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围绕构建AI时代的新一代操作系统产品，负责 Agent Memory 产品策略的规划与落地，围绕记忆的获取、存储、召回、更新和遗忘机制，持续提升 Agent 的理解能力、个性化体验和任务完成效率： 1. 规划 Agent Memory 产品能力及演进路线； 2. 设计短期记忆、长期记忆和用户偏好等管理策略； 3. 制定记忆召回、更新、遗忘及隐私权限规则； 4. 建立效果评估指标，结合用户反馈和数据持续优化； 5. 协同算法、研发、设计和业务团队推动产品落地。
1.负责AI硬件整机硬件系统架构设计，将 PRD 转化为详细硬件技术规格，向 ODM 输出技术规范，对接PCB原理图/layout/Gerber文件的详细评审； 2. 统筹管理各模块硬件开发，深度评审 ODM 输出的技术文档（原理图、Layout、堆叠图等）； 3. 负责核心器件评估与导入验证，主导二供（2nd Source）的准出与技术风险评估； 4. 牵头解决研发及试产阶段的系统级重大技术瓶颈（信号完整性、整机功耗、复杂 EMC/EMI）； 5. 协同软件及测试团队，跟进整机系统性能优化，对最终产品的研发进度和交付质量负责。
1. 配合阿里云海外业务团队开展售前技术支持工作，与客户进行技术交流，针对需求和场景提供无影云电脑相关解决方案，负责方案规划、编写、讲解及招投标等工作，支持项目落地； 2. 定期调研海外市场，了解行业需求和使用场景，把握行业发展动向及技术变革方向，为产品送代提供建设性输入； 3. 沉淀标杆案例，沉淀典型行业和场景的解决方案，定期为一线进行培训和赋能； 4. 主动发掘生态合作伙伴，探索创新商业模式和合作场景； 5. 承担产品线的业务指标，为结果负责。
1. 面向客户提供创新的大模型AI应用方案并进行落地验证，为客户提供云和AI产品的综合技术支持。 2. 主导或参与AI Agent技术栈设计，并基于机器学习平台、低代码Agent平台、知识向量库的工程搭建和实施 3. 深入理解客户场景需求，结合AI和云产品能力，提供方案评估、部署实施、测试与迭代，解决实际业务中遇到的模型交互、输出优化等问题。 4. 基于实际问题提供技术支撑和优化，包含不限于模型效果优化、应用指令和工程优化，并进行必要的AI应用落地开发，包括逻辑推理、生成创作、代码生成等 5. 针对客户日常大模型工具链提供技术支持，参与客户AI相关产品使用及模型调优 6. 负责客户AI调用的稳定性、服务保障响应。
1、负责Android/linux/RTOS平台传感器的驱动、HAL、Framework层软件开发 ； 2、负责设计、研发或集成与传感器相关的算法和新功能； 3、负责传感器相关软硬件调试，厂测校准，可靠性和性能优化。
1. 负责移动客户端总体架构设计与技术选型，主导 AI Native 应用架构演进，构建支持大模型推理、Agent 编排、多模态交互的下一代移动端技术底座； 2. 负责移动客户端相关业务架构、应用架构、数据架构、技术架构、AI 推理链路与全链路方案设计；统筹云端协同（端云分流、降级兜底）、模型生命周期管理、Prompt/Context 工程在客户端的落地； 3. 负责核心业务模块及 AI 能力模块的研发与技术攻关，包括端侧大模型/小模型部署、流式语音对话、视觉理解（VQA）、Function Calling/Tool Use、RAG 检索增强、Memory 记忆系统、多 Agent 协同等关键技术； 4. 负责创新业务及 AI 眼镜、可穿戴设备等智能硬件在移动端的落地，主导多模态感知、设备-手机-云三端协同方案的设计与实现； 5. 持续跟踪业界 AI 工程前沿（端侧推理框架、Agent 框架、模型压缩、隐私计算等），推动团队 AI Coding 提效与工程范式升级。
1.负责垂域Agent（音乐、控制、场景识别等）的研发迭代优化工作; 2.结合业务需求，独立进行复杂系统的方案设计和编码实现； 3.负责系统性能调优，提高系统响应速度和稳定性； 4.解决系统优化过程中遇到的各种技术问题。
1、数据诊断：诊断各区域核心数据，基于市场情况、竞争情况、城市战略定位进行分析，做机会点和问题点挖掘，制定分城市供给策略方向； 2、资源整合：根据区域供给策略方向，整合上下游等相关方资源和能力，为区域供给规模增长、供给运营健康等策略落地提供支持； 3、策略落地：制定策略目标，推动策略落地，阶段性对策略效果做过程监控、问题收集，协同相关部门有效解决； 4、策略监控及复盘：制定策略有效性评估标准和机制，对策略、工具方法等做有效性沉淀和复制；
1、负责渠道业务发展规则，建设多元化的渠道发展结构，持续优化，形成优势互补； 2、负责渠道商业目标分解，进行销售及服务过程标准化管理，为渠道的商业目标达成负责； 3、负责高德房产二租渠道考核机制设计、落地，能够以机制驱动渠道的分层，升级，汰换，建设健康可持续的发展体系；
1、主动利用多渠道寻找并拜访工厂型企业，根据客户需求超级工厂等方案的售卖； 2、定期复盘商家在1688平台上的综合投放效果，给予客户专业建议反馈，提升客户满意度； 3、建立良好的客情关系，通过多种方式，促进客户之间的相互分享和共成长，推进市场繁荣发展。
1.主动利用多渠道寻找并拜访工厂型企业，根据客户需求完成产品方案的售卖； 2. 定期复盘商家在1688平台上的综合投放效果，给予客户专业建议反馈，提升客户满意度； 3.建立良好的客情关系，通过多种方式，促进客户之问的相互分享和共成长，推进市场繁荣发展。
职位概述 作为阿里云合作伙伴生态的商业化推动者，您将负责管理并加速AI产品伙伴（包括ISV、SI 、大模型及行业解决方案商）的业务增长。您需深入理解合作伙伴的业务战略、技术能力与市场定位，通过定制化的商业计划、激励机制与联合 go-to-market（GTM）策略，驱动其在阿里云云平台及千问大模型上的业绩增长与技术创新。 本岗位聚焦商业结果导向，强调数据驱动、跨团队协同与长期伙伴关系建设，是连接阿里云与生态伙伴实现双赢的核心角色。 主要职责 1. 合作伙伴商业管理与增长 负责重点合作伙伴的端到端商业关系管理，制定年度/季度业务计划，设定可衡量的增长目标（如销售业绩、token消耗、标杆客户数、新客户数等）。 分析合作伙伴的业务健康度（如token消耗、云资源使用量、客户覆盖、技术能力成熟度），识别增长机会与风险，提供针对性建议。 2. 联合 Go-to-Market 与业绩加速 与阿里云各团队销售、解决方案架构师、市场团队紧密协作，设计并执行联合销售与营销活动（如行业研讨会、客户路演、POC 支持等）。 管理合作伙伴商机报备（AO/PO）流程，确保合规性并加速成交转化。 推动联合解决方案销售模式，协助合作伙伴将基于千问大模型和阿里云的解决方案销售给企业客户，共享销售成果。 3. 生态赋能与能力建设 引导合作伙伴完成能力认证，提升其专业化水平。协助伙伴拓展MCP、Skills、Connector等技术方向。 协调内部资源（培训、技术、市场），帮助合作伙伴构建可复用的行业解决方案（如金融、零售、制造、教育、游戏等）。 定期组织合作伙伴业务复盘（QBR），对齐战略方向，解决关键障碍。 4. 市场洞察与反馈闭环 持续跟踪区域市场趋势、竞争动态及客户痛点，向产品与战略团队反馈生态声音。 推广新产品与服务（如千问大模型）在合作伙伴中的应用。
1、客户关系管理 客户开发：负责华南区域社交互娱客户（AI、娱乐、游戏、社交、音视频）的存量业务运营和新商机拓展工作。 主动了解关键行业knowhow，保持对Al趋势的深度、及时掌握，识别市场机会，开拓新客户或挖掘现有客户的产品和技术需求，形成有效商机。 客户业务理解及需求挖掘：充分了解客户商业模式、A场景下的业务挑战，进行客户组织架构梳理和决策链摸排，获取客户信息，通过串联客户OKR，找到双方合作机会点。 建立组织客情：维护好关键决策点的客情关系，与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 2、产品和技术价值传递 理解阿里云产品及解决方案：深入理解飞天云计算操作系统、七大件、全栈AI（从算力到模型到应用）等阿里云产品的技术价值，了解竞对的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制 定解决方案。 独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 3、制定商务策略及商机转化 促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险 点，做好精细化运营和项目落地。 4、持续做好客户服务 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度，长期陪伴客户成长 推动产品反向优化：将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 1、促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 2、客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 1、客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
1.负责各个项目从需求洞察、项目评估、商务谈判、合同签署到后期合作管理的全流程（Source to Pay）闭环管理。 2.负责组织供应商选择工作，包括招标、谈判等，建立并维护与合作伙伴的良好合作关系，构建稳健的IP生态链。 3.主导商务条款的谈判，负责采购合同的技术及商务条款起草、审查，协同法务、财务等部门完成合同的签署与执行，并负责制定和维护采购价格基线。 4.负责从需求/研发早期介入选型管理。 5.负责协调供应商资源，保障项目顺畅交付。 6.负责对供应商进行绩效管理，推动供应商持续改进。
Alibaba.com成立于 1999 年，是阿里巴巴集团的第一大业务。作为全球前沿的 B2B 跨境贸易电子商务平台，我们提供从产品和供应商搜索到在线下单、支付、检验、物流服务和售后支持的一站式 B2B 采购解决方案，帮助全球中小企业开展业务并取得成功。 Alibaba.com的客户来自全球 200 多个国家和地区。拥有 20 多万家不同类型的供应商，包括全球各地的制造商和出口商，为全球 4000 多万活跃的商业买家提供超过 2 亿种产品，涵盖 40 多个类别，包括服装、美容及个人护理、家居及园艺、消费电子、机械等。 Alibaba.com香港区域渠道经理：负责Alibaba.com在香港区域的渠道招募/运营管理和业务绩效贡献。 1. 负责渠道业务规划，完成公司业务指标，达到公司和渠道商双赢。 2. 负责区域渠道招募/渠道内阿里国际站的渠道管理工作。通过对渠道商伙伴的支持和管理，发展新客户、拓展渠道/商业资源，提升完善本区域的渠道建设。快速熟悉渠道市场动向，整合信息和传递政策，帮助渠道公司和员工开拓服务市场。 3. 结合目标渠道市场、行业、客户的深入分析， 分析并制订区域内的市场和渠道管理策略，完成每阶段业务指标，壮大优化渠道组织，增加客户体量。 4. 贯彻公司渠道政策，管理优化渠道销售体系。通过对渠道商伙伴的销售目标、财务指标、人员规划等策略提升销售人效来帮助渠道伙伴提升整体营收。 5. 整合内外部资源，推动渠道商以峰会等方式，联动当地政府、行业协会、专业市场方，推动渠道商市场培育和客户的分层运营管理，进行市场培育和客户的分层运营管理，打造市场口碑及影响力，提升客户粘性，激活产地B类电商活力。 6. 敏锐察觉市场变化，在公司与渠道伙伴之间形成桥梁作用，深入了解渠道运作模式、发展趋势，提升渠道商综合管理实力，同时防范市场风险。 7. 承担业务项目PM，推动横向业务项目运营进展。
1. 负责 Android/Linux平台 Camera 相关模块（预览、拍照、录像、曝光、HDR 等）的设计、开发与优化，保障相机功能稳定性与成像效果； 2. 对接硬件厂商，适配不同机型的 Camera 传感器、ISP 芯片，主导 ISP pipeline 数据流转与链路适配，解决兼容性、性能瓶颈问题； 3. 优化相机启动速度、预览流畅度、拍照响应速度等关键指标，提升用户体验； 4. 开发相机高级功能，如夜景、录像防抖、快拍等，跟进行业技术趋势； 5. 排查相机模块的线上/线下 Bug，包括兼容性、稳定性、性能类问题，输出解决方案并落地； 6. 参与 Camera 相关需求评审、技术方案设计，制定开发规范与测试标准，协同测试、产品团队推进项目落地。
1.主导 NuttX 或 Zephyr 在新硬件平台（ARM Cortex-M/R/A、RISC-V 等）上的 系统移植与 Bring-up； 2.深入定制和优化 RTOS 内核组件：任务调度、内存管理（堆/池/SLAB）、中断处理、IPC、电源管理等； 3.开发和维护板级支持包（BSP），包括启动流程、时钟配置、外设驱动框架（UART、I2C、SPI、GPIO、ADC 等）； 4.集成文件系统（如 LittleFS、FAT）、网络协议栈（IPv4/IPv6、BLE、Wi-Fi）、安全模块（TLS/DTLS）等中间件； 5.优化系统启动时间、内存占用（ROM/RAM）与实时响应性能，满足严苛嵌入式场景需求； 6.参与开源社区（如 Apache NuttX、Zephyr Project），贡献代码、修复问题、跟踪上游演进。
1.负责嵌入式系统内核软件的设计开发与优化，精通Linux内核(或类似OS)的内存管理原理，具备系统内存优化经验； 2.负责Linux内核性能优化工作，如内核特性开发，提升移动操作系统性能体验； 3.具备分析解决Linux系统的稳定性问题能力。
1. 负责金融行业AI基础设施解决方案设计与POC验证，面向银行、证券、保险等客户开展大模型算力平台技术交流、方案规划和落地验证。 2. 负责国产AI算力平台（PPU）的大模型部署、性能评测及优化工作，推动算力平台在金融行业规模化应用。 3. 深入分析大模型推理链路，包括Prefill/Decode、KV Cache、Continuous Batching、TP/DP/CP/PP并行、PD分离等关键技术，并进行性能调优。 4. 负责Qwen、DeepSeek、GLM等主流大模型在AI加速平台上的适配验证、部署和Benchmark测试，输出性能分析报告及优化建议。 5. 建立AI Infra性能评测体系，覆盖TTFT、TPOT、吞吐、P95/P99延迟、资源利用率、功耗等指标。 6. 支撑客户技术交流、POC实施、售前问题定位，输出技术方案、最佳实践和竞品分析材料。
1、负责香港网约车业务线上、线下司机全链路增长，对运力规模、增长效率等核心指标负责。 2、负责生态合作伙伴的管理，打造互利共赢的合作模式，提升司机招募效率及运力供给能力。 3、搭建完整司机生命周期体系，聚焦司机长期活跃及留存，持续优化增长ROI及钱效。 4、跨部门协同产研、安全、客服等团队，输出本地化市场洞察，产品化解决方案。
1、负责智能产品项目软件全生命周期质量保证工作； 2、负责产品软件质量策划，过程监控及产品软件质量管控； 3、通过有效的度量分析，持续提升产品软件质量； 4、针对软件质量事故进行复盘回溯； 5、组织关键节点质量评审； 6、根据业务需求对质量流程及标准进行持续改进。
1、督促计划组及时更新FCST,落实代工厂备货状况并根据需求下达采购订单； 2、协助并督促代工厂及时根据生产和试产的需求,按时齐套进料计划； 3、定期要求与供应商沟通，及时了解他们的生产计划、备货、货源及公司状况； 4、不定期的按公司项目的状况及需求量,对供应商做到风险排查； 5、物料和整机交付； 6、定期组织供应商绩效考核和QBR会议。
1、据新产品/新项目需求寻找符合研发、质量和成本要求的合作伙伴；主导供应商现场审核和定期绩效评估，建立并动态维护合格资源池； 2、负责项目/物料的成本拆解与分析，组织招标、询比价，制定年度/项目供应商策略；完成阶段降幅目标，通过二供导入、制成优化和良率提升等手段达成年度降本指标；需要达成项目首交目标和解决量产过程中交付异常； 3、技早期介入研发选型，评估物料可制造性、供应风险，连续交付能力；针对关键瓶颈物料，提前布局、建立安全库存或垂直整合方案； 4、维护战略/核心供应商关系和定期沟通，推动质量、交期、持续降本；主导供应商月度/季度绩效考核，优化资源池； 5、持续收集物料或原材料行情、产能、政策变化，输出品类策略报告；维护和刷新系统价格、配额、认证信息，确保数据及时准确； 6、协调处理各体系遇到资源性异常。
1. 深入研究不同行业SaaS/AI原生软件的行业发展方向、典型场景清单、业务流程、技术架构等，梳理各场景在AI应用的需求和价值，帮助SaaS等软件企业设计AI落地路径； 2. 从头部AI原生软件/SaaS类客户典型业务场景出发，结合阿里云千问模型、百炼、Agent平台等AI核心产品，帮助软件企业设计和落地大模型解决方案（覆盖客服、金融、办公OA、ERP、CRM、零售、营销、制造、医疗等行业赛道），包括如下： 1）客户需求洞察及方案设计 • 大模型场景洞察：理解客户业务场景、整体技术架构，主动挖掘客户核心业务中的高价值的大模型应用场景，与客户共创业务和技术的关键问题与效果标准，理解行业内AI场景的价值。 • 方案设计：基于客户业务目标与技术约束，设计端到端MaaS解决方案，涵盖模型选型、工程链路（推理/微调/RAG/Agent）、效果评估体系及上线路径。 2）售前引导和支持与实操能力 • 结合客户的业务场景需求，通过标杆案例及demo演示展示阿里云大模型的竞争优势，建立在客户侧的技术影响力，影响客户的决策。向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势，确保技术方案与客户业务目标深度绑定。 • 技术验证：动手搭建Prompt、RAG、多Agent工作流及微调实验，快速验证业务可行性，对POC结果的安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议。对客户业务与技术双线相关人员清晰阐述AI带来的效率提升、成本节约或收入增长，建立科学的AI效果评估共识。 3）能力沉淀和赋能 • 构建可复用的知识资产：沉淀面向细分领域/场景的大模型调用最佳实践、细分领域标杆案例等知识文档。 • 内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训。 4）产品需求和改进反馈 • 识别和理解阿里云大模型的技术问题和机会，传递客户需求和反馈给产品团队，影响功能开发和未来产品路线图，保持阿里云产品的市场竞争力。 • 了解客户大模型使用的情况恶化效果，将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
AI 客户开拓与商机挖掘： ● 新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 ● 客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 ● 驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 ● 建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递与场景共创 ● 理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 ● 独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 AI 客户商务转化策略与业务收入 ● 促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。对AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责 ● 客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务与市场洞察 ● 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 ● 竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
1. 负责玄铁RISC-V处理器IP在指定区域的销售与推广，根据公司IP授权业务战略，实现销售目标，提升玄铁IP在区域市场的渗透率和客户采纳率。 2.深入理解客户芯片产品规划与技术需求，精准匹配玄铁IP产品线，为客户提供从选型咨询、技术适配到商务落地的全流程支持，推动IP Design-in并跟踪至量产 2. 与客户保持良好沟通，实时把握客户需求。为客户提供主动、热情、满意、周到的服务； 3. 根据公司产品、价格及市场策略，独立处置询盘、报价、合同条款的协商及合同签订等事宜。在执行合同过程中，协调并监督公司各职能部门操作； 4. 动态把握市场价格，定期向公司提供市场分析及预测报告和个人工作周报； 5. 维护和开拓新的销售渠道和新客户，自主开发及拓展上下游用户，尤其是终端用户； 6. 收集一线营销信息和用户意见，对公司营销策略、售后服务等提出建议
1. 规划内存系统验证策略，制定验证计划，并完成测试点分解以及环境搭建，保证验证计划闭环； 2. 编写和调试功能用例、性能用例、功耗用例，参与内存系统前仿真、Gate-level后仿真，完成验证覆盖率收集和分析； 3. 与架构/设计/软件团队协作，确保内存系统在多个平台得到充分验证，配合上下游完成EMU、FPGA验证、底软调试及回片测试工作。
1、客户关系管理 • 客户开发：主动了解关键行业knowhow，保持对AI趋势的深度、及时掌握，识别市场机会，开拓新客户或挖掘现有客户的产品和技术需求，形成有效商机。 • 客户业务理解及需求挖掘：充分了解客户商业模式、AI场景下的业务挑战，进行客户组织架构梳理和决策链摸排，获取客户信息，通过串联客户OKR，找到双方合作机会点。 • 建立组织客情：维护好关键决策点的客情关系，与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 2、产品和技术价值传递 • 理解阿里云产品及解决方案：深入理解飞天云计算操作系统、七大件、全栈AI（从算力到模型到应用）等阿里云产品的技术价值，了解竞对的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定解决方案。 • 独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 3、制定商务策略及商机转化 • 促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 • 客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 4、持续做好客户服务 • 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度，长期陪伴客户成长 • 推动产品反向优化：将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
伙伴拓展 • 结合业务策略，拓展、培育生态伙伴资源及网络，形成以AI和公共云为核心的生态体系，提升阿里云整体产品(MaaS\Agent\公共云等）销售、技术方案和交付实力。 战略合作协议签订及策略落地 • 基于年度业务目标及伙伴合作政策，挖掘、调动伙伴资源，设计并与伙伴协商签订合作协议。 • 制定GTM plan，通过销售激励，联合市场拓展，推动合作协议落地执行，实现业务策略有效落地。 合作关系管理 • 与公司内部相关方、生态伙伴的关键人员建立长期深度的沟通合作机制，促进阿里云和生态伙伴的长期、全面合作关系，包括但不限于长期业务合作规划、项目团队建设、联合商机拓展、服务&交付合作、联合解决方案方案推广等。 协助生态伙伴发展（行业生态） • 指导合作伙伴基于阿里云开展业务，能够站在合作伙伴的业务角度，从市场拓展、产品规划等方面指导合作伙伴的阿里云业务从无到有、从有到多的发展。 推动合作创新 • 与具有重要影响力的合作伙伴一起推动创新，洞察客户需求和市场机会，推动新产品、新技术、新领域的联合解决方案从想法落地到上市。
