 • 追踪并定期分析竞对产品的核心技术指标和发展方向 • 通过内外部渠道，了解并洞悉客户需求，并凝练形成对应的技术洞察 技术规划 • 基于业务需求和技术洞察，制定技术团队的中长期发展规划和技术路线图 • 体系性的设计各类配套规划，包括技术人员规划、技术基础设施规划、技术质量规划、技术安全规划等 项目管理 • 确定项目目标和范围，并拟定项目计划、预算和资源需求计划、项目风险评估、交付成果等 • 组建项目团队，明确项目各岗位职责和任务，配备必要的资源，并设计高效的协作机制 • 按项目计划进行落地实施，并对项目进度、数据、质量进行监控，确保项目保质保量实施 • 总结项目经验和教训，反馈项目成果和绩效，为之后的项目管理沉淀经验总结
1、具备CALL HIGH能力，能够跟伙伴操盘手进行云业务和AI对话，基于伙伴的现状引导伙伴持续在阿里云和AI上投入； 2、对全国总代伙伴销售进行常规的coach和项目review，进行客户分析、项目分析、T2伙伴分析，并协调公司相关资源解决问题，提升伙伴商机转化、业绩达成核T2伙伴拓展能力； 3、带领总代和区域核心T2合作伙伴制定业务目标，规划业务重点和资源投入计划等对存量客户和新兴赛道进行盘点和挖掘，并监督日常执行； 4、与T2伙伴和客户的关键人员建立长期的合作关系，提升客户满意度，并通过有效的资源整合和运作，推动实现客户的续签和Upsell； 5、协同内部团队构建和落地成功方法论。在内部建立跨组织关系，推动伙伴成功和项目的落地； 6、与伙伴负责人、业务团队负责人合作设计和制定销售策略、业绩提升路径、伙伴解决方案升级等 7、负责合作伙伴整体运营管理，包含经营分析、业务review、重点战役及事项管理、市场投放、活动策划等
【部门介绍】 随着大模型技术的飞速发展，理解和生成多模态数据（图像、视频、音频、3D素材等）的能力日益增强。目前，构建能够同时进行输入和输出的多模态世界模型已成为业界的研究热点，也是实现通用人工智能（AGI）的重要技术路径之一。 万相Wan将持续在世界模型、原生多模态预训练、理解-生成融合范式、统一Tokenizer研究、人类反馈与强化学习等前沿技术方向上进行探索，始终追求在多模态世界模型领域的领先研究地位，致力于建立世界级的技术影响力。 【职位描述】 1. 负责万相Wan多模态生成大模型研发，重点解决生成大模型的训练和推理效率问题。 2. 负责研发各种蒸馏加速算法，包括CFG蒸馏，推理步数蒸馏等。 3. 负责研发各种Training-free推理加速算法，不限于cache、量化、采样优化等策略。 4. 负责研发生成模型的高效训练架构，包括但不限于sparse/linear attention、时空独立建模、超分模块等策略。
1、渠道开发：负责所分配大区的经销商开发与招募，主动挖掘潜在经销商资源，完成渠道签约目标； 2、渠道管理：维护和发展经销商关系，跟踪经销商项目推进进度，协调内部资源支持经销商业务落地； 3、目标达成：承担区域渠道销售目标（签约额与回款额），制定并执行区域渠道拓展计划，确保关键里程碑达成； 4、方案支持：配合经销商完成客户需求沟通与方案呈现，推动ZBot攀爬机器人在料箱存储等核心场景的标杆项目落地； 5、政策执行：落地执行经销商合作政策（包括价格体系、返利机制、区域保护等），确保经销商合规运营； 6、市场洞察：收集并分析区域市场竞品动态、行业趋势和客户需求，为产品和渠道策略提供一线信息输入； 7、团队赋能：参与经销商培训体系搭建，为经销商提供产品知识、技术方案和销售工具的支持。
1. 智能体架构与模型记忆： 主导办公场景下智能体核心算法的设计与优化，涵盖任务规划、工具调用（Function Calling / MCP）、记忆调度等关键模块，提升智能体在复杂办公任务中的自主决策与执行能力。 运用 RAG、向量检索、长短期记忆等技术构建模型记忆系统，为智能体提供可靠的知识获取与上下文召回能力。 结合思维链（CoT）、思维树（ToT）等复杂推理技术，赋予智能体独立探索和解决复杂难题的能力。 与工程团队协作，在有限推理算力下构建完整可落地的 Agentic Workflow 解决方案，推动智能体能力在产品中的集成上线。 2. 评测体系： 围绕企业级办公场景构建评测体系，覆盖任务理解、知识问答、工具调用等关键环节，建立自动化评测、人工评审与回归测试机制，支撑模型与智能体版本迭代的量化决策。 设计实验验证不同技术路线在真实数据与任务下的效果，为方案选型与持续优化提供数据支撑。 3. 多模态与垂类能力建设： 将大模型与多模态能力适配到具体办公产品功能中，包括但不限于 AI 文本生成、代码生成、文生图、文档图像识别与理解等方向。完成 Prompt 工程、垂类微调等能力的业务实现，满足办公场景下的多样化 AI 需求。 参与产品功能从需求分析到部署上线的全流程开发，保障技术方案高效落地并持续进行性能调优。 4. 模型优化： 负责大模型后训练相关工作，包括 SFT（监督微调）、偏好优化（DPO/RLHF 等）、强化学习（RL）等方法的应用，提升模型在办公业务场景中的稳定性、准确性和可控性。 建设数据飞轮，沉淀用户反馈与交互日志，形成可用于训练和效果回归的数据资产，支撑模型版本持续迭代。 5. 技术演进与工程化落地： 追踪大模型、多模态及智能体领域的最新研究进展与行业动态，评估其在办公场景中的落地可行性，为团队提供创新性的技术思路和解决方案。 负责前沿技术的实验验证与核心模块实现，推动可行技术在产品链路中的集成与上线。 与产品、工程等跨部门团队协作，定位模型在真实业务场景中的效果问题并推动解决，持续提升用户体验和产品竞争力。
1、负责多模态数据处理链路的推理优化，分析性能瓶颈，软硬件结合优化，实现包括语言识别、计算机视觉等多方向的推理优化，达到极致性能； 2、负责多模态数据处理链路的可观测性工具建设，包括数据处理、模型推理的监控、告警等； 3、负责异构资源（GPU、CPU等硬件）的调度优化，实现潮汐资源、混部资源、多云资源的最优化调度 4、负责集群和业务服务的稳定性治理、资源利用率提升，通过系统化方式提高GPU、CPU等硬件资源的使用效率。 5、参与设计高吞吐、低延迟的数据处理 pipeline。针对大模型数据处理场景（如LLM、多模态），优化数据清洗、预取、缓存及异步加载策略，确保数据大规模产出。
1、负责语音方向的服务端架构设计与开发，包括长连接网关、信令调度、会话管理等核心模块，保障实时通信链路的高可用、低延迟与可扩展性； 2、承接承接千问等业务模块的服务端研发工作，覆盖需求分析、方案设计、编码实现与质量保障全流程； 3、负责服务的高可用工程建设，落地灰度发布、熔断降级、容量压测等稳定性手段，独立定位和处理线上问题； 4、负责服务性能优化，围绕尾延迟治理，开展GC停顿、锁竞争、下游抖动等延迟长尾问题的排查与治理； 5、参与技术方案设计与文档沉淀，与产品、算法、客户端等团队紧密协作，推动项目高质量落地。
1. 负责税务合规信息化整体解决方案架构设计，对税务领域有深刻理解，把握所处行业发展; 2. 负责境内外公司涉税产品的产品规划、系统设计、方案落地、产品迭代； 3. 通过流程管理及标准化、自动化的方式，使税务合规管理工作不断深入及完善； 4. 承接整体产品目标，保证整体要求在税务产品域的落地，保证税务域与整体产品规划保持一致；
岗位定位 我们正在把 Studio 从视频创作"工具"进化成"AI 创作平台"。这里不止一种创作方式，而是覆盖多种创作模式的完整创作体系。你将作为 Studio 创作体系的核心研发，负责把创作、编辑、智能生成、3D 可视化、多人协作等能力做成稳定、流畅、智能的产品，并能扎进不同创作模式持续做深、打磨。每一种创作模式都在走向 Agentic 化——每一次用户操作背后，都有 AI 在参与理解、生成与迭代。 核心职责 1. 创作模式能力建设 ● 负责 Studio 多种创作模式的核心能力研发与工程建设，扎进各创作模式持续做深、做好，打磨极致的用户创作体验，构建产品的核心竞争力。 ● 覆盖从故事板、自由画布到 Agent创作、智能剪辑等多种创作模式的建设，能根据方向重点灵活切入，把不同创作模式都做到好用、易用。 2. 让各创作模式更 Agentic ● 推动 AI Agent 深度融入每一种创作模式，让创作从"人操作工具"走向"人与 Agent 协同创作"，把各创作模式整体带向更 Agentic 的形态。 ● 设计 Agent 参与创作的交互方式，让 AI 的理解、生成与调整过程对用户清晰可见、可控可干预，把不确定的生成过程做成顺畅、可信赖的创作体验。 3. 图形渲染、音视频与 3D 能力建设 ● 基于 Canvas / WebGL / WebGPU / OffscreenCanvas / WebAssembly / WebCodecs 等技术，建设高性能渲染与实时预览能力。 ● 负责音视频基础能力，包括播放、剪辑、转码、封装格式、字幕、音轨、流媒体协议、解码与处理链路。 ● 参与 3D 资产预览、空间编辑、镜头控制、实时渲染等方向的能力建设，探索 Mesh / 点云 / NeRF / 3D Gaussian Splatting 等新型 3D 表达在创作场景的落地。 4. 多端适配与多站点 ● 支持浏览器端、桌面端（Electron / Tauri）等多种运行环境，保障不同设备、分辨率、浏览器和网络条件下的一致体验。 ● 参与国际化、多语言等基础能力建设，支撑国内站 / 国际站 / 海外独立站等多站点的统一技术架构。 5. 性能与体验保障 ● 从用户体验出发，持续提升各终端的性能与创作流畅度，优化加载速度、交互响应、渲染稳定性与弱网体验，让复杂创作也能顺滑好用。 ● 建设产品质量与稳定性保障，覆盖监控、异常定位、自动化测试等能力，保障产品长期稳定迭代。
深入参与无人零售货柜场景下用户购买行为识别算法研发，围绕“传统视觉能力 + 多模态大模型”协同方案，重点提升复杂场景下的识别准确率、鲁棒性与工程落地，支撑算法方案在真实业务中的持续迭代与规模化复制。具体工作包括但不限于： 1. 参与搭建和优化从目标检测、商品识别、目标跟踪、时序行为理解到交易事件判定的完整技术链路； 2. 推动传统视觉能力与多模态大模型在视频理解、复杂行为推理、异常场景识别等方向的协同应用，探索适合业务场景的高精度、低成本解决方案； 3. 建设异常场景检出、风险识别与兜底处理机制，提升方案对边界问题的覆盖能力和线上稳定性； 4. 基于线上问题构建数据回流、样本分析、标注优化、训练评估和效果回归机制，持续提升模型在真实业务场景中的表现； 5. 参与线上识别链路的部署、策略优化与性能调优，平衡识别效果、推理成本与响应延迟，推动方案稳定上线。
深入参与 Alibaba Token Hub 事业群 MaaS 业务（Model as a Service）的核心算法研发，以前沿的技术驱动顶层业务创新，定义下一代 AI-Native 交互范式。结合阿里云真实业务场景，基于语音与全模态大模型（Omni），打造行业领先的全双工语音交互能力，并将核心能力反哺至基座模型。具体工作内容包括但不限于： 1、全双工对话管理：构建"边听边说"场景下的对话决策能力，包括开口时机判断、话轮承接与打断策略、静默与让步控制等，实现自然流畅的人机对话体验。 2、语音端到端对话质量攻关：在多模态融合架构下保持并提升大模型的对话智商与情商，解决流式语音生成、模态对齐与业务能力落地等核心问题。 3、对话策略能力构建：通过强化学习（RLHF / RLVR / AgenticRL 等）提升模型在复杂对话场景中的策略能力，包括谈判博弈、施压引导、情绪感知与回应等，使模型在不同业务场景中具备"会说话"的能力。 4、训练和推理框架的深度使用：掌握vLLM/vLLM-Omni/SGLang/TensorRT/Triton 等推理引擎的使用与优化，基于 Megatron/DeepSpeed/veRL/ROLL 等框架，结合语音与 Omni 模型特点定制化改造与优化。 5、训练数据与模型迭代：参与训练数据构建、模型微调（SFT / RLHF / RLVR / AgenticRL 等）及线上效果的持续迭代，形成数据飞轮驱动的模型持续进化能力。
岗位定位 我们正在构建 Agentic PaaS 能力层——让平台的 AI 视频创作能力以 CLI / SDK / WebMCP / Skills 等形态，被开发者、合作方产品和 AI Agent 广泛调用。你将负责这一能力层的多终端工程建设，把视频创作能力变成可嵌入、可编排、可实时交互的产品，让客户与开发者能够更智能、更 agentic 地完成视频生产。 核心职责 1. Agentic 能力输出与 MCP 建设 ● 基于 MCP协议，在 Web 端构建可被 Agent 调用的能力服务（WebMCP），让平台的创作能力可被任意 AI Agent 发现、调用与编排。 ● 将复杂的视频生产流程封装为可编排、可复用、可分发的标准化技能（Skills），支撑 Agent 场景化视频生产。 ● 设计面向 Agent 的调用接口与上下文协议，让 Agent 能够自主规划、执行、迭代视频创作任务。 2. CLI 工具链建设 ● 设计并实现 CLI 的完整链路：鉴权体系 / 原子命令 / 场景命令 / 自升级机制 / Plugin 扩展。 ● 构建面向开发者和 Agent 的命令调用接口，支持在本地Agent/终端直接完成视频生产任务。 3. SDK 能力封装 ● 设计面向第三方集成的整体 SDK 体系，支持合作方在 Web、桌面端、移动端等多终端嵌入创作能力。 ● 构建 SDK 的音视频核心能力：播放、编辑、转码、编解码、流式渲染、实时预览等，保障跨终端场景下的性能与体验。 ● 定义清晰的 API 契约与版本管理策略，保障 SDK 稳定性与向后兼容。 4. 实时生成互动引擎 ● 建设实时生成互动引擎的核心能力，支持多协议低延迟流式传输与交互，为上层应用提供统一的实时生成互动语义。 ● 对接实时 AI 生成模型服务能力，设计引擎的对接协议，将实时生成互动能力封装为可被 SDK / CLI / WebMCP 调用的标准接口。 5. 音视频核心能力 ● 负责跨终端音视频核心链路：编解码（H.264 / H.265 / AV1）、封装格式、流媒体传输、自适应码率、音画同步等。 ● 基于 WebCodecs / MediaSource Extension / WASM 等技术，建设高性能音视频处理能力。 ● 持续优化多终端场景下的播放质量、首帧速度、弱网体验和功耗表现。
1、负责 AI Agent 产品的前端架构设计与核心交互开发，覆盖 Web、桌面端和移动端，确保多端体验一致性与高品质交付； 2、主导 Agent 核心架构设计，构建基于 Planning/Memory/Tool-use 的高性能编排引擎，实现复杂任务的自动化规划与执行；基于 MCP (Model Context Protocol) 标准构建可扩展工具链，深度优化 Function Calling，实现 Agent 与系统的无缝互通； 3、深度参与 AI-Native 全栈方案设计，落地对话式 UI、流式渲染、Agent 编排、Tool Use、Function Calling 等 AI 交互与服务端集成范式； 4、参与系统架构优化与基础设施建设，关注服务稳定性、可观测性与研发效能提升，推动团队全栈工程化最佳实践。
一、端侧 Agent 交互体验 ● 主导 AI Agent 在 Android/iOS 客户端的核心交互架构设计与实现——包括流式对话渲染、多模态内容展示（文本、图片、语音、视频）、工具调用结果可视化等关键体验 ● 设计并实现 Agent 与原生系统能力的深度集成方案——通知、快捷指令、系统分享、Widgets 等，让 Agent 能力自然融入移动操作系统的使用体验 二、Agent 能力平台与架构 ● 设计可扩展的端侧 Agent 能力框架——支持 Function Calling、Tool Use、Plugin 机制，让 Agent 具备调用第三方应用和系统服务的能力 ● 构建端云协同的混合推理架构——根据任务复杂度、网络状态、设备能力动态分配端侧与云端推理，实现智能路由与无缝降级 三、产品落地与体验度量 ● 建立移动端 AI 功能的质量保障与效果度量体系——自动化测试、性能基准、模型效果评测、A/B 实验框架，用数据驱动 Agent 能力的持续迭代 ● 深度参与 Agent 产品方案的技术评审与可行性分析，推动关键场景从概念验证到用户价值交付的闭环落地 ● 持续跟踪 Apple Intelligence、Google AI Edge、Qualcomm AI Stack 等平台能力演进，推动团队技术选型的前瞻性决策 四、组织建设与技术文化 ● 参与端侧 AI 方向的人才引进与技术面试，协助搭建高水准的移动 AI 工程团队 ● 积极沉淀端侧 AI 工程实践，输出技术文档与最佳实践，营造开放分享、追求极致的工程文化 ● 参与技术分享与行业交流，在端侧 AI Agent 领域建立个人和团队的技术影响力
职位描述 ● 业务场景洞察与模式重构：深入物流业务一线，在核心运营和经营场景上，系统性梳理物流全链路痛点与机会点，识别高价值 AI 切入场景，审视和设计业务流程（如AI 原生方案替代、新业务形态构建、人机协作的最优边界等） ● AI 解决方案设计：主导 AI 解决方案的端到端设计，涵盖场景定义、数据链路、模型选型与人机协同机制。参与 Prompt 策略设计与调优，搭建 RAG 知识体系，编排 Agent 工作流与工具调用，沉淀可复用的组件资产。方案能兼顾可行性与业务 ROI。 ● 效果分析迭代与落地协同：建立 AI 解决方案的评测体系，定义 Benchmark，搭建自动化回归与问题归因机制，通过数据分析持续追踪方案效果并驱动迭代优化；与运营、产品、技术等合作方高效协同，推动方案从 Demo 走向生产；将 AI 能力转化为部门可共享的方法论与工具资产。 ● 前沿技术追踪与方案研究：关注AI 与物理世界相结合的变革趋势，持续跟踪大模型、Agent、具身智能等前沿技术进展和物流行业应用，将外部最佳实践转化为新物流模式重塑。
1、负责所辖区域美食服务商的布局及招募策略制定，挖掘优质资源，通过线上、线下多种方式招募并对招商结果负责，定期复盘沉淀招商方法论； 2、协助服务商搭建团队、业务培训、机制建设、团队管理，打造一支优秀规模化、标准化作战团队； 3、落地渠道业务部的拓展策略及销售政策，用数据驱动指导服务商作业，拿到交易和商业化结果，帮助服务商成长； 4、识别业务风险，传导风控要求，主动汰换业务发展或作业规范不合格服务商。
1. 产出蓝图：与客户对接，理解客户需求并产出业务需求规划蓝图。 2. 产出PRD：深入理解客户需求，产出PRD并与客户达成共识。 3. 产品迭代：接收和学习新事物、新思想，不断创新迭代产品。 4. 行业研究：研究新技术、新体验，研究市场和竞争情况，制定并执行产品战略。
1. 负责政企产品运营管理，根据产品/项目内容精准定位，制定相应的运营策略及实施计划； 2. 通过党建联建、业务交流等方式，加强客户与业务之间的链接，能够联动集团内外资源，积极促成项目合作和落地； 3. 负责产品客户关系维护，及时响应并处理客户的各类诉求，保障客户满意度及客户生命周期； 4. 对项目运营结果进行数据分析，并据此提出改善措施，不断提升项目整体运营效率。
1、负责重点汽车品牌的商务拓展与长期经营，对品牌合作关系、合作机会和经营结果负责。 2、深入理解主机厂组织架构、决策链路和预算机制，建立并维护品牌市场、销售、电商、数字化及用户运营等关键部门关系。 3、独立完成客户拜访、需求挖掘、合作方案设计、资源整合、商务谈判及项目落地，推动合作从意向进入立项、签约或上线阶段。 4、围绕新车上市、用户增长、线索获取、到店试驾、锁单成交、会员运营及增换购等场景，制定品牌在平台的经营与营销策略。 5、统筹店铺、商品、内容、直播、会员、营销活动及平台资源，打通从流量触达到线索沉淀和成交转化的经营链路。 6、基于平台数据、行业趋势和竞品动态，识别品牌增长机会，输出经营分析、合作提案和复盘材料，并推动内部协同与持续优化。
1. 快速理解业务运作模式，深度解析业务内控流程、风险图谱及合规标准，将业务规则转化为AI可识别的特征标签、逻辑规则与训练样本； 2. 主导内控AI模型的数据标注、效果验证与迭代优化，结合内外部政策变化与业务新模式，定期注入专业洞察以增强AI研判能力； 3. 应用AI辅助业务风险识别和处置，通过风险审计、风险事件复盘等工作，识别重点风险并跟踪解决，优化流程设计和管控措施，帮助业务建立长期的风险防御能力； 4. 处理业务异常和违规线索，通过数据分析、访谈、外围取证等方式还原事实，并通过AI辅助查证提高效率，形成调查结论并推动后续处置； 5. 策划并实施数据安全、操作合规等主题宣导活动，提升全员风险敏感度与自律意识。
1、商品详情页产品规划与迭代：负责平台商品详情页（PDP）的整体产品设计，包括信息架构、交互流程、视觉呈现策略，持续提升用户浏览—决策—下单的转化效率。 2、多市场本地化适配：针对美洲、欧洲、亚洲、中东等不同目标市场，结合当地消费习惯、合规要求和文化差异，设计可配置的详情页模板体系。 3、商品信息结构化设计：规划商品标题、图片/视频、SKU选择器、属性参数、卖点提炼、用户评价、FAQ 等模块的展示优先级和组合策略，推动信息密度与可读性的平衡。 4、转化漏斗分析与优化：基于埋点数据和用户行为分析，定位详情页转化瓶颈，设计 A/B 测试方案并推动落地，对加购率、下单转化率等核心指标负责。 5、跨端体验一致性：协同移动端、PC端、小程序等多端团队，确保详情页在不同终端的体验一致性和性能表现，重点关注移动端加载速度与交互流畅度。
全面负责定义、设计并实现下一代对话系统的核心算法与交互范式，解决当前对话模型在多轮交互、知识应用、共情能力等方面的挑战，探索并引领模型在个性化、主动性、拟人化等前沿方向的技术突破。直接决定数亿夸克用户在Chat场景的与AI 的交互体验，塑造夸克在未来对话式 AI 时代的领先地位。 1. 对话体验定义与规划。深入分析用户意图与行为，结合业务场景，制定并执行对话体验的中长期技术演进路线图。并密切追踪并研究对话式 AI 领域的最新进展，包括主动式对话策略、多模态对话 (语音/视觉融合)、AI Agent 中的对话流控制等。您将主导定义“顶级对话体验”的标准，并将其分解为可落地、可量化的算法迭代目标。 2. 多轮对话与上下文理解。攻坚并解决长程、复杂多轮对话中的核心技术难题，包括但不限于指令遵循、上下文精准理解、长程记忆与遗忘机制、隐式意图识别等。您将设计创新的模型结构与训练策略，使模型具备真正连贯、有逻辑的对话能力。 3. 对话回复准确与全面。主导研发将外部知识 (如搜索、工具调用) 与大模型进行深度、动态融合的先进技术。致力于解决模型在对话中的意图偏离、事实性错误、内容不详实和知识更新不及时等问题，并通过 RAG 新范式或其他创新方法，显著提升对话的准确性与信息量。 4. 评测体系与数据飞轮。建立并完善一套科学、全面的对话能力评测体系，能够精准衡量模型的综合对话质量 (Coherence, Empathy, Informativeness 等)。设计并驱动高效的数据闭环系统，利用真实用户反馈持续、自动化地优化模型。
1. 负责智能营销平台的产品规划与设计，覆盖智能外投、落地页智能生成、内容素材创编、营销活动自动化等场景，通过AI能力大幅提升营销效率与转化效果； 2. 设计面向用增运营团队的智能投放工具，包括投放策略自动优化、素材智能生成与优选、投放效果诊断与归因分析等功能，推动从“人工调优”向“Agent自动决策”演进； 3. 搭建智能落地页生成系统，基于大模型与AIGC能力，实现针对不同客户场景、行业特征的个性化落地页自动生成、A/B测试与持续优化； 4. 负责营销自动化引擎的产品设计，包括智能触达（邮件/短信/站内消息/外呼）、营销画像构建、活动Agent、营销策略智能推荐等模块，支撑全渠道个性化营销闭环； 5. 与用增运营、客户运营团队紧密合作，深入理解内部用户的营销诉求，将业务需求转化为可落地的产品方案，持续迭代优化平台能力。
1. 整机组装工艺开发与导入：负责机器人整机（本体机械 + 域控制器 + 关节模组 + 传感器 + 线束 + 电池）的组装工艺规划，编写并维护装配 SOP、作业指导书、工艺流程图与 BOM 装配关系。 2. 产线与工装夹具规划：规划整机组装产线布局、工位节拍与产能爬坡方案；设计/评审组装、定位、锁附、打胶、防水密封等专用工装夹具与治具。 3. DFM/DFA 评审：在结构、电子、系统方案定型前介入设计评审，从可制造性、可装配性、可维修性（DFx）角度提出优化建议，降低装配难度与不良率。 4. 样机试制与良率爬坡：主导 EVT/DVT/PVT 各阶段小批量试制，跟踪装配不良、拆机返修数据，闭环推动良率提升，输出试产报告。 5. ODM 协同管理：作为工艺侧接口对接整机组装厂及关键零部件供应商，对齐工艺标准、评审对方产线与工艺文件，驻厂支持关键节点试产。 6. 工艺问题闭环：牵头整机集成阶段的工艺类问题分析与改善（如热设计装配、密封防水 IP 等级达成、线束布局、EMC 结构接地等），跨结构/电子/测试团队协同定位根因。 7. 量产工艺标准沉淀：建立整机组装的工艺规范、检验标准、防错机制，支撑规模量产的一致性与可追溯性。
1、负责海外电商多国家多模式下商家产品功能设计，根据业务模式规划升级商家入驻、商家基础，店铺装修等模块产品能力。 2、聚焦商家平台产品建设，输出平台产品发展阶段性策略及重点规划，整体对商家业务目标和产品体验及负责。 3、横向协调消费者、供应链等各方资源，积极有效的横向项目管理，推动相关产品的设计、开发及交付，并对线上产品功能质量负责。 4、负责收集调研所负责本地国家的商家需求和反馈、分析效果数据，持续贴合所在本地国家特征，持续改善产品的商家体验。
1. 做深客户价值：主动洞察客户对钉钉产品的使用状况，深入剖析客户业务场景与需求，精准挖掘并合理引导。结合AI技术与咨询思维，为客户量身定制具有竞争力的场景方案或实践，并全力推动钉钉AI产品和解决方案在客户侧落地实施。沉淀行业标杆场景方案，提炼普适性价值，复制推广至其他类似客户场景，助力行业数字化转型。 2. 做好客户服务：精心维系客户关系，挖掘与AI深度结合的业务场景，及时发现并解决客户在使用过程中产生的问题与需求，联动多业务部门迅速响应。基于数据分析结果，形成切实可行的改进方案，推动钉钉产品功能持续迭代，显著提升客户体验。 3. 驱动客户成功：为客户制定全面且专业的业务成功计划，涵盖业务深度分析、融合钉钉AI创新解决方案、定制化培训方案以及精准产品推荐。借助AI技术协助客户搭建高效的内部运营体系，深度挖掘合作商机，通过专业咨询与策略制定，有力推动钉钉产品的续购与增购，实现客户与企业的双赢。 4. 助力生态发展：为生态伙伴提供CSM体系化辅导与全方位支持，凭借咨询经验与AI赋能，帮助服务商构建专业高效的CSM团队和AI支撑的作战体系、推进多元化的业务战役与活动，促进钉钉生态系统的协同发展。
