共 2454 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
1、从平台策略/垂直行业需求视角出发，整合内外部营销资源及多种营销手段（包括营销玩法/互动/媒介矩阵/行业货品等等），策划并组织品类节点性营销活动，提升食品生鲜的影响力，带动业务增长； 2、基于平台规则和政策组织行业品牌活动、品类活动、促销活动、品牌联合营销等。 举例：包括但不仅限于美食大牌日等IP项目； 3、统筹整个项目目标设计、目标拆解的策略制定，落地链路和管理，从活动主题、页面设计搭建、盘品、零售协同及数据复盘等； 4、熟悉线上线下各端资源布局和策略，结合品类营销项目衔接各资源模块并保证活动在资源位的顺畅落地，帮助品牌达成有效的资源投入产出。
瓴羊FBT介绍：FBT是Alibaba云智能集团瓴羊智能客服商业化团队，成立于2017年，主要为品牌商家及互联网客户提供产服一体的客服代运营解决产品】 岗位要求 ：通过与商家及大客户的沟通谈判，有效传导商业合作信息，吸引客户，达成共赢合作，掌握、运用相关行业/知识、市场动态、行业格局、行业发展趋势、行业竞争对手相关信息，发掘商业机遇，制定客户/行业/解决方案，规划业务实现路径。 工作内容： 1. 负责瓴羊FBT客户对接，结合智能客服产品及行业KNOWHOW，挖掘客户潜在需求，形成商业机会，并推进制定产服一体服务代运营方案； 2. 作为客户第一责任人，能够组织和协调公司各部门资源推动产品及解决方案在行业合作客户的落地，满足客户的业务和技术需求，保障客户满意度，提高行业粘性； 3. 了解招投标流程，商务合同的拟定、谈判和内部流程跟进、项目验收、项目交付质量把控，客户满意度及口碑把控，行业优化及创新； 4. 协调内外部资源（技术、售前、交付团队等），推进项目从签单到实施交付、验收及回款的全周期闭环管理，确保客户满意度和商业目标达成。 职位描述 1、具有良好的沟通表达能力和组织协调能力；团队意识强，抗压能力强，有激情，勇于接受挑战，善于开拓创新； 2、5年以上零售，美妆，奢侈品、消费电子、家装、家居等中大型行业客户销售经历，熟悉电商渠道生态链路、熟悉电商产品和工具，必须懂电商生意逻辑及运营基本框架，有与品牌KA商家电商总经理或电商总沟通对话能力和经验，喜欢电商生态 热爱商务工作 敢于承担和挑战； 3、有敏锐的商业意识和自主决策能力，能够独立和客户中高层打交道；能够快速发掘和响应客户的需求； 4、能够组织编写针对客户行业的产品和解决方案资料，有较强的文档编写和演讲能力； 5、可以承受高节奏的工作强度，能接受外地出差安排（60%）； 6、具有跟行业大型客户打交道的经验，有天猫京东抖音电商主流平台大客户拓展背景者优先； 7、具备高度的责任心和较强的服务意识，坚持客户第一原则，细致耐心，积极主动，并具备较强的跨部门沟通协作能力； 8、具有良好的商业意识和战略意识、敏锐的市场洞察力及分析能力，能够快速定位问题，高效整合资源解决问题； 9、表达沟通能力强 ，有活力，抗压力强。
1. 政策法规解读与落地 跟踪全球重点市场（如欧盟、美国、亚太、拉美）的B2C和B2B场景下相关的关税政策、贸易协定、海关监管动态，提供实时解读与合规建议。 制定B2C和B2B场景下跨国进口及交付的关务策略，确保全链路合规（清关、关税支付、产品合规规范、涉证要求等）。 2. 跨部门协同 协同商流、物流履约、财务、税务、法务团队，确保端到端贸易履约方案的合规落地 3. 跨境清关相关的单证线上化及系统与工具能力 推动关务系统数字化升级，实现方案相关的系统升级功能。 4. 关税计税方案及关税成本优化 按照不同进口市场国别，研读有关海关和进口税收法规，确认进口时对应关税及其他税种的计算公式和税率，提供DDP模式下系统计税能力，并深挖关税豁免等合规节税方案。
1. 负责创新型AI Agent产品的体验优化。从真实用户场景出发，进行任务拆解与逻辑编排，设计涵盖需求解构、智能交互、方案生成、报价核算等环节的产品功能体验，打造高可用、强闭环的AI产品。 2. 负责AI应用的效果的迭代。负责构建标准化的效果评估体系，通过定义业务核心指标、构建高价值评测数据集（Benchmark），利用数据驱动的方法论，协同算法团队进行策略演进与模型能力边界的探索，确保产品在复杂业务场景下的稳定性与准确率。 3. 紧密追踪大模型底层演进（如Agentic架构、多模态能力、长文本处理等），探索AI时代的全新产品交互形态。负责从技术可行性分析到产品落地的全过程管理，将前沿AI技术高效转化为解决用户实际痛点的产品价值，推动产品体验的差异化竞争。
岗位职责 1. 产品规划与方向定义 ● 负责 AI Native 应用方向的产品规划，重点围绕 AI Coding、Code Agent、研发智能体、企业知识管理智能体 等场景，定义产品定位、目标用户、核心场景、版本路线图和商业化路径。 ● 面向专有云客户的真实业务环境，识别高价值、高频、可验证的 AI 应用场景，判断哪些能力适合标准产品化，哪些能力适合行业模板化，哪些能力适合项目定制化。 ● 跟踪国内外 AI Coding、Code Agent、Developer Tools、Agent Infra、LLMOps、Agent-Eval 等方向的发展趋势，形成产品洞察和竞争分析。 2. AI Coding / Code Agent 产品设计 ● 负责 AI Coding 类产品的核心能力设计，包括但不限于：代码库理解、研发知识问答、需求到任务拆解、代码生成、代码重构、单测生成、缺陷修复、变更解释、迁移改造、运维排障等。 ● 设计 Code Agent 的完整任务链路，包括用户意图识别、上下文构建、工具调用、计划生成、代码修改、测试验证、结果解释、人工确认、权限控制与回滚机制。 ● 围绕企业级研发流程，打通代码仓库、制品库、CI/CD、缺陷管理、需求管理、文档知识库、权限系统、审计系统等工具链。 3. Agent 工程能力产品化 ● 将大模型、RAG、Function Calling / Tool Use、Workflow、Memory、Multi-Agent、评测系统、可观测性、安全护栏等技术能力，转化为可被业务用户和研发团队使用的产品能力。 ● 定义 Agent 的运行机制和产品边界，包括任务规划、工具编排、上下文管理、权限模式、人机协同、失败恢复、日志追踪、结果验收等。 ● 与相关团队协同，推动从 Demo / PoC 到生产级产品的演进。 4. 专有云场景落地 ● 深入理解专有云、私有化部署、数据不出域、权限隔离、信创适配、安全合规、离线环境、客户侧交付等场景约束。 ● 面向政企客户、行业客户、内部研发团队开展需求调研、场景共创、PoC 验证和产品化沉淀。 ● 将项目交付过程中的共性需求抽象为标准能力、行业模板、最佳实践和产品包，提升复制效率。 5. 评测、指标与闭环 ● 建立 AI Coding / Agent 产品的效果评估体系，包括任务完成率、代码采纳率、一次通过率、测试通过率、缺陷修复率、节省工时、用户留存、客户满意度等指标。 ● 设计离线 Benchmark、真实任务集、客户验收标准、灰度评估机制和反馈闭环，解决 Agent 产品“能跑”到“可靠、可控、可交付”的问题。 ● 联动算法和工程团队，基于真实用户反馈、失败样本、日志数据，持续优化模型效果、工具链设计和产品体验。 6. 商业化与解决方案包装 ● 参与 AI Native 应用的产品包装、版本规划、定价策略、解决方案材料、标杆案例和客户汇报。 ● 将 AI Coding / Agent 能力从单点工具，升级为面向行业客户的“研发提效、软件现代化、知识资产沉淀、工程能力升级”解决方案。
1. 产品规划：负责专有云国际版产品组合设计与规划 ● 市场洞察与场景分析：对全球云计算市场以及主要云厂商的技术路线、产品特性演进等进行市场洞察及分析。 ● 产品组合创新：根据行业发展趋势、专有云市场竞争格局及国际化客户价值诉求，主导制定专有云国际版产品组合策略，包括但不限于IAAS、PAAS、MAAS等，并撰写详细的产品需求文档(PRD)，完成从概念到落地的整体产品设计方案。 2. 客户洞察与上市 ● 关键客户合作：选取代表性强的重点客户，在产品孵化阶段参与0到1的快速迭代过程，全程跟踪并执行客户侧产品方案的部署与测试，确保上市前的成功验证。 ● 跨团队协同：密切协作云产品团队、研发架构团队等，共同推动跨产品线的集成方案规划，确保专有云解决方案的一体化交付，提升产品间的协同效应与整体竞争力。 ● 用户反馈与改进：收集并整理客户使用体验反馈，针对痛点问题进行深入剖析，持续完善产品功能，以实现产品迭代升级与用户体验优化。 ● 与运营、市场等团队协作，提升专有云国际版的整体市场影响力、产品竞争力和用户满意度。 ● 对接内外部合作伙伴，推进国际解决方案的技术集成、方案落地和商业价值实现。 3. 竞品分析与策略制定 ● 竞争情报搜集：定期对国内外主要竞争对手在专有云领域的战略布局、产品特性、市场表现及客户评价进行全面调研和深度洞察。 ● 竞争力评估与对策：编制竞品分析报告，提炼竞争优势与短板，基于分析结果提出针对性的产品竞争力提升计划和如何超越竞争对手的战略蓝图。
1. 参与某品线年度商业计划的制定，并负责组织团队制定年度业务目标的分解、落地措施和实现路径，对业务商业分析、新品上市操盘均有比较好的实操经验； 2. 组织团队对某品线年度经营目标进行二级指标分解和承接。通过端到端组织所负责品线的成本管理、SOP计划管理、产供销存平衡管理等工作来确保达成经营指标； 3. 完成某品线新产品产品开发交付、成本、FFR、用户口碑、售后 等维度产品全生命周期的管理，识别潜在风险并提供必要的支持和干预建议。并可横向管理项目集； 4.设计并推行公司级的项目管理政策、流程和标准，建立合适的项目管理框架和工具； 5. 参与制定及优化业务流程，组织团队及时复盘总结，不断优化跨部门业务协同效率。
1. 品类规划。结合国家差异化的跨境政策、物流特征、用户需求，构建具有场域心智的品类规划;跟踪品类渗透率、GMV贡献度等核心指标，持续迭代品类策略 2. 商品运营。根据前台特征制定品类策略、定价策略、商品优化，对商品全生命周期进行管理，对所负责品类/国家的目标结果负责; 3.产品运营。能够运用数据化、产品化的运营方式，管理商品、制定商品优化规则。 4.定价及项目管理。能基于竞品价格、平台佣金、物流成本等多维度因素，构建定价分析模型；具备协调产品、技术、运营、物流、合规等多团队的能力，推动跨职能协作
核心职责： • 设计并迭代达人端权益激励机制（如分级佣金、任务奖励、专属特权等），提升入驻率、活跃度与转化效率； • 主导CODE类营销活动（邀请码、裂变链接、专属口令等）的策略制定与落地执行，持续优化 GMV 占比与 ROI； • 搭建并运营多层级渠道网络（MCN机构、红人社群、联盟平台、本地KOL组织等），建立“招募-孵化-淘汰”闭环机制； • 制定达人分层标准（按区域、粉丝量、内容类型、转化能力等），推动精准触达与资源倾斜； • 监控核心指标：CODE活动GMV占比 & ROI、拉新DAC（获客成本）、新增达人数量、留存率、人均产出值； • 基于行为数据构建达人成长模型，识别高潜用户，设计定向促活与升阶路径； • 协同产品团队推进后台系统建设，如任务中心、成长等级、数据看板、自动化SOP等。
核心职责： • 设计并迭代平台商业化机制，包括但不限于： • 品牌入驻费、CPS佣金抽成比例、推广服务包（如首页推荐、流量加持）、竞价排名等； • 制定不同品类、区域、活动周期下的差异化定价策略； • 构建平台收支模型，测算各项收入来源与运营成本，确保整体商业健康度； • 管理“佣金商品池”的准入规则与分润逻辑，推动高价值商品优先曝光； • 分析各商品类目的转化效率与利润空间，协同采购/运营团队优化货盘结构； • 输出商业化数据报表：总收入规模、单位经济模型（Unit Economics）、ARPU、LTV/CAC； • 推动商业化产品化落地，与技术团队协作开发“报价系统”“结算看板”“合同模板”等工具； • 监测竞品商业化策略（如TikTok Shop Affiliate、ShareASale、CJ等），保持机制竞争力。
1. 销售管理，包括市场研究与增长策略、目标进展与过程指标追踪、核心事项PMO等 2. 交付管理，包括人日预实分析、各项核心过程指标追踪与管理机制设计、项目数字化管理、核心事项PMO等 3. 业务经营专项分析 4. 总经办各项常规工作
负责集团多种大模型的基础训推性能优化，聚焦异构GPU的高性能算子库、通信库的开发和优化，提升计算、通信的并行效率，设计并实现高效的并行计算策略、分布式推理方案等。面向集团多变的大模型训推场景，提炼核心的优化方法，探索通用的编译优化方案，跟进前沿技术，并将优化能力集成到自研/开源大模型推理/训练框架/编译器，推动优化方案在实际业务场景中的落地，持续创新构建业界领先的AI Infra。
1、负责辖区内机房自维修运维管理工作，结合IDC实际情况均衡考虑服务质量、效率、成本及安全，持续优化及改进以支撑部门的业务运营; 2、负责辖区内机房自维修的服务器维修整体质量，包括：人员能力、技术储备和备件质量，协助现场服务器维修达成维修SLA； 3、负责辖区内机房现场自维修进行日常自维修工单操作和流程指导，支撑不断扩大的自维修体量，确保相关指标满足业务整体需求； 4、针对不断扩充的自维修新机型，梳理基于现场实际情况的操作手册，同时对一线人员进行培训与认证，确保全国人员能力满足项目推进要求； 5、基于自维修项目，配合实现专业领域的边界拓展，包括但不限于专利、新技术、新产品等。
岗位职责： 1、负责物流创新业务的年度OP经营规划，基于市场空间&目标客户&物流运营模式摸排，输出阶段的经营目标设计和规划； 2、负责物流创新业务的阶段性经营投资和损益治，基于op的月度节奏目标和业务当期推进状态，看月度经营状况，输出各业务单元提供关键经营策略负责业务投资决策； 3、负责定价策略设计和规划，基于业务商业设计定位&服务产品，包含成本基线的测算，输出运营周期补贴策略、销售定价和成本定价策略； 4、沉淀定价经营的工具产品和平台能力，覆盖智能测算和经营结果评价等；
1、负责集团各业务线的税务合规风险排查与日常监控，确保各项涉税事项符合国家税收法律法规及地方税务政策要求。 2、参与集团税务管理体系的搭建与完善，制定并落实税务合规管理制度、操作流程和内控规范，推动税务合规标准化建设。 3、负责各税种（增值税、企业所得税、个人所得税等）的申报合规性审核，协调内外部资源完成税务稽查应对与税务争议处理。 4、跟踪研究国家及地方最新税收政策法规变化，及时输出政策解读与合规建议，为业务决策提供税务风险评估与合规支持。 5、协同财务共享中心完成税务账务处理合规性检查，参与年度税务审计与汇算清缴工作，确保税务数据的准确性与合规性。
1. 调研业界前沿互联设计，探索推动互联创新； 2. 与架构团队协同，定义高性能互联总线实现方案； 3. 完成RTL代码实现和优化； 4. 与验证团队协同，不断提升验证完备性，保证产品稳定可靠； 5. 与性能团队协同，软硬件高效迭代分析，达到业界一流性能； 6. 与后端团队协同，前后端深度协同优化，实现业界一流PPA。
1. 负责内容安全9大风险域（涉政、暴恐、涉黄、涉毒、涉赌、违禁品、虚假信息、侵权、不良价值观）和5类内容合规场景的识别框架搭建。制定分级分类管控策略，区分不同处置模式，并持续迭代优化。 2. 维护和更新内容安全审核规则库。快速响应监管政策变化，转化为可执行的审核标准和系统规则，确保规则时效性在 24 小时内闭环。 3. 通过ODPS/SQL进行指标分析，包括拦截率、误杀率、漏放率的监控与归因。利用数据驱动策略调优，识别系统性风险（如新型违规模式、隐喻表达、绕过手法），输出周期性风险洞察报告。熟练运用至少一种智能体工具。 4. 协同算法，将业务规则转化为模型训练样本和特征工程输入。参与审核模型的badcase分析、阈值调优和A/B测试设计，推动机审覆盖率提升，降低人工审核成本。 5. 向审核团队输出标准化审核 SOP 和培训材料，为商家运营团队提供合规指引。与法务团队保持紧密沟通，确保平台治理标准符合最新法规要求。 6. 通过常态化质检和蓝军对抗机制，主动发现当前策略体系的薄弱点。定期抽检审核结果，识别漏放和误杀的系统性pattern，形成"发现→验证→修复→复测"的闭环优化机制。
1、基于菜鸟供应链的业务模块，设计完整、客观、准确的数据指标体系，搭建全局视角的管理监控体系，参与业务目标管理，洞察业务并判断、定位业务问题。 2、聚焦成本管理、仓网规划、供应链优化方向，深入分析业务场景，产出专题分析报告，输出业务策略并推进落地、协助达成业务目标。 3、联动数据中台、业务运营等上下游团队，提炼数据产品需求并推动落地，提升数据驱动决策的效率。
1、负责AE网红直播商品运营，包括选品池搭建优化，制定选品准入标准、组货策略与定期汰换机制，通过品效、千展、转化效率、直播GMV贡献等核心指标监控与复盘，持续提升选品池整体效率与供给质量。 2、负责网红直播货盘的价格力保障，围绕核心品牌与重点商品开展比价管理和商家BD谈判，争取渠道专属价、直播间专属机制与优惠组合方案，确保货盘价格具备全网竞争力，让价格力成为达人转化的核心抓手。 3、联合供应链与商家侧建立重点货盘的库存预测与备货保障机制，围绕大促及重点直播场次做好库存协同与风险预案，降低缺货断货风险，保障履约时效与消费者体验，确保双11、黑五等S促关键节点供给确定性。 4、协同推动商业化品牌，从品牌预算、商品渠道消耗、效果交付等全链路供给闭环链路，支撑品牌商业化目标达成。 5、与达人&机构运营、国家渠道、行业等团队紧密协同，制定品类供给策略，挖掘机会品类与潜力单品，将供给策略转化为可执行的网红直播货盘方案，推动跨团队项目落地，支撑业务GMV与达人规模增长目标。
负责目标市场（日韩或美洲）的品类规划与卖场经营。通过敏锐的市场洞察制定选品策略，统筹前端营销资源与后端行业招商，对品类的规模增长和品类用户沉淀负责，打造具有市场竞争力的“国家品类心智”。 【岗位职责】 1. 市场洞察与品类规划 深入研究日韩或美洲市场的本地消费文化、季节性特征及竞品格局。能从品类用户视角出发，结合主力用户及新目标用户特征，针对性选品，输出季度品类规划、挖掘潜力商品，联动招商团队制定季度供给引进计划。 2. 前台卖场运营 ꔷ 以前台频道卖场为主阵地主导品类运营，围绕品类商品生命周期，规划引入期破0、成长期提规模、爆发期营销脉冲、衰退期清滞的全流程打法。 ꔷ 主导品类级的营销日历规划，联动营销及外投渠道，有效整合站内流量、渠道推广预算及站外网红（KOL/KOC）资源，为重点品类争取最大化曝光与转化，构建国家品类心智。 3. 经营分析与投资提效 ꔷ ROI导向：形成投入产出比意识。对品类整体的营销预算精细化核算，形成有效的投资机制策略，确保品类在规模扩张的同时实现高效的投入ROI。
1. DFT架构与规划：负责SoC/IP的DFT架构定义和方案制定，包括存储内建自测试（MBIST）、扫描链（Scan Chain）、边界扫描（Boundary Scan/JTAG）、逻辑内建自测试（LBIST）等 。 2. DFT设计与实现：完成模块级（Block-level）到顶层级（Top-level）的DFT电路设计与插入，包括扫描链压缩、测试点插入（Test Point Insertion）以及时钟/复位域的处理 。 3. 验证与仿真：负责DFT的验证工作，进行门级仿真（Gate-level Simulation）及时序仿真（SDF Simulation），调试仿真中遇到的问题，并分析提高测试覆盖率 。 4. 向量生成与交付：生成ATPG（自动测试向量生成）向量（包括Stuck-at, At-speed, Path Delay等故障模型），并转换为最终测试机台需要的格式（如STIL/WGL），配合测试工程师完成ATE机台的调试和良率提升 。 5. 跨团队协同： a. 与前端设计团队合作，理解设计架构并插入DFT逻辑 。 b. 与后端物理设计团队合作，解决DFT模式的时序收敛（STA）、功耗压降（IR-drop）等问题 。 c. 与测试/产品工程师合作，支持芯片回片后的Bring-up及量产测试 。 6. 流程开发与创新：开发或优化in-house的DFT流程及脚本，研究先进工艺（如3nm, Chiplet）下的新的测试方法论;
1、负责所辖区域的服务商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，拿到商业化结果，帮助服务商盈利； 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. 负责大模型 Post-Training 全链路算法建设，覆盖 Pre-SFT、SFT、RLHF、RLVR（PPO / DPO / GRPO 等）各阶段的算法调优与策略设计，提升模型在指令遵循、工具调用、安全合规、多轮交互、long horizon task 等核心维度的综合能力。 2. 负责 Reward Model 的设计、训练与迭代优化，构建 Verifier、LLM as Judge、Rule 等多元 Reward System，优化多维度（安全性、准确性、有用性、逻辑性、拟人度等）的偏好数据采集策略与训练方案。 3. 设计高质量 SFT / RL 数据采集、清洗与标注方案，建立数据质量评估标准；通过实验驱动数据配比方法论，探索高质量数据合成、Agentic RL 等前沿方法，持续提升数据质量与多样性。 4. 参与模型合版工作，包括数据配比策略、多任务训练优化、灾难性遗忘缓解等核心技术，确保各业务线智能体能力与基座模型的高效融合；分析线上 Badcase，将 RL 信号融入模型训练全流程。 5. 探索 LLM 及 VLM 场景下的 Post-Training 方案，解决跨模态对齐与幻觉问题；跟踪 Agentic RL 等前沿研究进展，推动技术创新在基座大模型及 APP 对话助手产品中的落地。
1. 深度挖掘大模型在复杂任务、长尾场景、不同语种下的弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集； 2. 参与 LLM-as-a-Judge 方案的设计与实现，训练高精度的 Reward Model（奖励模型），建模人类偏好，提升模型在指令遵循、安全性及复杂逻辑上的表现； 3. 设计高效的 Reward Signal（奖励信号）并合成对应数据，通过强化学习（RL）算法持续提升模型的能力上限与泛化性； 4. 参与开发 Evaluation 与 Reward System 所需的工程框架，简化多任务测试流程，提升大规模模型集成与实验的效率； 5. 跟踪全球大模型最新进展（如 Agent 评测、多模态对齐、自动化数据合成等），推动研究成果在真实业务场景中的落地。
1. 深度挖掘大模型在复杂任务、长尾场景、不同语种下的弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集； 2. 参与 LLM-as-a-Judge 方案的设计与实现，训练高精度的 Reward Model（奖励模型），建模人类偏好，提升模型在指令遵循、安全性及复杂逻辑上的表现； 3. 设计高效的 Reward Signal（奖励信号）并合成对应数据，通过强化学习（RL）算法持续提升模型的能力上限与泛化性； 4. 参与开发 Evaluation 与 Reward System 所需的工程框架，简化多任务测试流程，提升大规模模型集成与实验的效率； 5. 跟踪全球大模型最新进展（如 Agent 评测、多模态对齐、自动化数据合成等），推动研究成果在真实业务场景中的落地。
1. 平台风险治理：深入理解监管合规要求与平台业务发展节奏，结合产品实际能力与行业竞对情况，制定切实可落地的平台安全方案；并具备在业务快速迭代环境中动态调整安全策略的能力，推动安全与业务协同发展而非相互掣肘； 2. 算法安全管控：结合大模型的新能力与新风险特征，系统性设计安全管控框架，综合平衡风险召回率、用户体验、产品性能与稳定性、行业整体水位等多维目标； 3. 知识产权合规：持续跟进国内外 AIGC 领域知识产权重点案例与监管走向，开展系统性合规调研，结合平台业务场景输出具备实操性的治理判断与风险应对建议，协助平台建立主动、前瞻的知识产权合规机制。
● 负责AI智能体应用的安全渗透测试，以攻击者视角挖掘越权、工具劫持、提示词注入、记忆投毒等Agent原生风险，输出标准化安全水位报告。 ● 对多端AI应用（Web/Mobile/Desktop/Hardware）开展逆向分析与攻击面测绘，覆盖权限管控绕过、本地记忆窃取、模型推理劫持等关键场景。 ● 构建自动化渗透Agent，将手工攻击链路抽象为可编排、可复用的攻击脚本与工具链，将单次渗透从人天级压缩至审核级。 ● 跟踪Agent生态前沿攻击面，持续扩充红队攻击矩阵。
客情建设和商机拓展 1. 主动洞察所在国家/市场的关键行业，识别出关键/潜在客户，并能够主动找到关键决策链，识别客户真实需求； 2. 用客户的语言展开对话，获取客户信任，挖掘产品和技术需求，形成有效商机； 3. 向客户决策层清晰传递 AI Agent产品的商业价值与差异化定位； 4.与内部解决方案团队协同，根据客户业务场景设计落地提案； 5. 周期性输出销售管道报告，参与区域/行业市场策略讨论； 6. 收集一线客户反馈，持续输入产品与市场风向标。
1. 预训练数据：大规模预训练数据合成技术探索、STEM & reasoning 优化、长尾知识优化、精品数据挖掘过滤、自然数据 scaling、长文本优化、面向 test-time scaling 的数据优化。 2. 预训练策略：新型预训练损失函数探索、遗忘对抗与持续学习、optimizer 优化、lr scheduler 优化、课程学习、scaling law 预测、超参优化。 3. 模型结构：新型模型结构探索、模型可解释性、MoE 优化、参数扩展与裁剪蒸馏、线性注意力、动态稀疏注意力、draft model 优化、动态计算优化、KV cache压缩、长序列优化、decoding 加速等。
1、负责潮玩品类“PTCG收藏卡牌”/“IP周边及衍生品”品类的整体经营规划； 2、洞察收藏卡牌行业全球趋势，熟悉卡牌的经销体系和售卖方式，制定品类的招商策略，为品类新商新品招募负责； 3、对潮玩行业重点品牌/商家进行分层运营管理，根据商家特性和品类节奏，制定商家/品牌发展规划；
