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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、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、核心液冷部件结构设计 负责液冷系统核心部件（如冷板 Cold Plate、冷量分配单元 、分液管 Manifold、快速接头等）的详细结构设计、材料选型及工艺制定。在研发过程中兼顾可制造性设计（DFM），确保部件在散热性能、密封防漏、成本控制及量产可行性上达到综合最优。 2、液冷部件厂商和ODM协同 与服务器ODM厂家及内部跨职能团队（结构、硬件、生产等）紧密合作，主导液冷部件结构规格的定义。负责液冷部件设计过程中的交付质量管控，协调解决从设计到试产阶段出现的各类液冷部件结构相关技术难题，确保产品按时、高质量交付。 3、测试验证与过程管理 主导液冷部件全生命周期的测试与验证工作。制定详细的测试大纲，管理测试过程并深入分析实验数据，针对测试中暴露的问题提出有效的整改闭环方案，切实保障产品的可靠性与稳定性。 4、技术文档与规范体系建设 负责液冷部件相关技术文档的编写与维护，包括结构设计规范、测试报告、用户手册等。同时，致力于公司内部液冷领域的规范体系建设与流程优化，沉淀技术资产，提升研发效率。 5、前沿技术预研与生态合作 积极与业界顶尖供应商、研究机构开展技术合作，紧密跟踪液冷部件行业的前沿加工工艺等趋势。推动新技术的预研、导入与实际应用，持续构建公司的技术壁垒。
1、技术规划与架构设计：结合智算、云原生数据库及AI Agent业务需求，参与制定高可用的异构资源调度架构规划；参与基于Kubernetes调度系统的技术迭代，CPU与GPU/NPU等多元算力池化，支撑万卡级集群的高效运转与Agent运行时环境的资源隔离。 2、方案设计与核心研发：分析业务资源需求，设计异构算力协同与资源分配策略；参与调度器（Scheduler）的深度定制与二次开发，比如CPU在离线混部、GPU虚拟化（MIG/vGPU）、跨集群调度等，同时参与面向海量AI Agent的底层容器调度与隔离平台建设。 3、稳定性保障与性能优化：建立全链路可观测体系，快速定位并解决CPU负载异常、GPU硬件故障及调度延迟等线上难题；通过CPU/GPU潮汐混部、推理冷启动加速等手段，极致提升整体资源利用率并降低算力成本；利用AI Agent开发AIOps工具，实现故障自动排查与运维流程的自动化提效。 4、前沿技术预研：紧密跟踪AI Infra、AI Agent、Data+AI趋势，探索利用大模型（LLM）优化数据库与算力资源调度，推动异构调度系统向智能化、自动化方向持续演进。
全面负责俄向东南亚路向跨境物流的运力采购体系搭建与航线运营管理，对运力资源、航线的经营结果承担直接责任。 核心职责： 一、运力采购与商务谈判 1）负责俄向东南亚路向航空运力资源的开发、谈判与合作落地，具备B2C/B2B多模式的航线采购经验，建立完整的运力采购体系。 2）动态跟踪航线运价及市场运力变化，监控市场运价波动（如布伦特原油指数、汇率、季节性需求等），建立市场调研机制，实时掌握行业动态，灵活调整采购策略，规避风险。 3）根据航线业务目标，结合现有路向产品及销售策略，规划航线运力资源体系，联动相关采购团队完成运力资源体系的搭建与迭代。 二、供应商（CP）全生命周期管理 1）建立严格的CP准入、考核与淘汰机制，定期复盘供应商KPI（准点率、破损率、赔付响应速度、价格竞争力、拉货率、时效稳定性、合规性），持续优化供应池。 2）对时效不稳定、合规性差的供应商执行熔断或替换机制，保障服务品质底线。 三、航线运营管理 1）全面负责指定航线的日常运营管理，包括配舱协调、舱位分配、出运保障等环节，对航线经营结果（成本、时效、装载率等）直接负责。 2）管理团队跟踪并处理运营中的异常情况（延误、丢件、口岸滞留等），确保业务连续性和客户体验。 四、应急资源与风险管控 搭建多元化运力备份体系（备选航司、备用口岸、替代路线），确保在极端天气、地缘政治冲突或口岸拥堵等突发情况下仍能保障货物出运，降低供应链中断风险。 五、数据分析与决策支持 具备较强的数据敏感度与独立分析能力，搭建数据模型，对运力成本、航线时效、供应商绩效等核心指标进行监控与分析，为采购决策和运力产品优化提供数据支撑。
1. 深入了解东南亚跨境电商客户群体的构成、规模、物流产品需求、依据跨国客户画像，定位设计产品，并对所设计的产品P&L负责； 2. 有东南亚跨境小包产品设计经验：包含产品定义、定价、渠道匹配、全链路时效、推动系统功能实现等 3. 对设计的产品能同步建立服务监控体系，确保服务的稳定性，可发现运营问题及异常，不断优化和改进服务质量 4. 对销售人员和客服进行有针对性的产品方案培训，完成产品市场竞争力和方案的PPT讲解；
客户需求洞察及方案设计 • 掌握并理解客户的业务场景、整体技术架构、业务与IT战略优先级及业务成功指标，挖掘客户潜在需求，提供能满足客户需求的云和AI全栈方案，规划业务策略和实现路径，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 基于对技术发展趋势的把握，作为策略规划和架构专家，与客户共同规划未来云和AI业务与技术规划，成为其可信赖的顾问，识别其中潜在的合作机会，并提出具备前瞻性的方案和架构设计。 售前引导与实操能力 • 针对客户对AI算力、大模型应用场景落地等需求，通过标杆案例及场景化演示，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。 • 通过技术影响力的建立，维护客户关系，构建PoC测试和方案选型，对POC结果负责，就安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议。 技术策略制定和项目赢单 • 分析复杂客户的情况，提出基于阿里云解决方案的建议，制定产品选型策略和技术路线图，将阿里云全栈AI产品技术与客户业务需求结合，帮助客户拓展AI应用新场景，推动技术采用。 • 针对重点项目/客户，面向客户高层介绍阿里云产品和解决方案的优势，传递技术价值及其带来的业务收益，引领客户向AI转型，推动项目顺利签约。 • 在售前规划和方案实施过程中，识别并有效应对技术和项目风险，协同产研及交付团队正常履约，实现收入转化，优化阿里云的效果与客户满意度。 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/场景的通用云架构模板、AI解决方案最佳实践、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。 产品需求和改进反馈 • 识别和理解阿里云平台的技术问题和机会，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 • 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。
客户需求洞察及方案设计 • 掌握并理解客户的业务场景、整体技术架构、业务与IT战略优先级及业务成功指标，挖掘客户潜在需求，提供能满足客户需求的云和AI全栈方案，规划业务策略和实现路径，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 基于对技术发展趋势的把握，作为策略规划和架构专家，与客户共同规划未来云和AI业务与技术规划，成为其可信赖的顾问，识别其中潜在的合作机会，并提出具备前瞻性的方案和架构设计。 售前引导与实操能力 • 针对客户对AI算力、大模型应用场景落地等需求，通过标杆案例及场景化演示，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。 • 通过技术影响力的建立，维护客户关系，构建PoC测试和方案选型，对POC结果负责，就安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议。 技术策略制定和项目赢单 • 分析复杂客户的情况，提出基于阿里云解决方案的建议，制定产品选型策略和技术路线图，将阿里云全栈AI产品技术与客户业务需求结合，帮助客户拓展AI应用新场景，推动技术采用。 • 针对重点项目/客户，面向客户高层介绍阿里云产品和解决方案的优势，传递技术价值及其带来的业务收益，引领客户向AI转型，推动项目顺利签约。 • 在售前规划和方案实施过程中，识别并有效应对技术和项目风险，协同产研及交付团队正常履约，实现收入转化，优化阿里云的效果与客户满意度。 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/场景的通用云架构模板、AI解决方案最佳实践、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。 产品需求和改进反馈 • 识别和理解阿里云平台的技术问题和机会，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 • 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。
1. 根据公司发展战略和分解目标，面向快消日化，美妆奢品，3C数码、通信运营商等行业进行业务拓展，承担并完成公司业绩指标； 2. 以商业产品和解决售卖为核心，具有产品型商务的综合能力，能够独立开发新客户，以客户交付和销售业绩为目标导向，制定完善的商务策略；深入理解行业需求并持续挖掘不同KA客户的诉求，结合高德的平台特性、场景和产品优势，输出有效的整合营销方案，并推动商业落地。 3. 开拓并维系业内TOP的客户和合作伙伴，能够与客户中高层对话，独立完成商务谈判、合同签订工作。 4. 与公司内部各部门配合，做好客户的售中售后维护，及时处理客户反馈和结案支持，协同产品、运营、BI等内部团队，确保客户满意度。 5. 建立并维护良好的客情，促进客户与代理公司在高德侧的深度合作，持续共创生态价值，并获得商业化成果。 6. 挖掘自身潜力，收集市场信息，从行业和一线视角出发，对现有商业产品提出改进建议。
1、金融行业AI与云业务的市场拓展、商机拓展与目标达成： •主动洞察所在区域/市场，识别出关键/潜在客户，并主动找到关键决策链，识别客户真实需求，构建立体的客户沟通界面。 •协同SA、产研和生态伙伴等资源，挖掘金融机构AI转型需求（如AI算力、智能体开发、大模型部署等），形成有效商机，明确销售及解决方案策略，设计合作路径并沟通执行。 •结合对客户业务需求的理解，提供能满足客户需求的云及AI全栈方案，规划业务策略和实现路径，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 •开拓维护金融机构中高层合作关系，通过沟通和影响力、商务报价等一系列销售策略的运用，主导关键项目谈判，推动技术方案与客户需求的精准匹配，推进所负责客户的AI全栈和云平台建设落地转化，达成业绩。 2、AI全栈产品和技术价值传递： •深入理解AI全栈产品，深刻洞察客户业务需求，基于行业和客户需求洞察，帮助客户理解AI/智算、七大件、飞天操作系统等阿里云产品的技术价值，以及相对竞企的差异化竞争优势，传递阿里云作为客户最佳合作伙伴的定位。 •针对客户对AI算力、大模型应用场景落地等需求，通过标杆案例及场景化演示，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。 3、商务运作和业务支持： •完成客户招投标及商务合同签署等商务工作，动态跟踪客户需求变化，推动合同变更。 •支撑复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协同产研、交付和生态伙伴等资源，及时发现并解决项目交付问题，支撑客户业务目标达成。 •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。 •积极发掘并推进与云、AI领域生态伙伴的合作，构建可持续的行业合作生态。
1. 负责CRM管理端和移动端Agent化能力建设。 2. 负责公司AI应用产品方案设计，操作/交付文档编写，发展规划及阶段指标设定，完成产品上线前后在客户侧的验证。 3. 配合运营及客户成功完成产品上线后的相关落地工作，并完成最终的产品数据目标。 4. 调研国内外AI应用领域的优秀产品、收集竞争对手信息，对同类产品进行监控，把握市场最新动态。
1. 提供高竞争力的DDR Memory解决方案； 2. 同架构师一起，充分理解系统方案和业务需求，完成DDR IP架构和特性定义，保证系统的效率/功耗需求； 3. 负责DDR IP的数字电路开发实现，保证交付质量和进度； 4. 对验证有充分理解，同验证紧密合作，保证交付质量和效率。
1. 发现下一代SoC设计内存面临的挑战性架构问题，并提供相应的可行性架构方案； 2. 提供有竞争力的内存系统解决方案，负责内存子系统架构规范的制定和撰写； 3. 与SoC系统，产品业务、固件、设计以及验证团队协同工作，完成内存系统规格和方案制定，参与开发和验收。
1. 负责 内存 Firmware 的开发和验证，包括pre-silicon和post-silicon阶段的验证； 2. 基于产品需求和设计文档，进行需求分析、制定 Firmware 方案； 3. 完成 Firmware 代码开发，实现 内存Controller 初始化和 DDR/LPDDR PHY 初始化和 Training 等； 4. 基于 EDA 验证环境，完成 Firmware 的 pre-silicon 验证； 5. 负责内存 post-silicon 测试方案、测试用例及测试执行，包括功能性测试、压力测试、性能测试等； 6. 针对测试中出现的问题，能够与开发人员沟通，并推进解决。
具体职责包括但不限于： 1. 负责从rtl2netlist的综合全流程flow开发/优化/维护工作； 2. 负责module/subsys从rtl2netlist的综合、formal、sdc编写、upf编写和 STA； 3. 负责Function ECO的方案、脚本及ECO网表； 4. 和前端设计沟通设计相关问题及修改，和后端沟通物理实现相关问题； 5. 制定提升PPA的综合策略。
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、负责产品结构设计的工艺评审及方案优化，模具及结构工艺可实现性的评估和落地； 2、负责结构件供应商的技术能力、资源情况的评估； 3、主导项目的模具及结构工艺的落地，难点的攻关和解决，制程优化及良率提升，降成本优化； 4、负责跟进各关键物料的加工进度，保障项目按节点交付； 5、参与新工艺、新材料、新技术的预研和引入，并负责项目落地工作。
1. 对各产品系统方案竞争力负责，主导产品线软硬结合系统方案设计，并负责牵头相关问题攻关解决，确保各子品类产品系统方持续保持竞争力领先； 2. 根据未来产品矩阵规划，主导芯片平台路标制定、新功能模块布局及落地把关； 3, 从用户需求和行业动态中挖掘硬件功能创新机会点，推动并主导内部提前做好相关技术布局，形成产品卖点及技术壁垒； 4. 与整机架构共同负责竟品分析，并搭建行业技术洞察与引入评估机制； 5. 负责承接产品线新软硬结合相关功能，并串连相关研发领域，主导跨多技术领域预研, 确保最终方案可落地性急领先性。
客情建设和商机拓展 •主动洞察所在区域/市场的关键行业，识别出关键/潜在客户，并主动找到关键决策链，识别客户真实需求。 •梳理客户决策链，识别关键客户，构建立体的客户沟通界面。 •通过关键事件的导演和策划、商务沟通、拜访交流等方式和客户对话，获取客户信任，挖掘和洞察客户业务需求，形成有效商机。 •定期与现有和潜在客户联系，及时了解客户的业务规划和预算、供应商情况、组织架构、技术环境等关键信息。 •与客户CXO或CXO-D建立长期的业务关系，在合作中获得关键性支持。 产品和技术价值传递 •深入理解混合云方案，包括软件、硬件、网络、安全等各方面的整合，并深刻洞察客户业务需求。 •基于行业和客户需求洞察，帮助客户理解飞天云计算操作系统、七大件、AI/智算等阿里云产品的技术价值，以及相对竞企的差异化竞争优势，传递阿里云作为客户最佳合作伙伴的定位。 需求匹配和商机转化 •协同SA、产研和生态伙伴等资源，形成明确的销售及解决方案策略，设计合作路径并沟通执行。 •结合对客户业务需求的理解，以及阿里云可标准化复制的解决方案，提供能满足客户需求的方案设计，解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 通过沟通和影响力、商务报价等一系列销售策略的运用，转化商机，达成业绩。 • 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。 商务运作和业务支持 •基于阿里云和客户商务流程规则，完成客户招投标及商务合同签署等商务工作。 •动态跟踪客户需求变化，推动合同变更。 •协同产研、交付和生态伙伴等资源，及时发现并解决项目交付问题，支撑客户业务目标达成。 •支撑混合云复杂项目运作，参与招投标流程管理、项目管理、风险管理，协调组织资源。
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、服务器软硬件结合系统、模块设计与开发：基于服务器产品进行软硬件模块需求分析、技术方案设计、开发和验证交付。 2、服务器系统与场景应用优化：对服务器进行软硬件一体场景化性能优化和分析，实现软件系统稳定性/性能的提升；基于不同应用场景进行性能分析和调优，实现客户场景性能提升。 3、服务器系统测试与维护：基于服务器软硬件系统以及应用场景进行集成验证，对系统性问题进行分析定位，快速解决，保证满足系统性能、稳定性等要求。
1. 负责服务器产品、部件及芯片相关研发项目的项目管理工作，保证项目端到端的高效交付。 2. 制定并执行服务器研发项目的总体计划，包括进度、质量、成本和风险控制等。 3. 在项目研发过程中识别关键瓶颈与问题，推动问题闭环解决，确保项目按时、保质、保量完成。 4. 持续优化项目研发流程，改进流程中的薄弱环节，形成标准化的组织资产，提升团队整体效率。 5. 协调跨部门合作，包括研发、测试、采购、生产等相关方，确保项目顺利推进。
1、负责区域内医疗&教培行业中高潜商家的深度拓展与商业化变现，完成个人及团队的销售指标； 2、具备较强销售能力，能独立完成从客户需求诊断、LBS营销方案设计到投放建议的全闭环，帮助商家实现ROI最大化； 3、深耕行业赛道，通过打造区域标杆案例沉淀可复制的营销方法论，并赋能团队提升整体作战水平。
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、通过主动获取信息、电话拜访、网络搜索、现场拜访等手段挖掘目标客户； 2、根据阿里商旅的战略及客户需求，向客户介绍阿里商旅的业务及产品，对客户需求进行分析与整理，并提供解决方案； 3、输出阿里商旅整体解决方案并落地合作，完成签约、转化、渗透率提升等工作； 4、与客户建立紧密的合作模式，推动内部产品技术团队优化和迭代产品，覆盖更多客户，为客户创造价值； 5、引入创新模式和行业saas生态给客户带来更好的体验。
1. 根据阿里云AI战略发展方向，结合人工智能技术演进与行业变革趋势，前瞻性地识别并开拓重点目标客户在大模型、智能计算等领域的业务机会； 2. 能够深入调研客户业务场景，敏锐捕捉行业中的应用痛点与创新潜力，结合阿里云产品及技术优势，促进客户需求与云产品的有效结合，提供立体、专业的咨询及服务，帮助客户成功，并沉淀行业解决方案； 3. 与客户或合作伙伴进行重点项目对接，能向客户高层解析阿里云AI优势，向业务高管呈现具有说服力的AI投资回报率（ROI）分析，加速商机转化； 4. 善于整合技术、生态与商业资源，攻克AI落地中的关键挑战，与客户技术决策层及生态合作伙伴建立深度信任关系，沉淀可复用的行业解决方案与最佳实践，为阿里云AI战略的长期发展储备关键客户与技术资产。
1、AI解决方案内容规范与顶层设计： 负责驱动阿里云在消费电子AI领域的技术解决方案内容生产体系建设与顶层规划，确保产出的内容兼具前瞻性与可落地性，成为行业标杆。 2、 AI前沿场景洞察与解决方案挖掘： 深入钻研消费电子AI领域技术栈与阿里云相关产品服务（如边缘计算、机器学习平台、大数据分析、AIGC服务等），成为领域的专家。通过对厂商及应用开发者客户的深度洞察，精准把握其在AI模型训练、部署、推理及应用创新中的痛点，挖掘并定义高价值、高热度的AI应用场景。 3、端到端解决方案内容生产： 遵循既定的内容规范和内部技术专家（Technical Sponsor）机制，与阿里云各产品团队紧密协作。 4、AI解决方案生命周期管理与优化： 负责已上线解决方案的内容运维与持续优化。根据客户及用户的反馈数据，不断迭代和完善解决方案内容，提升用户学习与实践体验。最终，确保解决方案能有效转化为客户的业务价值和潜在商机，赋能行业的智能化升级。
1. 场景定义：深入驿站一线，定义无人化作业的业务场景，转化为可执行的技术指标。 2. 项目管理：协调内部算法团队与外部硬件厂家的研发进度，管理联合实验室的合作交付物。 3. 原型验证：主导原型机的实地测试，收集运营反馈并推动产品快速迭代。 4. 成本管控：配合“降本策略”，评估技术方案的经济性，平衡性能与 BOM 成本。
1、执行区域内的骑手运营计划，做好过程管理和结果复盘，为区域内的履约服务质量和用户体验负责； 2、搭建区域内的骑手梯队，完成骑手的招聘、培训、留存、汰换等日常管理动作； 3、跟进处理因履约原因产生的相关商户、骑手和产品流程等问题，提高作业体验和效率。
