共 2454 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
1.负责核心搜索推荐场景的 AI 应用研发，涵盖召回、排序、特征工程到在线服务的全链路落地，在高并发业务框架设计与实现上持续打磨，支撑百万级 QPS 下的算法快速迭代与稳定交付。 2.主导 RAG 检索增强服务的架构设计与产品化建设，结合大模型能力为搜推场景构建知识增强、语义理解与生成式召回等新一代应用范式。 3.负责搜推领域 Agent 应用的开发与落地，包括多步推理编排、工具调用、记忆管理及与业务系统的深度集成，探索并验证 Agent 在搜索/推荐/广告等场景的实际价值。 4.深入业务一线，从碎片化需求中抽象共性模式，将重复性建设沉淀为可复用的框架与平台能力，反哺 TPP 平台化演进——不预设边界。
1. 产品运营及用户增长：搭建大数据 AI 平台产品用户从免费体验到付费到忠诚的成长体系。结合产品功能特性，包装典型场景方案、使用教程、售前资料等，提高电销、分销、网站自服务渠道的转化效率。 2. 产品品牌建设：围绕大数据 AI 平台产品技术，梳理品牌策略，并结合新品发布、客户沙龙、开发者活动等多种形式，强化市场心智，提升市场对大数据 AI 平台的了解和认同。 3. 数据分析与系统搭建：协助业务进行数据分析，监测业务波动，提供增长洞察。
我们是阿里云 AgentCore 平台团队，致力于打造行业一流 AI 中间件和以 构建 Agent 企业级平台，围绕 Agent 的构建、运行、治理与协作，持续建设 Agent 框架、Multi-Agent 协作、AI 治理、AI Registry、AI 网关等核心能力。团队是 AgentTeams / AgentScope / Spring AI Alibaba / Higress / Dubbo / Nacos 等开源项目的发起团队，影响百万开发者，拥有多个阿里云核心产品化服务，AgentTeams、AI网关，MSE，支撑阿里 Qwen / 百炼 / PAI 等核心业务，支撑国内外众多头部企业及阿里内部创新业务。 1. 参与 Agent 平台 和 AI 中间件的系统设计与实现（包括网关 & AgentScope & AI Registry）， 独立完成相关模块的完整设计、开发工作，并保证功能交付的质量与稳定性。 2. 参与 Agent 平台 和 AI 中间件的用户需求实现，主动组织、推动上下游团队的协作，按时保质地交付用户功能需求。 3. 参与 Agent 平台 和 AI 中间件的高可用能力构建，主动通过架构设计解决高可用容灾，通过单元测试、功能测试、性能测试、容灾演练等持续提升自身负责模块的稳定性能力。 4. 参与 AI 中间件的性能调优，关注前沿技术发展趋势，结合实际场景落地持续提升AI中间件的性能，打造世界一流的AI中间件产品。 5. 参与 AI 中间件的AI场景探索与落地，基于用户需求独自完成设计与开发工作，并保证功能交付的质量与稳定性。 6. 参与 AI 中间件相关的开源项目 AgentTeams、AgentScope、Nacos、Higress 影响力和标准的构建，在开源社区担任重要角色，组织社区持续发展。 7. 参与 AI Agent落地最佳实践构建，通过上下文（ Skills、Prompt、MCP ）工程、评估、持续优化Agent效果。
主导 Coding & Agent 方向评测体系的设计与落地实施，定义模型能力，设计评测方法并构建专业评测集。具体包括： 1. 主导设计并构建面向代码生成与智能体的评测基准，涵盖能力维度拆解、任务难度分级、数据集构造、评分标准制定等全流程，具备从 0 到 1 打造高区分度评测集的能力。 2. 持续跟踪学术界与工业界在代码智能（Code Intelligence）和 Agent 领域的前沿进展，提出评测方向演进策略的专业判断，确保评测体系能有效度量模型的真实能力边界。 3. 设计覆盖真实开发场景的代码评测任务，包括但不限于：代码补全、多文件编辑、调试修复、重构优化、仓库级理解、工具调用链路等，推动评测从"解题"向"工程实践"演进。 4. 设计面向复杂 Agent 场景的评测任务体系，涵盖多步推理、环境交互、工具编排、长程规划、错误恢复等维度，构建能反映真实 Agentic 工作流的端到端评测方案。 5. 建立评测数据质量管控机制，包括题目查重与污染检测、难度标定与校准、人工标注规范制定与一致性审核，确保评测结果的可信度与可复现性。 6. 与模型训练团队紧密协作，将评测洞察转化为模型能力改进方向；与工程团队协同推动评测基础设施建设，支撑高频次、大规模的自动化评测流程。
1、主导收藏等用户型产品的迭代与突破：负责产品从需求洞察、方案设计、A/B 实验到迭代复盘，通过用户研究和数据分析发现问题，提出改进方案并推动落地。持续为业务找到新的增长点，提升活跃、留存与转化。 2、 AI 能力在 C 端用户产品的落地：与算法团队协同，把 AI 能力（如内容生成、智能导购、推荐）应用到用户产品中，让用户能更快找到想要的商品或内容，解决用户问题并对业务的活跃、转化结果负责。持续跟踪行业前沿，结合用户需求挖掘创新机会。 3、跨团队协作与项目推进：协调算法、工程、设计、运营等团队，组织排期、对齐目标、推动复杂项目按计划交付。
公关新媒体专家 1、围绕阿里AI技术的产品特点和重点业务，在小红书、抖音、B站、视频号等社交媒体平台策划传播，独立完成短视频选题、创意构思与脚本撰写，对内容质量和传播效果负责。 2、结合行业动态、社会热点和平台流行话题，创作兼具有趣表达与产品价值的内容，覆盖热点玩梗、情景演绎、产品介绍、功能演示及场景教程等形式，持续探索有辨识度的内容栏目。 3、负责官方新媒体矩阵的日常运营，包括内容规划、发布排期、标题与封面策划、用户互动及数据复盘，根据各平台特点和内容表现持续优化运营。 4、对接视频制作供应商，清晰输出脚本、创意及制作要求，跟进拍摄、剪辑与修改，把控成片的叙事节奏、视觉表达和产品信息准确性，推动内容按时、高质量交付。 5、结合产品上新、行业热点及重要节点，策划内容专题和营销事件，形成从创意主题、用户参与方式到传播节奏的完整方案，并协同内外部资源落地。
1. 负责表格存储多模态数据底座从架构设计到核心研发的全链路工作，覆盖分布式存储、检索与向量引擎；设计研发面向 Agent 的记忆与知识存储核心架构，优化向量索引与标量数据的混合存储性能，解决海量向量数据高并发写入、索引构建与低延迟检索难题，支撑海量 Agent 的高并发读写；深度集成 LangChain/LlamaIndex 等主流 AI 框架，提供契合 Agent 开发习惯的 SDK/CLI 与管理控制台，并持续优化性能与成本。 2. 负责系统在生产环境的稳定运行与持续演进，针对 AI 领域高频访问与大规模租户场景突破单机与集群性能瓶颈；构建面向百万级 Agent 实例的细粒度多租户隔离与基于向量、存储容量、QPS 等多维度的计量计费能力；建设网关侧熔断、限流、线程池隔离与服务降级机制及全方位监控告警体系，保障 PB 级数据场景下的服务稳定性与故障快速恢复，推动存储服务从技术能力向商业化产品演进。 3. 跟踪存储、检索与 AI 领域前沿技术，吸纳开源生态成果，推动产品与技术的持续演进。
1. 负责文件系统关键特性（比如快照、数据重删等）的架构设计，保障架构的可延续性，支持多项企业特性持续迭代。 2. 负责文件系统功能特性研发，包括功能开发，端到端用例设计，压力测试，以及规模、性能、成本优化。 3. 参与各种复杂业务场景下分布式文件系统的设计与研发，实现和完善系统高可用、高可靠、高性能设计。 4. 参与 AI 重塑研发流程的实践，包括利用 AI 辅助代码审查、测试用例生成、故障根因分析、性能回归检测等，提升研发效能与系统质量。
1、基于即时零售业务发展方向，结合零售品牌商家需求，负责零售品牌营销项目的全案策划、创意构思以及项目执行落地，打造行业有影响力的营销案例，提升零售品牌商在平台的投入量； 2、深度了解零售品牌商数字营销和内容营销方式，能基于市场洞察及消费者需求，策划淘宝闪购/淘宝闪购零售品牌商品牌营销活动，并对活动结果负责； 3、有整合营销活动经验，能通过人货场，设计营销玩法，提升活动整体效率，拿到既定目标结果； 4、能跨部门协同调动内外部优质资源，联动零售品牌商一起策划线上及线下事件营销， 推进执行落地和市场传播内容，对ROI结果负责。
1、负责达人机构合作的BD和运营工作，开拓资源、跟进、推动合作落地； 2、建立达人分层运营机制和策略，针对不同类型、不同分层的达人机构制定差异化的合作方案，包括联合营销、专场合作、成交锁定计划等； 3、筛选识别国际强心智的达人，协同淘直、机构，结合国际特色货盘+运营策略，形成一套整合性的达人运营方案，促成和主播的深度合作、形成深度绑定。
渠道商品运营，对跨境进口市场趋势、竞品分析及用户画像有一定认知，有渠道操盘经验，有历史成功案例和方法论。 有团队协同经验、数据分析能力，对电商平台营销活动了解，有品牌、商品打爆过千万的策略及经验。
1、负责天猫国际分销平台供给端的产品运营，基于平台优势，围绕商家价值输出产品解决方案，推进产品上线与迭代优化，为商家经营提效，扩大优质供给； 2、通过对供货商和平台生态运营分析，制定合理的运营策略和计划，对相应的指标进行跟踪，通过运营手段推动供货商在平台的健康发展； 3、对行业有一定了解，能够快速挖掘商家痛点，根据行业发展方向制定相应的产品运营策略，推进产品的优化与迭代； 4、通过数据分析用户需求和特征、产品化、运营规则等手段，协同产研团队达成业务增长； 5、建立BB沟通机制，跟踪产品各项指标数据，优化BB撮合效率，提升商家产品的活跃度。
负责 AI Infra 智算网络系统的功能研发、性能优化和复杂技术难题攻关，包括： 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、技术架构和数据架构等； 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，实现系统功能； - 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应用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； 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 - 跟踪和了解产品技术和趋势，根据业务需要提供技术支持和建议；
1、为阿里大模型训练和推理业务提供稳定性支持，包括问题定位，稳定性系统设计和研发等； 2、为阿里大模型训练和推理业务提供高性能的通信保障，包括问题定位、性能分析、性能优化等。
1. 大型分布式系统软件的高可用性设计开发，自动化故障分析定位能力建设； 2. 高带宽高性能交换路由转发平面的定义、研发、测试和创新； 3. 大规模分布式路由协议的研发、测试和创新。 从事以下工作： 1、技术方案设计 • 收集、识别、分析网络架构和运维侧需求，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； • 善于利用AI， 通过SDD方式， 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； • 通过AI辅助， 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；并善于总结工作经验，完善AI native 的研发流程； • 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。 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 • 跟踪和了解新的产品技术和趋势，根据业务需要提供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。
1、日常运维：负责数据中心服务器硬件及网络设备运维管理工作，制定并执行IT运维策略与计划，保障稳定性，确保维修及时率、风险闭环率等各项指标达标，规范操作并确保工单符合SLA要求； 2、安全与合规：推动数据中心安全合规运营，识别风险并建立管理机制，杜绝重大责任事故； 3、优化改进：优化运维流程与能效管理，制定运维制度和应急预案，提升IT设备运行稳定性； 4、技术支撑：提供IT工具优化故障处理效率，识别网络、服务器等关键问题，解决现场技术问题，提升故障处理效率； 5、团队管理：负责数据中心IT运维团队管理、绩效考核、人才梯队建设和能力培养，规划技术培训工作，提升 IT服务水平；建立相关团队顺畅沟通渠道，协调资源，防止运营风险，确保策略要求有效落地。
1，负责天猫优品零售活动的整体规划，结合年度经营目标、重点营销节点及区域市场特点，优品门店特性，制定年度、季度及月度活动节奏。 2，负责零售活动方案设计与落地，明确活动主题、目标、玩法、资源配置及执行标准，协同区域、运营中心和门店推进实施。 3，整合品牌资源，推动品牌共同参与重点活动，协调商品、价格、赠品、物料、费用及人员等资源，提升活动吸引力和销售转化，拉通商品、营销、渠道、区域及门店等相关团队，建立活动项目管理机制，跟进关键节点，及时识别并解决落地过程中的问题。 4，建立活动过程监控和复盘机制，围绕门店参与、活动执行、客流、成交及投入产出等指标评估效果，持续优化活动策略。沉淀可复制的活动模式、执行标准和优秀案例，推动重点活动在不同区域及门店规模化复制。
1、指标体系与监控：搭建全面、客观的业务指标体系，推进周/月经营分析，协助业务洞察全局、定位问题并达成目标。 2、深度分析与决策支持：基于行业趋势、竞争分析、经营现状开展专题研究，为供应链业务提供数据支撑与管理建议。 3、数据产品与 ABI 落地：沉淀分析方法，结合AI提炼 ABI 数据产品需求，协同技术/算法团队推动对应能力的建设落地。
本职位隶属于阿里云 IDC 能源与碳管理策略与交付团队。该团队负责国内国外数据中心的电力方案、电力交付、电量统筹、碳管理。在阿里云在全球扩张的关键阶段，随着国内国外数据中心建设业务的快速增长，团队招聘具备能源与碳管理策略经验的业务拓展人才。 1. 负责阿里巴巴自建/租用数据中心电力资源、电力方案、电量统筹、碳管理各项目标达成。 2. 负责与政府能源管理部门、属地政府、电网、发电企业、项目合作伙伴（园区、开发方、承包方、设备供应方等）建立并保持良好合作关系。并负责推动落实算电协同，通过绿电直连、增量配网、电力交易、源网荷储一体化等方案来给数据中心提供充沛、稳定、经济、低碳的电力。 3. 负责规划数据中心用能方案，熟悉重点国家电力开发模式，解决电力的供给问题，评估数据中心新型用能方案的技术成熟度、稳定性、经济性。 4. 负责数据中心电力交易及能源成本优化，熟悉各区域电力市场的基本情况，为数据中心制定电力交易方案。 5. 主导IDC电费管理、电力交易、新能源投资、碳盘查、碳中和相关标准的编制、行业内规范标准的制定。 6. 负责IDC电力需求和碳排放的统筹管理，熟悉数据中心用电需求，保障项目各阶段电力资源可持续供给。 7. 完成领导安排的其他工作。
1. 负责跨境零售业务相关品类商品运营工作，围绕商品选品、定价、库存、流量转化、复购及生命周期管理等环节制定运营策略，提升商品经营效率与业务增长； 2. 基于业务目标进行数据拆解与分析，通过商品表现、用户偏好、品类趋势及竞争环境识别增长机会，制定可落地的商品策略并持续优化； 3. 协同商家、品牌、供应链、市场、产品技术等团队，推进重点品类项目、大促活动及商品运营方案落地，保障目标达成与跨部门协作效率。
1. 负责直营店铺直播运营策略制定与执行，围绕用户转化、商品效率与业务目标，完成直播活动策划、流程管理与效果优化； 2. 结合平台规则与经营目标，开展商品运营、流量承接、活动配置及项目落地，协调相关团队提升整体运营效率； 3. 基于数据分析持续优化直播内容与转化链路，沉淀运营方法论，支持业务规模化增长； 4.开拓数字人直播间、品牌直播间、品类直播间等，并结合产品化、数据化工具，提升开播效率，搭建直营店播矩阵；
1. 负责核心业务系统的稳定性与可靠性工程建设，参与高并发、高可用架构设计、容量规划、故障演练和重大活动保障； 2. 负责可观测性、监控告警、日志分析、链路追踪、异常诊断等能力建设，推动系统性能优化、容量治理和自动化运维； 3. 参与交易、营销、用户增长等关键业务场景的服务端研发与工程治理，协同产品、测试、运维及上下游团队完成复杂问题定位与闭环； 4. 推动标准化发布、灰度控制、回滚策略、限流降级、容灾备份等工程实践落地，持续提升系统交付质量、运行效率和业务连续性。
1、负责产品的硬件设计交付，实现产品化，对产品端到端交付质量运维负责，辅助并督导上游ODM/OEM开展设计和质量运维保障工作； 2、对标业界标杆，引入先进质量运维管理方法，并制定相关产品的全流程质量运维管控方案并主导实施，开展供应商质量审核、质量体系评估、运维能力管理，确保改善措施的有效实施； 3、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题，主导产品质量问题分析、定位及质量问题的处理与预防； 4、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势，结合对阿里业务应用场景的深入分析，并推动相关技术的产品化实现；
1、负责AI异构服务器（搭载NVIDIA/AMD/国产AI芯片）的端到端交付质量保障和线上运维，负责搭建异构服务器的可靠性评估以及预测体系，风险应急以及恢复体系。 2、对标业界标杆，引入先进质量运维管理方法，并制定相关产品的全流程质量运维管控方案并主导实施，开展供应商质量审核、质量体系评估、运维能力管理，确保改善措施的有效实施。 3、提前识别云产品的AI异构服务器质量痛点，负责相关服务器的硬件报修率、故障率、宕机率、客诉处理等业务目标的有效达成。 4、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题，主导产品质量问题分析、定位及质量问题的处理与预防。 5、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势，结合对阿里业务应用场景的深入分析，并推动相关技术的产品化实现。
1、负责服务器新产品在 EVT、DVT、PVT 各阶段的运维方案的设计与开发，主导部署验证、基线配置、性能压测及稳定性验收，确保产品运维基线能力在项目研发过程中按时高质量交付； 2、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题，主导产品影响运维质量和效率的相关问题分析、定位、解决和改进，确保服务器产品线上运维的技术领先性； 3、负责大规模服务器从研发到退役的全生命周期运维工作，包括新产品导入（NPI）、自动化装机、固件升级、数据擦除、故障维修及带外管理的平台架构方案和运维自动化系统架构、设计、研发，确保产品运维效率满足SLA要求； 4、参与制定服务器可靠性标准及运维平台建设，负责风险应急处置，保障系统稳定性，提升业务的安全性与可持续性； 5、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势，结合对阿里业务应用场景的深入分析，并推动相关技术的产品化实现；
1、负责产品的硬件设计交付，实现产品化，对产品端到端交付质量运维负责，辅助并督导上游ODM/OEM开展设计和质量运维保障工作； 2、对标业界标杆，引入先进质量运维管理方法，并制定相关产品的全流程质量运维管控方案并主导实施，开展供应商质量审核、质量体系评估、运维能力管理，确保改善措施的有效实施； 3、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题，主导产品质量问题分析、定位及质量问题的处理与预防； 4、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势，结合对阿里业务应用场景的深入分析，并推动相关技术的产品化实现；
您将会负责的工作主要包括以下内容： 后端开发：负责数据库产品后端内部工具系统的开发与优化，使用先进的技术栈和工具，确保系统的稳定性、扩展性和高效性。 持续集成与交付：设计和实施CI/CD流水线，自动化构建、测试和部署流程，提高开发效率和交付质量。 系统运维：管理和维护云产品的基础设施，确保系统的高可用性和可靠性，快速响应和解决生产环境中的问题。 性能优化：定期进行系统性能监控和优化，识别并解决性能瓶颈，提升系统响应速度和用户体验。 知识库 + Multi-Agent + Loop：结合AI工具对系统进行持续迭代和优化。
1. 结合业务发展规划(训练/推理)，负责AI算力系统(GPU/CPU/网络设备/存储等)的选型评估与技术路线规划；跟踪行业前沿硬件动态，为AI硬件引入决策提供技术输入； 2. 负责算力系统引入的前置评估与验收，制定并执行硬件验收测试方案，覆盖性能基准、压力稳定性、RAS特性、多机训练/推理单集群多品牌机器混部场景测试，识别潜在风险点并推动问题闭环； 3. 负责AI异构硬件系统OS交付流程的全链路管理，保障BIOS、BMC，CPLD，NIC FW，GPU FW bundle 版本等关键软件栈组件的版本把控和可追溯性； 4. 线上稳定性保障，建立硬件全生命周期监控体系，保障大规模集群上线后的持续稳定运行，参与容量规划、故障预案制定等基础设施保障工作，深入GPU固件、驱动、运行时等多个层面进行问题定位，建立标准化的故障诊断流程(SOP)，提升问题定位效率与故障闭环效率； 5. 支撑AI相关业务的异构软硬件系统稳定性，负责大规模分布式训练(万卡级)集群的软硬件问题定位与解决；负责大规模推理服务集群的软硬件稳定性支撑；定位并解决推理场景下的性能劣化、硬件异常、服务稳定性等问题； 6. 持续推进算力项目体系化和系统化建设；
1. 主导大模型推理性能优化：通过算子优化、模型压缩/量化/稀疏化、推理引擎开发及分布式系统设计等技术手段，全面提升大模型在GPU/PPU等异构硬件上的推理速度、系统效率与部署性价比。 2. 开展软硬协同的深度调优：针对不同架构和规模的AI加速硬件（如GPU、专用AI芯片），对KV Cache管理、内存调度、计算图优化等核心模块进行定制化性能调优，突破算力与访存瓶颈。 3. 支撑多模态与前沿模型架构落地：参与大模型推理系统的核心模块研发，支持Transformer、MoE、Diffusion、LLM、VLM等多种架构的高性能推理，并与算法、产品及业务团队紧密协作，实现端到端场景优化。 4. 构建高性能AI基础设施：基于软硬件协同理念，打造业界领先的AI推理底座，通过融合模型算法与底层硬件特性，释放组合优化潜力，形成显著的性能与成本优势。 5. 追踪和引领技术前沿：持续关注大模型推理领域的最新研究成果与开源生态，推动技术创新与工程落地，发掘软硬结合的技术创新，强化技术壁垒与商业竞争力。
1. 主导大模型推理性能优化：通过算子优化、模型压缩/量化/稀疏化、推理引擎开发及分布式系统设计等技术手段，全面提升大模型在GPU/PPU等异构硬件上的推理速度、系统效率与部署性价比。 2. 开展软硬协同的深度调优：针对不同架构和规模的AI加速硬件（如GPU、专用AI芯片），对KV Cache管理、内存调度、计算图优化等核心模块进行定制化性能调优，突破算力与访存瓶颈。 3. 支撑多模态与前沿模型架构落地：参与大模型推理系统的核心模块研发，支持Transformer、MoE、Diffusion、LLM、VLM等多种架构的高性能推理，并与算法、产品及业务团队紧密协作，实现端到端场景优化。 4. 构建高性能AI基础设施：基于软硬件协同理念，打造业界领先的AI推理底座，通过融合模型算法与底层硬件特性，释放组合优化潜力，形成显著的性能与成本优势。 5. 追踪和引领技术前沿：持续关注大模型推理领域的最新研究成果与开源生态，推动技术创新与工程落地，发掘软硬结合的技术创新，强化技术壁垒与商业竞争力。
