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1、负责建设面向安全场景的大模型评测体系，涵盖通用能力评测与安全业务场景定制评测，构建基于LLM-as-Judge、自动化评测模型训练与人工评估相结合的多维度评测框架，保障评测结果的全面性和可靠性 2、建设基于真实安全攻防场景的Agentic评测环境，构建面向安全长程任务的Agentic评测，提升大模型在安全场景的Agentic能力 3、跟踪业界主流安全大模型评测方法与Benchmark动态，持续优化内部评测体系，对标行业前沿能力水平，发布开源评测集 4、深度参与大模型迭代过程中的知识与评测驱动优化，建设“评测归因分析→知识短板发现→训练数据生产→模型训练增强→评测反馈验证”的高效自进化闭环，以评测数据反哺训练，用领域知识增强训练数据，持续提升模型在安全场景中的能力表现
We seek to hire a legal counsel of commercial legal who will be a key member of the growing legal team supporting AliExpress in Europe. The attorney will be based in our Hangzhou office. Job Description 1. Reporting to General Counsel or Senior Legal Counsel, AliExpress, advise on legal aspects of the platform’s international expansion of current and proposed new e-commerce offerings, with a focus on Europe. 2. Address and respond to document requests from overseas government regulators and law enforcement agencies. 3. Provide advice on platform compliance, local and cross border logistics, customs and tariffs, and product listing compliance matters. 4. Research local laws and regulations in the local jurisdictions and manage outside counsel. 5. Provide advice to business teams on legal aspects of the implementation of commercial agreements, business models and strategies, business operations, supply chain operations and product offerings. 6. Negotiate, draft, and review contracts, commercial agreements and policies. 7. Develop in-house legal tools and policies, and conduct trainings to business units.
部门介绍： 我们聚焦全球技术底座建设，围绕研发设施、智能运维、全球网络及大模型服务四大核心领域，搭建全栈智能化工程平台体系，为全球业务稳健扩张与高效运转筑牢稳定、高效和合规的技术基石。 以技术创新驱动研发模式升级，打造覆盖研发协作、智能编码、智能测试的全流程智能体系，落地高效业务解决方案并深化DevOps文化。深耕运维合规与效能，建成符合欧盟标准的海外智能运维平台，完成IaaS、PaaS、SaaS全层级产品迭代；依托全球网络资源，实现资源统一管控、网络拨测、网关标准化及数据中心验收全流程规范化，全方位保障用户体验。同时，对标行业领先标准打造海外大模型服务路由平台，打通模型采购、安全管控、服务管理及成本管控全链路，严守数据安全底线。 1. 负责AIDC重点业务的 Agent 系统端到端设计与开发，包含意图理解、任务规划、工具调用、多轮记忆、结果评估等全链路 2. 与业务方共建 AppBuilder / Vibe 场景，输出可复用的 Agent 模式沉淀到平台 3. 建立 Agent 效果度量体系（成功率、任务完成率、Token 成本、时延），并持续优化
部门介绍： 我们聚焦全球技术底座建设，围绕研发设施、智能运维、全球网络及大模型服务四大核心领域，搭建全栈智能化工程平台体系，为全球业务稳健扩张与高效运转筑牢稳定、高效和合规的技术基石。 以技术创新驱动研发模式升级，打造覆盖研发协作、智能编码、智能测试的全流程智能体系，落地高效业务解决方案并深化DevOps文化。深耕运维合规与效能，建成符合欧盟标准的海外智能运维平台，完成IaaS、PaaS、SaaS全层级产品迭代；依托全球网络资源，实现资源统一管控、网络拨测、网关标准化及数据中心验收全流程规范化，全方位保障用户体验。同时，对标行业领先标准打造海外大模型服务路由平台，打通模型采购、安全管控、服务管理及成本管控全链路，严守数据安全底线。 1.负责 Agent Runtime 核心能力建设：开发框架、Memory、Sandbox、Tool 调度、多 Agent 协同等模块的架构设计与研发 2.沉淀 Agent 通用评测与可观测体系（Eval SDK / Tracing / Metrics），供上层业务方使用 3.跟进业界 Runtime 生态（LangGraph / AutoGen / MCP / A2A 等），主导技术选型与内部框架演进
1、区域食安管理，包括日常门店食安巡检、属地联营商管理、政府检查、抽检应对等减少食安事件的发生率。 2、区域合规管理，包括商家准入资质审核、新店和改造每单的经营环境和证照合规，确保门店合规经营。 3、食安事件应急管理，对于食品安全事件进行全力路排查、定责、跟进改善，推动食安事件整改闭环。 4、食安文化建设，组织门店食安员和营运等进行食安培训，定期进行食安文化宣导，确保人员掌握食安要求。 5、通过将总部要求做因地制宜地调整落地，保障总、区、店的食安管理体系有效运转，并将问题反馈总部，完善整体管理体系。
1、我们正在构建面向Agent的组织上下文创新产品：将散落在人脑、群聊、会议、文档中的组织经验（碳基资产）编译为Agent可检索、可消费的组织上下文（硅基资产），让每一个业务Agent都能带着组织的经验工作 2、你将亲眼见证人类与Agent在真实工作环境的上下文对齐，帮助Agent拥有组织级的长期记忆 3、我们希望你可以负责构建的上下文采集与检索系统，覆盖会议、群聊、文档等多源异构的上下文数据源，涉及海量上下文数据的增量更新与版本管理，同时构建数据质量监控与可观测性体系，保障采集链路的稳定性与数据新鲜度
1、负责国家用户增长负责，结合不同渠道引进新人，优化投放计划；设计匹配重点市场适配的拉新玩法，刺激新用户转化；为新人dau，首次转化和复购、ltv负责 2、玩法创新：新用户玩法设计、裂变互动、权益策略设计；搭建、优化并完善用户体系相关权益，促进新用户规模扩大的关键指标提升； 3、进行覆盖用户生命周期管理，优化体验，通过运营动作和机制设计，提升用户交互和粘性，实现新老客复访复购提升； 4、负责整体用户增长策略和优化，需具备数据化运营能力，数据分析、精算能力
负责多模态数据存储管道研发及数据处理能力研发： 1. 主导EB级大规模非结构化数据传输功能及多模态数据管理系统设计和开发； 2. 参与高性能计算引擎架构设计：基于CPU+GPU异构计算环境，设计并研发面向多模态数据（图像、音视频、文本等）的分布式计算引擎，实现高效部署与运维； 3. 参与核心算子研发与优化：结合多模态数据特征，设计并开发高性能数据处理算子，涵盖数据清洗、特征提取、格式转换等关键环节，保障算法效率与准确性； 4. 构建数据处理最佳实践体系：针对多模态数据存储、处理特点及场景，给出算子最佳实践，如卡型选择、CPU/GPU选择等。
1、用户洞察能力，能将业务问题正确拆解为研究问题，并基于现有资源，采用专业且高效的研究方式，输出可落地性的用户洞察。 2、用研综合能力，能独立负责和统筹定性和定量研究工作，具备专业的问卷设计、数据处理与分析、大纲设计、及用户访谈能力，为研究项目高质量的执行与输出负责。 3、数据分析能力，日常收集、拆解和分析数据，建立指标数据库和制定评估体系，使营销投放有数可查，有理可依。 4、数据产品化能力，基于品牌目标和项目需求，梳理和推动数据看板落地和功能优化，实现品牌人群资产可持续沉淀。
1. 负责淘天平台消费者高风险升级case的处理，包括交易纠纷、规则判责、多方协同，保障消费者体验； 2. 挖掘客户潜在需求，发现客户痛点问题，协同商家，物流等多方，灵活运用规则，通过沟通谈判推动疑难升级问题的闭环解决，并沉淀专家经验； 3. 通过客户问题解决，识别服务流程、平台规则、产品体验中的优化机会，输出可落地的改进建议，助力推动改善消费者服务体验。
1.数据标注&采集专家基地运营管理： （1）负责站点搭建，人员招募，管理团队搭建，培训管理，质量管理与人员管理，负责站点的全面管理； （2）负责制定交付站点的日常运营计划、标准作业程序（SOP）与管理制度； （3）管理站点的标注评测专家，包括任务分配、绩效评估、技能培训与团队建设。 2.质量管理：搭建对大模型类数据标注、模型评测或数据集生产的质量和培训体系，对数据质量负责； 3.成本管控：负责对负责的交付站点的整体成本进行管控，包括人力成本，运营成本等各项成本，达成成本目标。 4.供应商管理：负责交付履约及结算等工作。对供应商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。"
1、负责HappyHorse海外内容+用户运营体系，包括 Discord、Instagram、TikTok、X、YouTube 等平台，持续提升模型的影响力、社区活跃度及用户增长 2、负责构建全球AI创作者生态，建立并运营海外创作者及达人合作体系、Affiliate分销体系及品牌共创，持续扩大模型在海外创作者生态中的影响力 3、与增长团队协同，持续探索海外高质量增长渠道，制定不同渠道的内容策略与素材方案，通过数据分析不断优化投放效果 4、持续跟踪全球AI行业及内容平台最新趋势，探索海外AI 社区及新兴增长渠道，推动创新合作模式及品牌传播 5、深度洞察海外用户需求，结合社区反馈、达人反馈及行业趋势，与产品团队共同推动产品体验持续优化
1. 负责高校渠道相关项目的整体运营规划与落地执行，包括项目目标设定、节奏把控、资源协调及效果复盘； 2. 深入理解高校场景用户需求与生态特征，制定并迭代面向高校的运营策略，提升项目在高校端的渗透率、活跃度与转化效率； 3. 联动产品、市场、销售及校方合作方，推动跨部门协作，保障项目在高校渠道的规模化落地与可持续运营； 4. 基于数据监测与分析，持续优化运营动作，输出可复用的方法论与标准化运营流程；
本岗位的本质是AI商业解决方案专家——你需要做到： ● 讲清楚业务逻辑：理解客户的业务场景、核心痛点和目标 ● 设计业务方案：将AI能力与业务目标对齐，规划可落地的解决路径 ● 知道技术如何实现：了解方案背后的技术架构和实现路径（不要求亲自编码实施） ● 建立长期关系，促进产品销售：与客户建立长期业务与技术信任，帮助客户AI转型成功 作为阿里云AI商业解决方案的核心角色，面向行业头部客户，围绕大模型平台（MaaS）构建端到端的解决方案，帮助客户完成AI转型并实现商业价值。核心使命是：以方案能力建立客户信任，以业务理解驱动商机转化，以长期伙伴关系促进持续增长。 一、客户需求洞察与业务方案设计 ● 深入了解客户的业务场景、组织架构和战略目标，识别客户核心业务中具备高价值的AI应用机会。 ● 与客户共同梳理业务问题和效果预期，明确AI介入的价值点和成功标准。 ● 基于客户业务目标和现有技术约束，设计完整的AI解决方案路径——包括场景选择、模型选型方向、效果评估框架和上线计划。 二、售前技术引导与价值传递 ● 结合客户业务需求，通过标杆案例、Demo演示和方案讲解，向客户展示阿里云大模型产品的竞争优势和落地效果。 ● 向客户的业务决策者（CEO/VP/BU负责人）和技术决策者（CTO/架构师）分别传递AI带来的业务价值和技术可行性。 ● 在客户侧建立影响力，确保方案与客户业务目标深度绑定，影响客户技术选型决策。 三、商机管理与项目推进 ● 主动识别和开发商业合作机会，制定客户经营策略，将AI方案优势转化为商业签约。 ● 面向重点客户高层，清晰阐述阿里云AI全栈能力的价值主张，引导客户AI转型方向。 ● 制定正确的产品选型策略、POC验证策略、商务策略和招投标策略，把控项目推进节奏。 ● 在售前到交付的全过程中，识别和应对技术与项目风险，协同产研和交付团队保障项目成功。 四、客户关系经营与持续增长 ● 与客户建立长期的业务与技术信任关系，成为客户在AI转型中的首选咨询对象。 ● 持续跟踪客户AI应用的使用效果和满意度，发掘新场景、拓展合作范围，推动收入持续增长。 ● 面向内部团队和生态伙伴输出行业最佳实践、标杆案例等知识资产，提升组织能力。 五、产品反馈与改进驱动 ● 将客户侧的真实需求和使用反馈系统性传递给产品团队，影响产品功能开发和路线图。 ● 对客户使用过程中遇到的问题反向推动内部解决，持续优化产品和流程。
1. 主导多模态理解大模型训练数据的标注体系设计，对接多模态算法团队，将算法团队的图文交织、高精度OCR、精细化图像描述等研究需求，转化为可执行、无歧义、可规模化的标注规范与执行流程。 2. 管理并培训视觉标注团队/供应商，拆解图文对齐任务，优化复杂的“多层级标注”的生产效率。 3. 建立严格的图像质量过滤标准（模糊、过度曝光、低俗涉黄、隐私违规等），确保进入训练集的图片在执行层做到100%合规与高清。 4. 承接评测团队和线上反馈的BadCase，针对多模态模型常见的视觉幻觉，设计针对性的反幻觉标注模版，并沉淀高质的“真/伪”对比范例。
1、以搜索/推荐的数据和算法能力为驱动，和Aliexpress的业务场景深度结合，探索各模式业务下的智能化升级； 2、针对AE业务（不仅限于导购产品、货盘策略等）进行数据分析，结合产品能力输出解决方案，并根据数据分析驱动产品落地，联合算法、开发、测试、运营等协同团队并推动产品实现； 3、搭建核心业务的解决方案平台，运用AI赋能提效，能根据业务快速迭代。
岗位描述 通过大模型 AI技术探索 1688商家经营的全新模式，重新定义商家生意的产品形态与交互动线。负责面向商家场景的AI 原生产品落地，从开店、企划、财务、商品、客户、营销等核心经营环节切入，将LLM、Agent 等前沿技术能力转化为商家可感知、易上手、有结果的产品价值，让每个商家都拥有一个 7x24小时的AI生意团队，推动AI经营从「工具服务」向「智能生意操作系统」升级。 主要职责 1）持续跟踪市场最新 AI 产品应用与技术趋势，主动探索 AI在商家经营场景下的创新形态和产品应用，设计动线极简、易上手、好理解的AI产品体验，并通过产品闭环回收高质量数据，回馈模型自进化、持续提升模型对商家的理解力与服务精度； 2）深入理解电商商家经营场景，熟悉数据分析/CRM/ERP等企业经营系统，能够洞察不同规模与品类商家的真实生意痛点，结合大模型产品能力设计全新的解决方案，为商家生意带来可量化的增长变化； 3）建立 Al产品的效果度量与数据飞轮体系，沉淀可复用的产品方法论与最佳实践，持续反哺产品迭代与模型优化。
我们致力于运用机器学习、大模型推理、知识图谱等前沿人工智能技术，深入挖掘业务增长中的关键痛点与潜在机会，构建智能化的用户理解体系与商机洞察引擎。通过打造高精度的AI用户画像、自动化商机识别系统、因果推断模型及智能策略Agent，驱动业务从数据到决策的闭环升级。 1、深入理解业务场景与增长瓶颈，基于机器学习、深度学习、图神经网及多模态AI算法，完成特征工程、模型构建、指标体系设计与线上效果评估。 2、负责AI用户画像建设，持续优化用户标签体系、兴趣建模、行为预测与高价值用户识别。 3、打造趋势商机Agent，基于用户行为序列、市场环境变化与行业动态数据，构建基于大模型的多维商机趋势理解能力，构建商机数据服务能力矩阵。 4、参与大语言模型的后训练流程设计与实现，包括SFT、DPO、GRPO、GSPO等方法，负责大模型在Agent应用链路中的落地实践，包括任务规划、工具调用、长期记忆与对话状态管理等方向的研发。 5、持续跟进大模型前沿技术、开源方案及其在数据挖掘领域的应用。
1、针对供应链场景，挖掘商机与客户痛点，以OTWB，以及数据中台、供应链计划、供应链控制塔等产品为主，协同售前与交付团队形成商务方案，完成对客沟通、竞标签约、客情维护等工作； 2、可独立销售软件和数据类产品，分析并确定细分市场以及相应客户画像，制定差异化销售策略，建立获客渠道与销售团队，制定销售指标，完成销售目标； 3、具有大B客户场景拓展经验与合作思维、目标驱动与强执行力，通过分析产品、行业、组织等来优化获客渠道和销售策略，建立问题解决和沉淀机制，优化销售体系，保证业务目标的完成。
1. 提供供应链AI的解决方案，重点客户的拜访交流、需求调研、方案设计和汇报、投标等工作； 2. 针对物流场景，准确洞察需求，提供业务咨询、技术咨询、设计相应的解决方案，打造标杆案例； 3. 协同业务拓展BD和内部各产品领域的资源以及外部生态资源，完成解决方案0到1的开拓和1到N的复制，打造有竞争力的物流科技解决方案。
1，针对供应链场景，挖掘客户痛点与商机，以销售OMS,WMS,TMS，供应链计划类产品，AI解决方案为主，协同售前与交付团队形成商务方案，完成对客沟通，竞标签约，客情维护等工作； 2，可独立销售软件和数据类产品，分析并确定细分市场以及相应客户画像，制定差异化销售策略，建立获客渠道与销售团队，制定销售指标，完成销售目标； 3，具有大B客户场景拓展经验与合作思维，目标驱动与强执行力，通过分析产品，行业，组织等来优化获客渠道和销售策略，建立问题解决和沉淀机制，优化销售体系，保证业务目标的完成。
Accio是阿里巴巴国际数字商业集团阿里国际站内部孵化的一款战略级AI原生应用产品，也是全球首个B2B AI Search Agent，通过持续探索Agent、LLM、VLM、RL、Memory、Reasoning、AI Search等前沿技术，自研基座、Agent系统以及AI Search系统，实现全球B2B跨境贸易跨越式发展。 1、构建Agent专用合成数据管线：设计并实现自动化的合成数据方案，重点生产高质量的思维链、工具调用和自我修正轨迹； 2、Agent交互环境搭建：构建高性能、可扩展的Agent框架和运行环境（如代码执行器、浏览器模拟器、数据库交互等），为模型提供实时反馈的环境； 3、Agentic RL：应用并改进RL算法，提升模型在长程任务（Long-horizon tasks）中的成功率和鲁棒性； 4、评估体系建设：开发超越传统基准测试的动态评估方案，针对规划能力、工具选择准确率、幻觉控制及错误恢复能力建立量化指标； 5、探索落地前沿Agent技术，包含而不限于：Agentic Model、Agentic Benchmark、Agentic RL、Pro-active Agent、Function Calling、Tool-Use、Multi-Step Reasoning、Agent Harness、Agentic Post-Training。
1.根据1688C业务定位，独立负责箱包、鞋类等非标品类的商品策划与选品。跟踪行业趋势与竞品动态，结合用户需求研究与数据验证，制定品类结构、上新节奏与竞争策略。 2. 商品企划与产品定位：设计负责品类的品牌化路径——从产品卖点提炼、视觉风格定义到价格带策略，打造在目标人群中有明确差异化的商品。 3.平台运营与增长：操盘商品上架后的全生命周期，包括搜索优化、流量策略、活动策划与转化率运营，通过数据分析持续迭代商品组合与运营策略。 4.供应链协同与商家管理：对接产业带工厂与品牌方，推动从选品到上架的全流程落地，把控材质工艺、品质标准、交期与成本。 5.趋势研究与竞品监控：持续跟踪非标品类行业趋势、竞品动态与消费者偏好变化，输出选品方向建议与品类策略调整方案。
1. 参与构建面向阿里集团海量安全业务的网络安全大模型，系统性突破在代码理解、漏洞挖掘、攻击模拟等高复杂度场景中的瓶颈； 2. 负责高质量安全数据的构建，涵盖代码漏洞检测与修复、程序逆向与分析、安全领域工具（包括但不限于Fuzz、反编译、漏扫等）等多样化安全数据的加工处理和合成优化； 3. 开展大模型全流程训练工作，包括预训练、SFT、Agentic RL等； 4. 针对经典且依赖安全专家经验的的安全任务（如渗透测试、二进制代码分析、红蓝对抗策略生成、项目级代码漏洞发现与修复等）优化模型能力，提升其在真实攻防场景中的模型性能与鲁棒性； 5. 探索大模型在代码安全、漏洞挖掘、逆向工程、数据安全、流量防护等方向的应用，并推动技术成果落地与学术发表。
1、负责淘宝及天猫平台的内容媒介（影视剧综晚会等）营销及整合运营，对内容植入策划、新媒体传播、用户承接、商家合作等负责； 2、跨部门协作，有效整合淘天各业务线的需求和资源，完成大型内容媒介项目的策划与执行； 3、熟悉淘天的行业商家，能够通过内容天合，即与商家出资采买的内容媒介资源，做整合和置换，扩大淘天在头部内容IP的覆盖面； 4、通过内容内外部环境洞察及用户数据运营，内容资源包ROI评估，持续优化内容营销效能，探索新的内容媒介投资选择和打法。
1. 负责视觉生成大模型 Post-Training 核心算法研发，包括 RL、蒸馏、reward model等，持续提升生成结果的质量与多样性 2. 跟踪视觉生成领域的最新学术进展和行业动态，鼓励发表高水平论文和开源成果，提升团队算法影响力 3. 参与高质量训练数据的构建与合成，包括但不限于数据清洗、标注与评估体系搭建等 4. 探索多模态理解与生成统一架构，探索视觉感知与生成能力的协同演进，推动文本、图像、视频等多模态信息的联合建模
1、负责资产管理流程的落地、推进问题处理； 2、负责对资产管理员的管理，识别人员和资产风险，制定解决方案； 3、负责所辖机房的资产指标达成； 4、跟进所辖机房的资产到货、入库、盘点、上架、下架、报废处置等全部流程； 5、按照管理要求执行其他资产处置工作。
1、业绩与成本管控：统筹100家门店（10区域）销售目标达成，拆解指标并指导区域教练落地； 2、社群与用户体验：搭建门店社群运营体系，推动会员拉新、留存与复购，提升用户粘性与品牌口碑。 3、食安与合规管理：作为食安第一责任人，践行全链路管控体系，监督门店严格执行操作标准，确保零重大食安事故。 4、新店拓展：统筹新店筹备、开业全流程，协调资源确保按计划开业并快速达盈亏平衡，支撑业务扩张。 5、人才梯队建设：负责区域教练、店长等核心岗位选拔与培养，搭建三级人才梯队，推动标准化培训落地，提升团队专业能力。 6、区域运营监督：通过巡店、数据复盘监督区域教练、店长执行总部标准，针对区域问题制定改进方案，确保运营效率与标准落地。
1. 负责集团操作系统和内核的迭代演进，包括主流版本适配，重大功能、安全漏洞等Patch的快速引入； 2. 负责打造适合AI业务的运行环境，围绕AI业务进行内核调优，快速适配落地各硬件厂商驱动，保障基础设施稳定高效、快速迭代； 3. 负责围绕GPU&CPU提效建设性能优化、内核隔离能力，面向GPU&CPU软件生态建设性能分析、问题诊断工具和系统；
你将参与的方向： 1. 超大规模 CI / 构建基础设施：设计与演进支撑 数万研发人员、百万级构建请求 的核心构建系统；攻克高并发调度、大规模并行构建、多语言编译加速等工程难题；面向 Java / Go / Python / C/C++ 打造极致性能与稳定性 2. AI 增强的下一代 CI 体系：将 LLM 深度融入 CI/CD 流程，推动智能失败诊断、自愈与资源调度；构建 AI 驱动的流水线与自动化测试平台，支撑高频稳定交付 3. AI Infra & 高性能 Sandbox：研发高性能、安全隔离的 Sandbox / 执行环境基础设施；平衡安全性、隔离性与性能，支撑从传统应用到 AI Agent 的多样化负载；参与容器、隔离、远程执行与资源治理等核心能力建设 4. AI Agent 工程化与评测体系：建设 AI Agent 评测与分析平台，对齐主流 Agent 工具与 benchmark（如 SWE-bench）；为大模型在软件工程中的工程化落地提供量化与评估标准
