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关于我们 我们致力于把大模型 Agent 打造成“能解决业务问题的生产力系统”：不仅会对话，更能规划、推理、调用工具、洞察数据，在多个业务场景形成端到端闭环。团队长期坚持“学术先进性 + 工程可落地 + 指标可验证”三位一体，推动多项技术在真实业务中规模化应用，并持续输出可复用的训练与评测体系。 你将获得什么 ● 覆盖多模型、多尺寸的系统化训练能力：团队训练资源充足，能在不同架构/不同规模模型上完成微调、对齐与能力专项提升，并形成可复用的训练范式。 ● 论文级问题 + 业务级验证：我们鼓励你做可发表的创新，同时确保每个方向都能进入线上评测与业务闭环，真正做到 有创新、有落地、有收益。 ● 完整的 Agent RL 研发舞台：从环境构建、Reward 设计、策略优化到自动评估工具链，你将能主导一条完整的 RL-Driven Agent 能力演进路径。 ● 个人影响力与成长：支持对外分享、论文/专利沉淀与跨团队共建 岗位职责 1、主导基于大模型的 AI Agent 全生命周期研发，包括通用型及垂直领域 AI Agent 的应用架构设计、数据构建、模型训练与评测； 2、运用 SFT、RL 等 Post-training 训练方法，提升大模型在自主规划（Planning）、多步推理、RAG 增强生成、工具调用、数据问答等方面的能力； 3、构建 Agent RL 所需的环境与训练方法，设计合理的 Reward Function 和优化函数，激发模型在垂直领域内的泛化性，探索无/少人类专家样本依赖的 Agent 优化方案； 4、跟踪 LLM 与 Agent 领域的国际前沿技术动态，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破工具集成复杂推理、数据洞察、AI 搜索等方向的应用创新； 5、持续优化 Agent 算法与系统架构，构建端到端智能体评测体系，开发自动化评估工具与多维评价指标，提升系统性能与效率。
1、主要负责""钉钉智能财务""相关产品策略规划、产品设计，并推动落地拿到结果，背负商业化指标； 2、有耐心和韧性以及 AI 的视角重构、分析传统的场景（企业财务与会计/税务领域），从经营视角出发，找出新机会，给到企业客户超预期的体验，加速智能化的普及应用，给行业带来新物种。
聚焦云产品相关技术，作为HQ-SA与区域前线BD、SA和产品研发团队协同，推动国际公共云业务（尤其是公共云7大件）的健康高速发展。 主要职责： 1. 与前线业务团队一起攻坚有存量业务迁移或者Agentic 驱动上阿里云的公共云重点KA客户，参与技术决策以及客户交流，加速客户的迁移上量。 2. 结合阿里云公共云产品及三方ISV产品形成通用的云解决方案架构、Agent Native架构实践与行业案例； 3. 负责客户IDC或者他云 Existing Workload迁移方案设计、主导Agent架构现代化改造以及和迁移支持，与产研沉淀Winback竞争对手的迁移工具、Agent&Skill； 4. 收集和推动公共云产品需求，发展公共云产品生态，推动云产品向Agent Native方向演进，与智能体更加友好的集成，推动 MaaS 到全栈Agent云架构的演进和交叉售卖。
1.负责鲜花行业品类及商品整理与分析，并进行分类管理和标签化处理，制定商品分类标准和标签体系； 2.深入研究鲜花市场及用户需求，依据平台定位与数据洞察，建立并持续完善鲜花优品的评估标准与流程； 3.定期评估鲜花商品及优品的销售表现和用户反馈，根据数据分析结果，提出商品的优化建议，以提升商品的竞争力和用户满意度； 4.针对不同的营销活动、促销策略和季节变化等因素，分析其对鲜花业务的影响，为鲜花商品在营销策略提供数据依据，为商家提供营销活动的支持和指导，提高商家的参与度和活动效果； 5.结合行业趋势，竞争对手行业动作及平台的发展战略，制定鲜花优品的中长期发展规划，明确业务目标和重点工作，推动业务的持续发展和创新。
1.搭建AI驱动的内容创意系统，整合全网趋势与平台算法信号，实现选题、脚本、文案的规模化生产； 2.建立AI智能选号模型与自动化审核链路，系统化核查品牌卖点覆盖率、合规性与平台调性； 3.管理多渠道投放预算分配，建立数据闭环持续优化ROI，实现预算与效果的半自动化管理； 4.将AI内容生产工作流标准化，为千问App、智能硬件、夸克等业务线提供定制化Prompt模板与Agent配置； 5.独立搭建品牌KOS矩阵，利用AI工作流批量生产拟人化原生内容，设计A/B实验验证种草效果。
1、对于电商平台的市场传播和营销玩法有经验基础，能够结合业务方案及投资策略，协同做好业务顶层设计、投资过程跟踪和结果复盘，并提供优化建议； 2、反应速度快，有较强的数据处理能力和数据敏感度，能够独立搭建业财数据体系，日常能够结合数据表现和业务策略调整快速给予反馈，洞察数据动因并推进优化动作落地； 3、能够针对所支持业务设计合理的指标评价体系并产出定期跟踪的方案，形成完整的分析报告； 4、参与业务相关流程及业务产品的持续优化，清晰感知流程中的风险点，并对制度、计划及流程的运行进行分析，提出流程优化建议，协助各BU完善流程制度；
负责 AI Agent 从需求到设计、开发、上线的全周期，将 Agent 能力落地到真实业务场景，并保障其在非确定性下的可靠运行。具体职责： 1. Agent 设计与开发 完成任务拆解、流程编排、工具调用（Function Calling / MCP）、Memory 与多 Agent 协作的设计与实现。 2. 可靠性与调试 建立轨迹（Trajectory）追踪、可观测与回放机制，复现并定位行为异常，提升任务成功率与稳定性。 3. 评测 为 Agent 设计任务级与步骤级评测，以离线评测与线上观测驱动迭代。 4. 方案取舍 评估任务是否适合以 Agent 实现，在 Agent、固定流程与单次调用之间做出取舍。 5. 上线与运营 对线上质量、稳定性与成本负责，建立监控、告警、兜底与人工接管机制。
面向业务场景，围绕大模型应用的效果质量开展设计、评测与迭代，打通「应用—反馈—数据—迭代」的闭环。具体职责包括以下方向的一项或多项： 1. 需求转译 与产品、业务共创，将业务诉求转化为可评估的 AI 任务，明确目标、指标与验收口径。 2. 方案选型 在 Prompt、检索（RAG）、上下文工程、轻量微调等路线之间进行技术选型与权衡，并完成方案落地。 3. 评测体系 设计评测指标与 Rubric，搭建离线评测集与自动评测（LLM-as-judge 与人工评审），建立线上 A/B 实验，监控指标漂移。 4. 归因与调优 定位效果问题的来源（检索、Prompt、上下文或模型），推进可验证的改进。 5. 数据建设 构造评测集与训练数据，建立数据版本与质量追踪。 6. 上线与运营 负责系统集成与发布，对线上效果、稳定性与成本负责。
1. 负责阿里云 RDS 数据库内核核心模块的设计、研发和优化，方向包括但不限于 MySQL / PostgreSQL / DuckDB 内核、SQL 优化器、执行器、事务与 MVCC、存储引擎、日志恢复、复制、高可用、备份恢复、性能诊断等； 2. 面向公有云大规模商业化场景，解决高并发、低延迟、高可用、数据安全、兼容性、稳定性和成本优化等核心问题，持续提升 RDS 产品的内核竞争力和客户体验； 3. 参与云原生数据库能力建设，结合云存储、新硬件、读写分离、弹性伸缩、分析加速、AI 场景数据服务等方向，推动数据库内核架构演进和关键技术落地； 4. 跟进 MySQL / PostgreSQL / DuckDB 等开源数据库社区演进，参与内核版本升级、企业级特性增强、漏洞修复、性能优化和兼容性建设，形成面向云上客户的稳定交付能力； 5. 与产品、SRE、技术支持、解决方案和行业团队协同，支撑金融、互联网、政企等重点客户核心系统，推动复杂问题定位、架构优化、故障复盘和最佳实践沉淀； 6. 参与团队技术规划、设计评审、代码质量建设和人才培养，提升团队在数据库内核方向的技术深度、工程质量和行业影响力。
负责 AI 驱动的 Web 产品从前端到后端的全栈研发，并将大模型能力工程化地嵌入产品体验。具体职责： 1. 全栈交付 完成 Web 应用从前端到后端的设计、开发、联调与上线，对体验、质量与性能负责。 2. AI 能力落地 完成模型调用、Prompt 工程、AI 特性的验证与产品集成。 3. AI 原生开发 在研发流程中运用 Agentic 编程工具与工作流，并对 AI 生成内容进行必要的审校与把关。 4. 下一代交互 探索 LLM 与产品 / 控制台的结合，研发智能工作台、自然语言交互等新一代交互体验。 5. 数据呈现 建设 AI 增强的可视化与交互式分析能力。
● 设计并构建AI Agent驱动的智能安全运营中心（Agentic SOC）的安全Agent能力，涵盖告警自动化研判与降噪、基于多Agent协作的安全事件响应编排、主动威胁狩猎等核心AI Agent能力，推动安全运营从规则驱动向AI自主决策演进，实现人机协同的端到端安全闭环。 ● 构建Agent安全观测体系，覆盖调用链路审计、异常行为检测、安全事件告警与响应闭环，支撑安全运营团队对Agent行为的实时监控与风险管控。 ● 负责构建AI Agent全生命周期中的安全基础设施，设计并实现沙箱隔离、身份认证、API安全调用等核心安全能力，保障Agent在多租户环境下的安全运行。 ● 负责Agent运行时安全架构设计，包括权限最小化策略、敏感数据防泄漏机制，确保Agent在执行工具调用（MCP/A2A协议）和代码执行时的安全边界。 ● 参与设计多智能体协作场景下的安全信任模型，解决Agent间通信认证、权限委托传递、跨租户数据隔离等安全问题，支撑规模化的Agent安全运营产品。 ● 负责AI领域相关算法的工程化实现，提升Agent能力（推理、规划、记忆、工具使用）。
1）构建数据库内AI推理系统架构，高效整合CPU，GPU等资源，设计数据迁移管理机制，优化模型（包括大模型和小模型）的核心性能指标；对PostgreSQL/MySQL等任一数据库有深入理； 2）研发具备负载自适应能力的推理框架，开发高精度指标采集模块，实现基于实时负载特征的动态参数调优功能； 3）研究在精度可接受范围内，多种近似推理及轻量化技术，包括采用模型压缩（如量化、剪枝）或近似算法（如近似最近邻搜索）降低计算开销； 4）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； 5）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； 6） 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。
负责安全大模型强化学习方向的整体技术规划和团队建设，制定中长期技术路线，识别关键技术问题，持续提升团队在LLM RL和Agentic RL方向的技术竞争力。主导安全大模型强化学习算法研发，围绕模型推理、规划、安全工具使用、代码安全类和复杂任务处理能力，持续探索和优化RLVR、在线强化学习、过程奖励及长程信用分配等关键技术。 1. 面向漏洞分析和利用、代码安全、威胁研判、攻防任务等复杂场景，设计安全大模型的强化学习技术路线，提升模型理解、分析和执行安全任务的能力。 2. 结合CVE、CTF、代码样本、安全知识、专业工具及授权环境，将真实安全问题转化为可交互、可验证、可复现、可规模化训练的强化学习任务。 3. 建设强化学习的安全任务与安全场景环境体系，形成任务构建、环境执行、轨迹采集、策略优化和效果评估的完整闭环。 4. 负责奖励机制与Verifier体系建设，综合运用程序执行、工具调用结果、环境反馈、规则约束和模型判断等方式，提高奖励信号的准确性、稳定性和泛化能力。 5. 主导Agentic RL技术研发，提升模型在复杂任务中的任务分解、规划探索、工具选择、状态管理、错误恢复和跨步骤优化能力。
1. 参与多模态数据库PolarDB PG、数据湖（Lakebase）内核与基础设施的研发，为 Data+AI 场景提供湖库一体的解决方案； 2. 负责数据湖的计算引擎建设，针对湖上多模态数据分析与 AI 负载的高效查询引擎与执行引擎研发； 3. 参与数据库、数据湖存储引擎建设，包括高性能分布式文件系统、开放数据格式（iceberg/parquet/lance等）、列式存储等，支撑百PB级存储规模横向扩展，打造多存储介质的cloud-tier分层存储和自动冷热分层存储； 4. 与开源社区深度合作，提升开源与技术影响力；
1. 支持AI驱动的操作系统架构设计，参与定义OS级别的交互框架，确保系统级体验的易用性与先进性； 2. 负责AI应用的体验创新，规划OS层级智能体行为逻辑与特征，将复杂算法转化为用户可理解的直观界面； 3. 协同硬件与产品团队，利用传感器等特性优化多模态输入体验，建立包含系统性能与智能准确率在内的综合体验评估体系； 4. 打通OS底层能力与上层AI服务，设计全局智能入口及跨应用智能流转机制，实现系统功能与智能服务的无缝融合； 5. 构建动态自适应设计系统，使界面布局与功能推荐能根据用户场景、习惯及设备状态实时调整，打造意图驱动的AI操作系统体验。
1、硬件全栈设计与实现。 主导服务器（AI、计算、存储）、智能网卡等产品硬件需求分析、方案设计、原理图/PCB开发，并覆盖结构、散热、SI、电源等专项领域。 2、系统级功能调试与协同验证。负责单板功能调试、可靠性测试及问题闭环，并与BIOS/BMC/NOS等软件团队紧密协作，完成整机系统联调与故障定位。 3、关键技术攻关与工程创新。攻克硬件疑难问题，主导专业实验验证，支撑产品全生命周期维护；持续开展硬件前沿技术研究，提升工程实现能力基线。 4、端到端项目管理与交付。全面负责项目规划、资源协调、风险控制与进度质量监控，高效组织跨职能团队，确保项目高质量交付，并沉淀复用最佳实践。
1、硬件全栈设计与实现。 主导服务器（AI、计算、存储）、智能网卡等产品硬件需求分析、方案设计、原理图/PCB开发，并覆盖结构、散热、SI、电源等专项领域。 2、系统级功能调试与协同验证。负责单板功能调试、可靠性测试及问题闭环，并与BIOS/BMC/NOS等软件团队紧密协作，完成整机系统联调与故障定位。 3、关键技术攻关与工程创新。攻克硬件疑难问题，主导专业实验验证，支撑产品全生命周期维护；持续开展硬件前沿技术研究，提升工程实现能力基线。 4、端到端项目管理与交付。全面负责项目规划、资源协调、风险控制与进度质量监控，高效组织跨职能团队，确保项目高质量交付，并沉淀复用最佳实践。
1、掌握信号完整性的基础理论，熟悉各高速链路的设计原理及规则控制；跟踪Intel及关键IC厂家模拟技术、仿真模型使用方法，并应用到产品设计；与硬件工程师合作完成疑难SI问题分析定位及Debug问题的仿真分析和模拟。 2、负责服务器系统级、单板级PCB布局可行性评估、PCB布局设计、SI无源和有源仿真及可行性分析、PCB开发、阻抗叠层设计、电气规则设计、PCB工艺设计、工程加工确认等整个PCB设计流程。 3、负责PCB和原理图相关标准制定，工艺标准化管理；参与样机的调试和测试，输出PCB相关的EMC，安规，加工工艺的要求。 4、仿真技术研究，仿真&实测对比分析，优化仿真模型，提高仿真准确性。 5、负责芯片封装技术及芯片级SI技术研究和落地；负责高速互连新技术跟踪、分析、技术规划、预研等。
1. 产品上架管理：负责云安全产品全生命周期的上架规划，确保产品在官网、直销、伙伴、电销等渠道的可售卖程度 2. 运营策略制定：针对新品发布，制定从 0-3 个灯塔客户到 3-10 个标杆客户的打单支撑策略，保障物料及时到位 3. 销售物料出品：主导面向直销团队和合作伙伴的产品主打胶片、销售一指禅、解决方案手册的策划与更新维护，确保前线对产品的理解和售卖能力 4. 可复制解决方案：协同 BI 团队识别商机和用户场景，输出可从 10 个客户复制到 100 个客户的标准化产品解决方案 5. 战略商品推广：推动 AI 安全、数据安全、云安全中心等战略商品进入前线售卖大图，提升 SA（解决方案架构师）能见度和覆盖度 6. 内部平台运营：负责云知道等内部平台的维护和内容更新，确保前线能够及时获取最新产品信息和最佳实践
1、负责人脸认证产品的商业化，涵盖需求调研、产品设计、PRD 输出、竞品分析、方案迭代优化等；具备将大模型、AI Agent 等通用 AI 能力融入产品设计与落地的经验。 2、面向全球不同国家与地区市场，结合本地化合规、业务与竞争态势，制定差异化的产品方案与营收计划，支撑部门营收目标，对产品毛利、利润、ROI 负责。 3、配合 toB 销售与售前解决方案团队为国内外客户提供支持，包括产品方案宣讲、需求收集、定制需求梳理、定制方案 PRD 设计、POC 测试等，能独立面向海外客户开展沟通与交付。 4、协调算法、研发、测试、运营、售前等团队推动产品方案落地，善于借助 AI 工具提升跨团队协作与交付效率。 5、建立关键数据的收集与分析体系，持续用数据驱动产品方案的价值提升与市场竞争力。
1、掌握信号完整性的基础理论，熟悉各高速链路的设计原理及规则控制；跟踪Intel及关键IC厂家模拟技术、仿真模型使用方法，并应用到产品设计；与硬件工程师合作完成疑难SI问题分析定位及Debug问题的仿真分析和模拟。 2、负责服务器系统级、单板级PCB布局可行性评估、PCB布局设计、SI无源和有源仿真及可行性分析、PCB开发、阻抗叠层设计、电气规则设计、PCB工艺设计、工程加工确认等整个PCB设计流程。 3、负责PCB和原理图相关标准制定，工艺标准化管理；参与样机的调试和测试，输出PCB相关的EMC，安规，加工工艺的要求。 4、仿真技术研究，仿真&实测对比分析，优化仿真模型，提高仿真准确性。 5、负责芯片封装技术及芯片级SI技术研究和落地；负责高速互连新技术跟踪、分析、技术规划、预研等。
1、硬件全栈设计与实现。 主导服务器（AI、计算、存储）、智能网卡等产品硬件需求分析、方案设计、原理图/PCB开发，并覆盖结构、散热、SI、电源等专项领域。 2、系统级功能调试与协同验证。负责单板功能调试、可靠性测试及问题闭环，并与BIOS/BMC/NOS等软件团队紧密协作，完成整机系统联调与故障定位。 3、关键技术攻关与工程创新。攻克硬件疑难问题，主导专业实验验证，支撑产品全生命周期维护；持续开展硬件前沿技术研究，提升工程实现能力基线。 4、端到端项目管理与交付。全面负责项目规划、资源协调、风险控制与进度质量监控，高效组织跨职能团队，确保项目高质量交付，并沉淀复用最佳实践。
1、负责SSD产品需求测试规格，测试策略、测试方案，测试用例，测试标准的定义和输出； 2、负责SSD产品FA分析，软硬件调试，故障定位、性能调优、数据安全等相关测试和验证技术方案； 3、对标业界标杆，引入先进的测试方法。负责SSD相关测试和验证新技术的调研，预研和推广落地工作； 4、跟踪行业趋势，分析行业控制器/SSD产品，制定产品交付规格，给业务交付更具竞争力的产品； 5、自动化测试工具开发，建立或优化自动化测试平台或系统，支撑项目产品高效执行测试。
1、服务器系统性能优化：负责服务器整机系统的性能 profiling、瓶颈分析与调优，深入操作系统内核、固件、驱动程序及应用软件，解决业务交付与客户场景遇到的性能问题，保障服务器性能竞争力。 2、性能诊断工具开发：支撑服务器相关性能诊断工具开发，持续提升工具能力。 3、从软硬件一体性能优化的角度，把握未来技术趋势和业务未来需求，开展系统创新研究与验证。
1、负责服务器整机产品或服务器部件的整体测试策略输出，拉通相关测试领域或合作厂商进行测试方案制定、测试用例设计和开发，对产品或部件的测试方案、测试用例的覆盖度、有效性和先进性负责。 2、拉通产品各领域或合作厂商进行匹配项目的测试计划制定，推进测试交付按期完成，对测试执行的过程和结果质量负责。 3、组织产品研发过程中的测试开展，推进阻塞性问题的定位解决帮助产品快速稳定，审核和把关问题单质量及负责问题单审核关闭操作。 4、负责输出或审核测试报告，对测试报告质量负责。 5、 组织梳理和输出测试物料需求和人力需求，在项目测试过程中动态协调测试物料和人力，保障测试活动顺利开展。 6、及时梳理和识别过程中测试领域存在的不足，包括测试技术、管理、流程等，组织梳理改进措施并跟进落地。 7、完成测试交付的同时，形成组织积累，包括但不限测试方案、基线、需求等，对后续项目有指导作用。
1、深入理解块存储、分布式存储的原理、技术架构，负责从业务视角深刻理解并抽象业务及数据I/O特征，并结合高性能硬件能力，设计&开发软硬件协同的加速方案； 2、负责服务器产品测试策略、测试方案，测试用例，测试工具的定义、开发以及优化，支撑项目产品高效交付； 3、与各团队密切配合，推进服务器整机产品在块存储/数据库等场景的落地； 4、跟踪行业趋势，分析业内先进的存储部件、加速方案，制定产品交付规格，给业务交付更具竞争力的产品。
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、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. 深入理解高密存储介质部件软硬件技术，熟悉存储介质（如CMR HDD，SMR HDD，TAPE等）、存储互联技术（如Ethernet，RDMA等）架构以及产品，文件系统和设备驱动的架构和实现, 开发软硬件一体化的高性能存储产品满足阿里巴巴云数据中心的业务挑战和需要。 2. 深入理解存储业务应用，对分布式文件系统，块存储，对象存储，文件存储，以及大数据平台进行深入分析，了解阿里业务情况与用户需求，制高性能，低成本存储软硬件技术和产品的发展路线。 3. 与阿里云各软硬件团队合作，开发针对大容量，高性能存储的存储引擎、文件系统等。
1. 负责物流与供应链核心业务域的数据体系建设，主导仓储、配送、履约等核心场景的数据模型设计与ETL开发； 2. 深入理解物流供应链业务，负责仓内作业、干线运输、末端配送等环节的数据维护和治理，保障数据的准确性、一致性和时效性； 3. 负责离线及实时数据架构的设计与建设，满足供应链多场景下对数据快速迭代的需求，建设端到端的数据质量保障体系； 4. 与业务团队（运营、产品等）紧密协作，通过对业务策略和痛点的分析，提供系统性的数据解决方案，赋能业务降本增效； 5. 参与数据资产沉淀与规范化建设，推动数据标准落地，提升数据获取效率与可视化水平。
1. 通过对行业用增策略的研究，结合内部公司视角的数据监测和分析，发掘增长漏损点，提高增长效率，包含但不限于流量管理、补贴增长、私域运营、cross、体验监测等用户增长策略 2. 不断跟进市场变化和用户需求，提出创新的流量管理策略通过案例复盘、数据分析、用户调研等方式，洞察问题，识别效率（流量效率/钱效/人效）可提升空间，提出建议 3. 结合行业不同的补贴策略，分不同消费场景，深度挖掘用户外卖需求，探索用户在不同时空场景下的补贴增长策略，并推动策略落地 4. 结合市场私域运营策略研究及用户需求，制定私域生态的增长及运营策略，包括能力搭建，流量引入，权益设计，营销玩法，含盖企微群、企微个人号、公众号增长等 5. 通过用户体验洞察，对问题根源识别、用户体验链路、服务品质结果的多维度关联分析，找出影响客户体验的关键问题和输出优化策略
