共 2454 个在招岗位 · 阿里巴巴在杭州的最新招聘信息
聚焦推理引擎底层与集群稳定性，通过深度分析、压测注入、可观测数据挖掘，主动发现性能瓶颈与隐患，协同研发团队闭环解决，系统性提升推理SLA与资源效能 1. 引擎底层问题挖掘与根因分析 深入vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等推理引擎源码，通过Profile、Trace、日志分析等手段，主动识别算子调度、显存分配、KV Cache管理、通信同步等底层性能缺陷与逻辑异常。 对线上偶发超时、吞吐抖动、显存泄漏等问题进行深度根因定位，输出清晰的问题复现路径与修复建议。 2. 推理集群稳定性治理 构建混沌工程与故障注入体系，系统性验证服务在节点故障、网络分区、负载突增等场景下的容灾与自愈能力，提前暴露架构脆弱点。 主导线上故障应急排查与复盘，推动建立稳定性防护网（限流、降级、重试风暴防护等）。 3. 可观测性与效能分析体系建设 参与全链路可观测性平台（Metrics/Tracing/Logging）的建设，如提炼TTFT、TPOT、并发上限、GPU利用率等关键效能与稳定性指标，建立异常检测与智能告警规则等 通过数据分析发现容量冗余、调度不均衡、资源碎片等成本效能问题，推动调度策略优化。 4. 性能瓶颈攻坚与协同优化 主导端到端压测与长稳测试，定位并发增长下的性能拐点，联合研发制定优化方案（如PD分离、Prefix Caching、Speculative Decoding工程化适配）。 作为效能问题的技术人员，推动研发团队优先级排期与问题闭环，跟踪优化效果并量化收益。
· 业务规划：建立以产品制造工程为基础的交付解决方案和体系，支撑供应链领域产品制造、仓配、交付、改配、维保和质量。 · 制造技术和管理：加强平台型和AI产品、制造、改配、维修的制造技术投入，制造技术量产一代、预研一代，高功耗产品从风冷制造向液冷制造规划和转型；构建服务器制造工程能力体系，推进器件、部件、工艺、设备、测试、维修等工程能力迭代和管理变更，监控厂商实际落实执行，协同解决交付异常，以工程技术提升制造质量和效率。 · 新产品引入：构建产品生命周期的供应链管理，负责新产品的工厂量产导入，协同研发在自研产品和自研部件设计阶段的DFx以提升产品可制造性和可维护性，做好新产品上量早期阶段的制造技术落地和质量管理，推进厂商制造能力和环境建设优化，提升产品导入效率和质量。 · 量产标的产品复制：主导从1到100的量产标的产品复制，革新式的建立产品快速复制流程实现产品复制从行业标准6个月降至3个月；并做好立项、退出的复制过程风险管控体系，以PLM和SLM为基础，以项目制管理方式提升和优化流程体系，把控项目立项、退出等关键节点，建立风险管理体系。 · 生产和交付质量：构建服务器和关键部件的质量管理体系，加强数字化能力建设，监督和提升部件/整机厂商在物料来料、生产制造、物流仓储、上架交付等全流程质量水平，负责制造过程异常处理和交付保障，服务于交付各领域。 · 产能规划和能力建设：依据标案及交付需求，识别产能瓶颈和风险，优化产品交付模式，提供全球范围内产能优化方案并推动厂商建设、验证、批量交付完成，实现全球供应投放能力的建设。 · 改配交付：建设和持续优化改配体系，并加强改配制造技术和质量提升，在IDC改配、CDN改配、AI改配等方向上持续提升资源利用率，实现降本增效的价值创造。 · 自维保：建设和持续优化自维保体系，用制造和维修技术提升备件拆解、备件NTF、备件维修和现场维修的能力，持续提升自维保的价值创造能力，并做好自维保基础能力的建设，为风险预防做好能力基础。 · 供应商管理：构建“六边形”战士的厂商绩效评价机制，通过MOR运作机制提升厂商供应链领域的能力和绩效，设计和执行MOR奖惩制度，并提升MOR绩效在招投标中的份额影响度，使运营管理与商务、研发协同良性循环。 · 交付解决方案：负责重点项目的供应、生产、质量、仓配、上架的交付解决方案设计和落地，构建国内、海外供应链安全体系。
1. 国别用户洞察与分层：构建日韩/中东/东南亚B类买家画像，建立高质量用户标准（有效询盘/下单/复购），支撑精准运营策略。 2. 生命周期与权益运营：按国家差异设计并落地获客-激活-留存-复购-召回策略，配置分层权益包，提升活跃与转化。 3. 国别化增长项目与渠道触达：基于国别用户运营渠道，结合本地化节点与新老客特征，主导亚洲用户增长项目，拉动亚洲用户规模与交易增长。 4. 跨部门协同与体验优化：联合产品/算法/营销/国家团队打通注册-询盘-下单-履约关键路径，优化体验与满意度，确保亚洲用户规模目标达成。
1、负责平台商业化机制运营，制定差异化的商业化运营方案，以提升平台整体的商业化营收 2、负责整合和协同各商业化渠道的资源，并提升商业化机制在渠道中的占比 3、深度理解商家侧在商业化机制中的痛点和需求，提供定制化的解决方案 4、了解商业化市场外部动态，能基于竞品分析、用户调研、数据挖掘，提出有效的运营方案。
1、负责AE英语系国家的用户运营和流量渠道运营（加拿大、英国为主），包含但不限于用户承接运营/会员VIP运营/平台合作/流量渠道增长，提升AE英语系国家的市场声量和用户增长； 2、根据业务定位和目标， 制定用户运营策略，设计和落地新老用户的活跃增长； 3、对用户人群和品类洞察，洞察本地用户需求，提升运营效率和准确性，制定玩法/内容/商品的运营策略，提升用户转化； 4、协调内外部资源，针对不同流量渠道，制定合作策略和增长手段，保障合作ROI，为效率负责。
1、负责1688场景保险及保证金业务的整体运营，围绕买家售中、售后体验与补偿策略，从用户视角驱动履约体验升级，推动保障策略全面AI化； 2、依托 B 类保险产品运营经验，对存量产品（如履约保证险）敏捷迭代，运用AI重构核心运营链路（需求预测、风险识别、智能核保与理赔等），在解决痛点的同时实现商业化增长； 3、针对行业履约痛点设计综合解决方案，以AI驱动服务的智能匹配与分层触达，挖掘新商业化机会，推动服务覆盖率与业务增长； 4、持续优化保证金产品，引入AI动态额度模型等能力，健全市场交易机制与保障体系，提升履约可靠性与平台整体履约体验； 5、密切关注 B 类履约保障行业动态，主动探索AI与保险的深度融合，推动风险定价、智能理赔、智能营销等核心环节向AI转型，结合数据与用户反馈持续迭代，提升平台服务水位。
1、技术趋势研究：密切关注并跟进前沿技术发展方向和最新动态，定向参与并出席国内外顶级AI行业峰会、学术论坛及专业社群活动，保持技术演进信息的常态化跟进，涵盖但不限于基础大模型、多模态大模型、世界模型、具身智能等领域，产出具有洞察力、影响力和指导力的技术趋势研究成果。 2、数据分析与洞察：收集并分析大模型数据与技术的变化趋势，评估公开数据、授权数据、合成数据等不同数据来源的质量与成本效益，研判数据处理、数据合成、模型评测等技术发展趋势与产业方向。 3、行业趋势研判与战略制定：分析行业联盟、开源社区对数据生态的影响，跟踪政策法规变化（如AI法案、数据隐私条例）对数据市场的影响，参与制定公司在大模型数据领域的中长期发展路线。
1. 负责 IP授权&合作品类（包含IP版权采买、ip活动赞助等、时尚杂志和圈层媒体等）全链路采购工作，包括需求对接、供应商寻源和费用谈判、成本分析、合同签署、执行跟进验收等。 2. 基于历史采购数据和市场行情，内部跨品类建立品类定价/核价基准，对各合作项目的权益组合进行拆解与估值，输出合理的采购价格建议。 3. 服务阿里集团内部业务方，能理解业务真实需求，主动提供采购方案与成本优化建议。 4. 管理品类供应商资源池，定期评估供应商合作质量，推动供应链健康度提升。 5. 运用AI工具（如大模型、自动化脚本等）提升日常采购工作效率，参与团队采购AI转型实践，沉淀可复用的提效方法论。 6. 参与品类策略制定和年度采购规划，支撑品类成本研究和框招工作。
市场洞察和竞对分析 •洞察和产品相关的市场机会、市场容量和竞争格局。 •分析竞对产品核心指标、市场策略和市场价格。 •快速捕捉市场热点和客户业务痛点，挖掘产品商机，快速推动落地，形成领先竞争力。 产品商机判断和深度技术交流 •作为产品线代表，参与商业策略设计和商机判断。 •对复杂项目需求，协同销售团队与客户进行深度技术交流，结合对行业发展方向和技术变革方向的洞察，就具体技术场景引导客户关键决策人决策，促进商机转化。 产品方案设计和技术支持 •对复杂项目，理解客户的业务和功能性/非功能型需求、性能及可用性需求，基于客户场景，提供有技术竞争力和可行性、成本优势的产品组合方案，并在产品选型/POC/报价配置时， 提供技术支持。 •提炼基于客户业务场景的关键技术指标，形成领先控标项，在POC、winback等业务活动中落地验证。 •复杂项目推进方案跨团队协同优化，成本，性能，稳定性等多维度提升解决方案的竞争力。 •探索创新产品的方案和场景，推动新产品快速市场覆盖，保障产品创新活力。 •对大客户提供售后的关键技术答疑，用技术推动业务发展。 产品设计和优化支持 •通过对行业、场景的深入了解，参与产品的重大功能设计、定价设计、用户体验设计，协助产品在行业/场景下保持领先性。 •识别并精准提炼客户的共性需求和痛点，反哺产品设计，推动产品改进和多产品融合、新产品和功能孵化。 最佳实践沉淀和赋能 •沉淀面向细分场景的最佳实践，选择性输出IaC代码，通过项目实践总结标杆成功案例，提炼共性模块、统一标准化能力，加速产品方案规模化复制。 •提炼产品优势功能性能参数，并针对性的设计测试用例，放大产品和技术的影响力，沉淀基于测试用例、测试方案的解决方案竞争力。 •参与产品GTM材料编写、与伙伴共创联合解决方案、对销售团队和生态伙伴赋能。
• 负责国家站点（葡萄牙）GMV/DAC/站点流量/消费者端内交互效率整体增长； • 数据驱动分析，持续构建本地化认知和运营能力； • 国家用户分析，挖掘用户生命周期/画像/增长人群，结合用户、营销、导购、产品推动国家潜力用户增长； • 国家策略输出，国别化洞察，整合相关运营资源，基于国别化特色，独立统筹国家增长策略。 • 策略协同，协同用增、搜推、供应链、履约、营销等中台团队，找到可执行策略和路径； • 有AI驱动业务增长经验加分；
1、阿里集团核心中间件演进，负责微服务应用服务框架、消息、软负载等核心中间件的设计、开发与运维 2、参与超大规模的底层核心技术的设计和实现，为阿里集团全域业务提供高质量的中间件基础服务 3、参与 AI 原生中间件产品建设，设计并研发面向生产级 AI Agent 场景，构建中间件领域 AI Friendly 的产品能力 4、持续优化提升中间件核心系统的稳定性和运维效率，完善中间件体系架构，满足全集团日益复杂的各类业务需求
1. 围绕 Agent 自主可信交付，负责 Aone 交付相关系统的重构与演进，建设 Agent 友好的端到端可信发布能力。 2. 负责合规发布能力建设，推动现有发布系统完成合规化改造与交付，保障发布过程满足安全与合规要求。 3. 探索 AI 在交付领域的工程化应用，建设面向 AI Agent 的发布基础设施与工具能力，推动发布分析、风险检查、异常诊断和变更验证等环节的智能化升级。
【工作地点】：中国杭州（需接受常驻或高频出差） 我们需要一位深谙台湾本土文化、具备全球化视野的用户运营专家。需要洞察人货匹配，通过内容种草、私域运营、端内场景化导购的组合拳，重塑台湾用户对淘宝的心智认知，实现从“流量获取”到“用户留存与价值提升”的转变。 1. 制定并落地在地化整合营销策略： ·基于对台湾消费市场的深度洞察，制定年度/季度营销日历。打破传统大促思维，策划具有“情绪价值”和“兴趣寻宝”属性的主题营销活动，提升淘宝在消费人群中的好感度与活跃度。 ·负责台湾市场的品牌定位传播，确保对外口径统一，强化核心心智。 2. 构建“公域引流 + 私域沉淀”的全链路闭环： · 新媒体矩阵运营： 统筹 Facebook, Instagram, Dcard, Threads, 小红书等海外主流社媒渠道的内容策略，打造爆款内容，提升品牌声量与新客获取效率。 · 私域联动： 与用户运营团队紧密协作，将公域流量高效引导至 LINE 官方账号及 APP 内，设计“绑定-首购-复购”的转化路径，提升 LINE 粉丝绑定率及私域活跃度。 · 端内承接： 协同产品与行业团队，确保营销活动在 APP 端内有对应的“货场”承接，实现“营”与“销”的无缝衔接。 3. 跨部门协同与项目化管理： ·作为项目Owner，横向拉通行业运营（选品）、产品技术（功能开发）、用户体验（履约服务）及外部代理商资源，确保营销方案从创意到落地的全流程高效执行。 ·建立营销效果评估体系，监控 ROI、GMV、DAU/MAU、ARPU 等核心指标，定期复盘并提出优化建议，持续迭代营销玩法。 4. 市场竞争分析与策略调整 ·实时监控竞对动态，分析其营销打法与用户反馈，快速调整我方策略，寻找差异化突围机会。 ·结合 AI 技术趋势，探索 AIGC 在营销素材生成、个性化推送中的应用，提升营销效率与精准度。
1、负责欧洲目的地景区，玩乐，短途线路资源方引进后的运营，对引进的资源方的交易规模负责。 2、负责欧洲目的地平台商家日常运营管理，对目的地交易规模负责。 3、通过发掘新商家，新商品，新玩法持续提升供应链竞争力。 4、协助行业运营，消费者运营，政府事务等横向团队完成欧洲项目的落地。
1.负责 AliExpress、天猫淘宝海外、淘日本等跨境电商业务的服务解决方案设计与核心系统开发，深入理解业务场景，交付高质量的技术方案； 2.主导或深度参与 AI Agent 工程化落地，包括但不限于：客服对话 Agent 的架构设计与迭代优化、基于 LLM 的多模态纠纷申诉审核系统、智能工单自动化处理等前沿方向，将大模型能力真正融入业务链路； 3.参与关键业务域的技术选型与系统架构设计，在高并发、高可用的跨境电商场景下推动技术创新，以架构前瞻性支撑业务的快速演进； 4.与前端、算法、产品等多团队紧密协作，设计高效可靠的 API 与数据交互方案，打通从模型推理到业务交付的端到端链路； 5.攻关复杂技术问题，持续优化系统性能与稳定性，提升跨境用户的服务体验；参与代码审查与技术分享，推动团队整体工程能力和 AI 技术素养的提升。 6.本岗位将深度参与大模型在跨境电商领域的工程化落地实践，直接面对 Agent 编排、多模态理解、LLM 驱动业务流程重构等行业前沿课题。你将有机会在真实的全球化业务场景中，把 AI 从"能力验证"推进到"规模化交付"。
1. 负责涉及超大规模的商品搜索和推荐业务下的召回、排序、重混排模型，及跨域多模态推荐技术，直接上手迭代天猫APP搜索、首页、商详、购后等核心场景的搜推算法; 2. 负责搜推领域前沿问题的探索与研究，包括生成式搜索推荐、模型的Scaling UP、搜推策略Agent化等算法方案落地，提供全面的技术解决方案。 3. 负责手猫端内、端外引流进承接页的相关算法建设，包括词推荐和承接页的个性化推荐效率优化，通过序列建模、迁移学习、图模型、多人群多目标建模等技术提升算法效率； 4. 负责多场景的用户表征学习，LLM兴趣发现性推荐，内容冷启等场景内的应用落地，对整个搜索推荐系统架构进行迭代升级。
1. 深入参与经营，为各团队提供财务支持与数据分析，辅助管理决策。包括但不限于年度预算和月度滚动预测；参与内控与风险管理，优化流程、协助风险防控措施落地 ；基于业务场景评估财务要素影响，提供财务解决方案并参与落地等； 2. 参与MAAS业务的新商业模式的设计与财务支持，基于成本数据比较不同商业模式下的盈利能力及情况，推动模型商业策略的落地并持续跟踪经营； 3. 通过对经营的深入了解，产出分析报告，包括收入、成本、毛利、分部报告、业财指标等，追踪产品健康度，反应业务问题，提出管理建议，推动业务优化； 4. 推动财务数字化建设，补充业财结合的横向纵向深度分析看板，推动业财一体。
1.策略性采购管理：主导KOL营销、达人效果类新媒体采购全流程，包括供应商寻源、比稿竞标、商务谈判及框架协议签订，确保资源优质性与成本效益最大化；针对不同业务场景（如品牌曝光、效果转化等）定制采购解决方案，精准匹配需求与资源。 2.资源优化与效能提升：建立动态供应商管理体系，通过数据分析制定引入/淘汰机制，持续优化资源池；推动采购流程标准化与数字化，提升端到端效率（如缩短比稿周期、降低决策成本）。 3.行业前瞻与创新：监测新媒体营销趋势，预判资源需求并提前布局高潜力供应商；协同产品团队优化采购系统工具，通过数据建模提升采购全流程效率。
1. 负责广告策划创意与制作等相关采购工作； 2. 负责针对各个不同业务需求定制化的产出对应的采购解决方案，从整合解决方案到单个内容产出的解决方案； 3. 针对解决方案需要的供应商及合作伙伴展开sourcing、比稿邀请、谈判、年度框架建立、项目跟踪反馈等工作； 4. 通过流程优化、解决方案优化，提升整体的采购效率，有效营销效果； 5. 定期整理分析行业变化，提前布局供应商资源，以数据为基础建立有效引入及淘汰供应商规则机制。
1. 采购风控数字人的孵化与运营：设计、孵化、训练并持续迭代采购风控数据人。根据历史数据、风险检查逻辑，搭建或利用AI工具，孵化风控数字人。不断进行训练使其能够自主识别采购业务风险，准确率达到80%以上。能根据业务变化，AI能力的发展，不断调整优化风控数据人的能力和边界，使其始终符合业务发展需要。 2. 设计并运行采购风控新模式：随着AI技术的发展，采购模式的变化，采购风险管理的模式将发生变化。学习并运用传统风险管理逻辑，结合新的业务模式和技术能力，设计并不断迭代风控模式，如识别SKILL中的漏洞，并帮助采购员优化SKILL等，使采购风控对风险管理始终有效。 3. 采购风控数据基建：生产、梳理、沉淀、运用采购风控相关数据，如风险检查思路、风控相关SKILL、AI工具等，使其为风控数据人、风控管理提供稳健的基座。
1. 负责直播代播等相关采购工作； 2. 负责针对各个不同业务需求定制化的产出对应的采购解决方案，从整合解决方案到单个内容产出的解决方案； 3. 针对解决方案需要的供应商及合作伙伴展开sourcing、比稿邀请、谈判、年度框架建立、项目跟踪反馈等工作； 4. 通过流程优化、解决方案优化，提升整体的采购效率，有效营销效果； 5. 定期整理分析行业变化，提前布局供应商资源，以数据为基础建立有效引入及淘汰供应商规则机制。
1. 全球GTM策略规划：负责阿里国际站核心产品及 Accio Work 的全球市场进入策略。从 0 到 1 定义产品的核心价值主张，制定全链路营销路径，确保产品在全球各区域市场实现快速渗透与用户增长。 2. 产品定位与内容叙事：深度洞察全球 B2B 贸易场景，将 Accio Work 的 AI 能力转化为高价值的商业话语体系。通过社交媒体、KOL、事件营销等营销手段打造影响力，通过高质量的叙事能力建立商家对 AI 工具的信任感。 3. 商业化闭环与增长：协同产研、销售与运营团队，驱动商业化全链路闭环。通过对市场反馈与经营数据的深度分析，优化定价策略及渠道渗透打法，对产品的活跃用户规模与商业化结果负责。 4. 市场洞察与竞对分析：保持敏锐的市场洞察力，通过调研挖掘全球中小企业在 AI 提效方面的真实痛点。开展深度的竞对分析，确保 Accio Work 在全球 AI 赛道持续保持竞争优势。 5. 品牌影响力与生态建设：负责产品的品牌形象管理。联动全球 KOL 及行业生态合作伙伴，在国际舞台提升产品在 AI 办公领域的品牌知名度，构建良性的产品开发者与用户生态。
岗位职责： 1. 防御机制测试： 对公司内大模型的安全围栏进行黑盒测试，通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径和问题，并输出分析报告。 2. 安全围栏建设： 参与公司模型的内容审计系统开发，编写并维护核心的防御 Prompt 和过滤规则库。 3. 风险路径探测： 对公司模型系统（含插件、沙箱）进行常规的安全评估，识别提示词泄露和接口滥用的潜在风险，并提出加固建议。 4. 反蒸馏技术落地： 协助落地基础的防爬取、模型输出干扰等风控方案，保护公司模型资产。 5. 跨团队协作： 与算法团队配合，将发现的安全漏洞转化为模型微调或对齐的训练样本。
你将作为AI编程产品面向企业客户的技术代言人，在售前阶段独立完成从需求调研到方案交付的全过程。核心工作是把客户在软件研发效率上的真实痛点，转化为可落地的AI编程解决方案，并通过技术演示和POC验证赢得客户信任，直接推动项目签约。 你日常会做的事： 独立对接企业客户的CTO、架构师和一线研发负责人，通过现场或远程调研，快速理解客户的技术栈、研发流程和效能瓶颈，在一周内输出针对性的AI Coding落地方案，包括部署架构、接入策略和预期效果量化。针对金融、制造、互联网等不同行业客户，主导技术方案宣讲和产品演示，能够现场用客户自己的代码库做实时演示，展示代码补全、代码审查、单测生成等核心场景的实际效果。在POC阶段，协调研发和交付团队完成私有化部署或SaaS对接，跟踪试用数据（如代码采纳率、研发提效比），用数据说服客户决策层。将客户反馈的高频需求和竞品对比信息，定期同步给产品和研发团队，直接参与产品迭代讨论，确保产品方向贴合市场真实需求。 我们希望你具备： 3年以上软件研发经验，写过生产级代码，能看懂Java、Python、Go、TypeScript中至少两种语言的工程项目，这样你才能在客户面前做到技术对话不掉链子。有实际使用AI编程工具（如Copilot、Cursor、通义灵码、Trae等）的经验，理解大模型在代码生成、补全、重构等场景的能力边界和典型失败模式，而不只是"用过"。做过售前解决方案、技术咨询或客户成功中的至少一种角色，能独立面对企业客户的技术高管完成方案汇报，有处理过5个以上中大型客户项目的经验。能用清晰的结构把复杂技术讲给非技术决策者听，方案文档和演示材料可以独立产出，不需要别人帮你"翻译"。 如果你还有这些经历会更好： 了解企业级软件研发全链路工具（CI/CD、代码托管、制品管理等），能将AI Coding方案嵌入客户现有的DevOps体系中做整体设计。有私有化部署经验，理解企业对数据安全和合规的顾虑，能主动给出网络隔离、模型本地化等技术应对方案。跟踪过RAG、Agent、MCP等技术在编程场景的应用进展，能向客户清晰解释这些技术如何提升代码生成的准确性和上下文理解能力。
该岗位隶属于 Global Content Strategy & Design 团队，核心负责 AI 驱动的品牌与营销内容自动化产出体系建设。你将围绕线上大促、活动页、产品增长场景、广告素材、多语言营销内容等业务场景，使用 AI 工具搭建从需求分析、内容策略、Prompt 设计、内容生成、渠道适配、质量评估到资产沉淀的完整工作流。这个岗位不只是使用 AI 生成内容，而是需要理解业务目标、产品 UX/UI、品牌表达、渠道策略和 B2B 行业差异，判断什么内容适合由 AI 批量产出，什么内容需要人工校准，以及如何通过规范、模板、术语库、行业洞察和评估机制保障内容质量。 我们希望你能够把 AI 作为内容生产方式升级的核心工具，帮助团队实现英文及多语言营销内容更高效、更稳定、更可复用的规模化产出。 主要职责 1. 搭建 AI 营销内容自动化产出流程，覆盖需求理解、信息输入、Prompt 设计、内容生成、人工校准、质量评估、版本管理和资产沉淀。 2. 基于不同业务场景和渠道需求，制定内容生成策略，包括活动内容、广告素材、产品卖点、行业解决方案、多语言内容等。 3. 结合产品 UX/UI 和设计方案，优化线上大促、活动页、落地页、频道页及产品增长链路中的信息结构、模块文案、用户引导和关键转化内容。 4. 围绕 B2B 不同行业，沉淀行业术语、买家关注点、产品表达、营销卖点、差异化话术和禁用表达，形成可被 AI 调用和复用的内容知识资产。 5. 建立 AI 内容规范和质量评估机制，确保生成内容在准确性、自然度、品牌一致性、行业相关性、渠道适配性、多语言表达和转化效果上达到要求。 6. 分析业务需求和内容 brief，将模糊需求拆解为清晰的 AI 输入信息、内容结构、生成规则和验收标准。 7. 与业务、产品、设计、运营等团队协作，将品牌策略、设计需求和业务目标转化为可执行、可复用的 AI 内容生产流程。 8. 持续测试和评估 AI 工具、Prompt 方法、多语言生成方案和内容自动化流程，沉淀方法论并推动团队内容生产效率提升。
1. 行业运营：通过对市场趋势和用户洞察形成有效策略，基于目标拆解落地品类规划，对类目的买家体量和生意结果负责 2. 商家运营：具备商家视角，建立商家招募管理体系，制定并执行针对各类型商家和供给渠道的招募、洽谈及培养计划 3. 商品运营：针对用户需求特征制定类目、商品和场景策略，并根据商品生命周期和特性进行商品运营 4. 营销活动：基于行业发展和用户消费需求，根据大促情况追进大促商家报名以及大促完成情况
1、负责阿里巴巴国际站业务风控策略运营，涉及商家、买家、平台风险治理，如账号保护、商家站外引流、商品虚假价格、刷单作弊、营销反作弊、垃圾消息、AIGC内容安全等等 2、负责业务平台治理规则体系和整体治理策略的建设和迭代，负责具体业务治理策略及指标体系搭建等（风险水位、拦截率、误伤率、申诉率等）。 3、良好的风险和数据敏感度，及时有效的评估业务风险程度、制定相关风控策略，有效利用产品化和数据化手段驱动风险管控良性循环和成本优化。 4、整合资源，协同上下游各职能团队，推动重要治理项目落地实施，实现风险控制和商业价值的健康平衡。
团队介绍： MaaS（Model as a Service）网站产品团队致力于打造行业领先的模型即服务平台，为开发者和企业客户提供模型发现、部署、调用、评测及管理的一站式体验。我们相信大模型将重塑软件开发与业务创新的方式，而一个优秀的 MaaS 平台是连接模型能力与用户应用价值的核心桥梁。 1. 竞争分析与行业洞察：持续跟踪国内外 MaaS 平台的产品动态与竞争策略关注大模型技术前沿，输出竞品分析与产品洞察，将技术趋势转化为平台产品机会 2. 平台产品规划与设计：负责 MaaS 网站平台的整体产品规划与路线制定，产品设计与持续迭代，设计平台化的产品架构与交互方案，构建模型发现 → 评估 → 部署 → 调用 → 监控的完整用户旅程。 3. 模型生态与开发者体验：从个人和企业开发者视角出发，规划并优化各类模型接入和服务，支撑开源模型、自研模型、三方模型等多元模型生态的高效运转；持续优化 API 文档、SDK 、Playground 、Skills 等开发者工具使用体验。 4. 商业化与增长：参与 MaaS 平台的商业化策略制定，设计模型计费、资源套餐、用量计量等商业化产品能力。建立产品核心指标体系，通过数据分析驱动产品决策与增长。 5. 跨团队协作：建立与横向团队紧密协同，并与工程、算法、设计、运营、解决方案等团队纵向协作，推动产品从设计到上线应用的全流程闭环。
1. 持续调研全球头部 AI 伙伴生态，识别优质合作对象； 2. 负责与伙伴的战略谈判，包含但不限于，共同定义商业化路径、定价模式、收入分配机制及阶段性目标； 3. 与产品团队，共同设计伙伴基于阿里云平台的产品模式，并完成入驻和商业化的全流程； 4. 与伙伴共同制定未来的 go-to-market 策略，包括目标行业、目标客户、市场定位、联合营销和销售路径； 5. 推动伙伴完成联合市场活动、内容共建、案例打造和销售赋能。
阿里云专有云是面向政企行业客户的全栈云平台，为政企客户（政府、金融、部委、央企等行业）提供产品和服务。该岗位主要负责专有云AI安全技术方向的架构规划及研发工作，构建全面的AI安全防护体系，跟踪AI安全前沿技术，将研究成果转化为工程落地，插入链接提升技术竞争力，满足专有云客户的AI安全需求。 1、主导专有云AI安全架构设计 ● 设计并构建覆盖AI全生命周期的安全防护体系，包括数据安全、模型安全、推理安全等； ● 建立AI模型隐私保护机制，支持联邦学习、差分隐私、同态加密等隐私计算技术； ● 设计AI安全治理框架，确保AI系统的可解释性、公平性和可靠性； 2、主导AI安全技术研发和产品化落地： ● 研发AI对抗攻击检测与防护技术，包括对抗样本检测、模型后门检测、投毒攻击防护等； ● 开发AI数据安全技术，包括敏感数据识别、数据脱敏、数据水印等技术； ● 构建AI安全监控平台，实现AI系统运行时的实时安全监测和威胁预警； ● 协同AI平台团队，将安全能力深度集成到AI训练、推理、服务等各个环节；
