1. 负责对客官网的前端开发工作，打造优质的面向开发者/企业/Prosumer 的云计算与 AI 服务平台； 2. 负责官网对客与内部运营产品的前端开发工作； 3. 参与构建 AI Agent/Skills 体系能力，实现开发及业务提效； 4. 参与团队基础技术建设，利用 AI 思维提升团队研发效能与质量，并沉淀对应的 AI 能力。

持续跟进和研究LLM和Answer Engine场景的用户需求和行业趋势，协助构建面向新型Answer Engine场景的多模数据库产品。 1、深入钻研多模数据库存储系统和分布式架构，构建支撑半结构化和非结构化数据的统一存储系统； 2、通过多种数据模型的融合索引技术和高性能的查询优化器和执行器，提供更加稳定和泛用的高性能查询引擎； 3、通过数据库、AI模型和AI推理系统的协同设计，提升整个系统的搜索质量表现。

1、深入了解钉钉用户的使用场景，参与规划和设计面向日本市场的产品设计，挖掘用户需求痛点，提出完善的产品设计方案，推动各产品持续创新及优化； 2、掌握前沿AI技术，推动AI在业务场景和功能模块中的实际应用，提升用户体验和产品竞争力； 3、参与 行业线产品完整生命周期，负责产品规划、需求定义、开发、测试、上线及数据分析的全流程，与研发、设计团队紧密合作，确保产品高质量上线； 4、持续跟踪客户反馈与行业趋势，结合数据做效果评估，驱动产品迭代。

1、根据产品生命周期制定运营策略并协助落地实施； 2、深刻理解和挖掘用户需求和痛点，从用户及运营视角思考产品演进路径，驱动产品优化及创新； 3、通过跟踪分析市场、产品、用户数据，控制运营节奏，有效提升产品转化、留存、活跃，协助达成运营目标； 4、结合钉钉的产品能力推广至海外，深度服务当地企业业务。

1、深度参与超大规模业务的功能研发，支撑亿级活跃用户的AI工作方式； 2、负责跨平台 Native 中间件、网络库、以及 H5/Native 核心容器的开发与维护，构建稳定、高效的底层平台能力； 3、参与 iOS系统的整体架构设计与升级，负责运行期性能调优（启动速度、流畅度、功耗等），设计并落地动态化、可扩展的组件化框架； 4、研究并打造先进的终端技术解决方案与工具链，通过技术创新持续提升团队的研发质量与工程效率。

负责AI平台的模型接入、推理优化及平台功能开发工作。负责AI基础设施的架构设计与迭代，将前沿AI技术转化为可落地的平台能力，支撑各业务的智能化需求。 1.AI模型接入与推理加速： ● 负责主流开源模型的接入适配工作，包括模型格式转换、服务化封装及API接口开发；运用各种技术手段优化推理耗时与资源使用率，提升AI平台的性能与成本优势。 2.AI平台架构设计与开发： ● 优化与迭代AI平台架构，提升AI平台的可扩展性、分布式系统吞吐量、系统安全与稳定性等，持续优化成本。 3.AI能力产品化： ● 开发并维护平台AI工具链，如LoRA微调训练 pipeline、模型评估工具等；参与Agent框架与Skills开发平台的建设，支持业务快速构建AI应用；跟踪AI领域前沿技术动态，参与技术调研与POC验证。

1、参与钉钉出海项目的产品体验设计工作，涵盖 C端、B端和平台级产品； 2、通过 用户共创与洞察，理解需求本质，并转化为产品设计方案； 3、输出高质量的UX UI和运营设计，确保产品在功能与审美上的统一； 4、与多团队协作，推动设计方案高效落地，并持续优化迭代； 5、在设计中关注 可用性、易用性与一致性，打造高效、愉悦的体验。

1、负责无线客户端和SDK产品的架构设计和开发工作； 2、结合数据指标驱动和分析，不断深化无线客户端技术产品，优化客户端应用的性能以及提升客户端体验 ； 3、独立负责平台相关的 Android各机型的适配和优化； 4、独立负责Android技术难题攻关，解决各种系统限制而导致一些技术和用户体验问题； 5、移动平台技术研究与新技术新趋势探索。

1.参与全球化物流产品解决方案的设计与优化，对产品时效、成本、规模负责； 2.运用 AI 工具对物流产品全链路等环节进行智能化升级，持续提效降本； 3.负责目的国物流供应商对接、商务谈判及日常运营 Review，并应对目的国政策法规及异常处理； 4.负责项目从售前到交付的平稳转入，把控项目范围与风险，确保项目成功交付并达成业务目标。

1. 负责KA客户项目或者项目群的全生命周期的项目管理，梳理售前投标的交付标准输出文档和流程； 2. 管理项目或项目群的进度、预算、质量、风险等关键项目管理因素，管理项目收入和成本的项目损益； 3. 推动职能部门，梳理和建立项目交付标准流程，解决关键问题，对项目成功交付负责； 4. 和现场经理共同对项目施工现场质量、进度的管理和控制； 5. 做好项目稳定上线的设备验收工作，和现场经理共同组织操作团队对设备使用和运营维护培训。

1.以跳脱思维构思规则，用严谨的思维设计丰富内容； 2.你是游戏领航员，参与游戏从构思、研发到发布的全流程，驱动团队朝着目标稳步向前； 3.你是游戏世界的魔法师，构建玩法规则，以丰富的想象力驱动丰富的玩法体验； 4.你是游戏世界运转的舵手，引领玩家在你构建的数值体系里体验战斗的成败、角色成长与经济发展。

以真实AI负载为驱动，打通算法、系统、软件、芯片全栈壁垒，定义软硬协同的最优架构抽象层。 具体工作方向包括但不限于： 1.建立负载驱动的协同设计流程：从典型AI负载（大模型、多模态、推荐系统等）的计算与访存特征出发，推导指令集、内存层次与微架构需求。 2.设计可扩展的编译与运行时中间层，实现上层算法结构到底层硬件的高效映射，使架构原生适配负载演化趋势。 3.构建跨层级性能分析工具链，基于负载特征定位从算法到晶体管的瓶颈，并驱动软硬接口迭代优化。 4.探索面向未来负载（如长上下文、MoE、多模态）的架构协同设计方法论，输出下一代芯片的架构方案。

如果你，期望在阿里巴巴生态的广阔场景中，借助海量用户数据和先进的技术能力，打造千人千面的个性化数字人形象生产系统，为亿级用户提供高度定制化的虚拟形象服务； 如果你，期望攻克高保真语音驱动（Speech-to-Video）的核心难题，研发业界领先的唇形同步、情绪化面部表情及肢体动作生成算法，实现从音频到视频的端到端极致还原，赋予数字人如同真人般的自然表达力与情感共鸣； 如果你，期望挑战实时流式生成的技术难题，探索扩散模型与自回归模型的极速推理优化，实现低延迟、高吞吐的视频流实时产出，打破离线渲染的局限，支撑起百万级并发的实时交互直播场景； 如果你，期望突破数字人与物理世界的边界，深耕复杂物体交互（Human-Object Interaction）技术，解决数字人在手持商品、展示道具等动态交互过程中的物理规律约束、空间一致性及遮挡还原难题，让数字人在导购、演播等场景中具备真实的物体操控能力； 如果你，期望深入探索多模态统一大模型的应用，将视觉、语音、文本与动作序列深度融合，构建具备精细环境感知与逻辑理解能力的数字人系统，在复杂的电商实景中实现人-物-场的高度协同与自然对答。 加入我们，你的成果将直接应用于电商领域的核心场景——AI实时直播、智能客服、交互式数字导购，影响数以亿计的用户。在这里，你不仅是在写代码，更是在通过流式架构与交互算法，重新定义未来数字人的无限可能！ 研究背景：在 AIGC 浪潮下，数字人已从早期的录像进化为动态实时生成。然而，业界仍面临三大核心挑战： 交互的自然度： 如何让数字人的肢体、表情与复杂的语音情感高度对齐，消除“恐怖谷”效应。 物理规律的缺失： 在电商直播等场景中，数字人需要手持商品、展示道具，如何解决手部交互（HOI）中的遮挡、形变及空间一致性是当前的技术深水区。 实时性的瓶颈： 扩散模型效果虽好但推理慢，如何实现低延迟的流式视频生成，是数字人从视频工具走向实时互动的必经之路。 研究课题： 基于扩散模型的高保真流式视频生成架构研究； 复杂场景下的人与物体交互（HOI）视频生成； 多模态情感驱动的全身动作与表情协同生成； 成长资源： 1、算力自由： 远离“算力焦虑”，专注于算法创新。 2、海量高质数据： 拥有业界独有的、极其丰富的多模态商业场景数据，为视频生成、HOI等前沿课题提供土壤。 3、鼓励顶会产出： 团队在保持业务领先的同时，高度重视学术沉淀。鼓励将研究成果总结并发表至CVPR、SIGGRAP、HNeurIPS 等顶会，支持参加国际学术会议，提升行业影响力。 4、工业界顶级专家的 1v1 指导： 团队由来自国内外顶尖院校的博士和工业界资深专家组成，实行“师兄制”，从学术论文投稿到工程落地全过程深度带教。

1. 用 AI 解决安全风险：建设 AI 与大模型驱动的安全能力，包括智能漏洞分析、代码审计、异常检测、调查溯源、自动化响应与安全运营等方向，推动大模型、智能体与算法能力在安全产品和安全运营体系中的工程化落地； 2. 参与 AI 安全相关实践：围绕大模型、智能体及其AI应用场景，开展安全架构设计、风险分析、漏洞挖掘、数据与隐私保护、身份安全等工作，保障 AI 系统安全； 3. 负责云及大模型、Web、操作系统、移动端等场景的漏洞挖掘与攻防研究，结合 AI 与大模型能力提升漏洞发现、溯源分析、事件响应效率，持续推进前沿攻防技术演进； 4. 参与云上反爬检测能力的设计与落地，基于流量特征、设备指纹及行为轨迹等，结合AI大模型构建多维反爬识别模型，有效拦截恶意爬虫、Agent爬虫等请求，持续提升安全运营的智能化与规模化水平。

1.负责开展芯片-封装-系统的端到端结构应力仿真及验证，确保芯片封装与芯片系统应用中的结构及应力可靠性，并指导芯片封装及系统应用开展结构及BOM材料选择及优化，保证芯片本体及应用的长期可靠性； 2.负责芯片相关结构/应力故障问题的分析与根因定位，并提出对应的解决方案； 3.负责对芯片封装材料的物理特性开展仿真模拟及实物测试校准，包括模量、CTE、弹塑性、粘弹性等材料物理特性，构建材料数据库及模型库； 4.负责持续改进及优化材料及结构建模和实测校验的方法，以支撑新材料、新结构、新工艺下的芯片封装解决方案与应用的持续演进。

如果你，期望在阿里巴巴亿级用户生态中，定义下一代数字人的“灵魂”与“听觉”，打造具备极致情感表现力和深度理解能力的智能语音交互系统； 如果你，期望探索高表现力语音合成的前沿，突破传统韵律限制，研发支持零样本音色克隆、多情感/多方言实时切换的语音生成技术，让数字人的声音不再冷冰冰，而是拥有细腻的情绪起伏和呼吸感； 如果你，期望攻克语音多模态理解的核心挑战，不再局限于单一的文本转译，而是通过语音大模型直接从原始音频中建模情感、意图、环境与语气，实现对用户深层次语义和情绪的精准捕捉； 如果你，期望挑战1v1全双工实时对话的技术难题，研发低延迟的端到端语音到语音生成架构，攻克打断机制、交互反馈等难题，让数字人具备如同真人般自然、流畅的对答体验； 如果你，期望深入研究多模态对齐与融合，将语音特征与视觉表情、文本语义深度绑定，构建“音-意-形”高度统一的数字人交互大脑，解决业界在复杂对话环境下理解不准、响应过慢的技术痛点。 加入我们，你的算法将赋能AI智能导购、虚拟主播等核心场景。让我们一起用语音连接智能，开启数字人交互的新纪元！ 研究背景：目前的数字人交互大多是“对讲机”模式（用户说完 -> 系统处理 -> 系统回答），存在明显的延迟和僵硬感。要实现真正的1v1自然对话，需要数字人具备实时监听、情感对齐和即时反馈的能力。 研究课题： 1、流式情感感知： 研究如何在用户说话过程中，实时通过流式音频提取情绪、语气和意图，而非等待整句话结束。 2、打断（Barge-in）与反馈机制： 研发鲁棒的打断检测算法，并让数字人学会自发性口语，提升交互真实感。 3、预测性生成： 探索如何根据用户已说出的前半句内容，提前初始化 TTS 渲染状态，实现“边听边想边说”的流式效果。 成长支持&成长空间： 1、亲手参与从 0 到 1 定义数字人实时交互标准，体验技术改变数亿人购物方式的成就感。 2、算力自由： 远离“算力焦虑”，专注于算法创新。 3、海量高质数据： 拥有业界独有的、极其丰富的多模态商业场景数据，为研究零样本学习、多模态对齐等前沿课题提供土壤。 4、鼓励顶会产出： 团队在保持业务领先的同时，高度重视学术沉淀。鼓励将研究成果总结并发表至ICASSP、NeurIPS 等顶会，支持参加国际学术会议，提升行业影响力。

在阿里云操作系统实验室，你将负责下一代MoE大模型推理系统的架构设计与核心实现。主要工作围绕Prefill-Decode分离（PD Disaggregation）与Expert Parallelism（EP）的端到端协同，持续优化Mooncake的KVCache系统，支撑千问、灵骏、PAI等阿里云关键AI业务。主要职责是： 1、深入理解并改进Mooncake、SGLang等开源推理框架； 2、设计Mooncake KVCache分层、弹性伸缩、故障自愈等核心模块，追求毫秒级延迟与极致吞吐； 3、结合最新硬件与操作系统能力优化大模型推理系统； 4、撰写顶会论文（SOSP/OSDI等），将创新回馈开源社区。

1. 深入理解业务模式，制定业务计费与核算规则；编写财务处理备忘录（Accounting Memo），确保业务账与财务账的完整、及时与准确； 2. 协助业务团队梳理全链路流程，协同产技团队推动业财流程的产品化与自动化落地，通过系统手段提升结算效率，实现财务数据采集与处理的自动化； 3. 负责日常结算运营，涵盖应收应付管理、账务核对及收支管理；例行执行业务账与财务账的差异清理，出具差异报告与盘点报告，支撑内外部审计与监管合规要求； 4. 识别业务运行中的潜在风险（如资金风险、税务风险、合规风险），建立标准化风险预警与异常处理机制；基于业财数据提供深度分析支持，为业务决策提供财务视角建议； 5. 推动财务结算体系的标准化建设，优化系统性异常处理流程，持续迭代财务管理机制以适应复杂多变的业务需求。

1. 承接安全及云产品的安全能力建设需求，设计、开发高性能、高可用、安全的系统及工具； 2. 流量安全分析，面向海量网络流量构建灵敏、高效的流量数据分析和入侵检测系统，能够第一时间识别和防御恶意网络攻击，为阿里平台与用户筑起强大防线； 3. 主机安全防护，设计并实现高可用的主机恶意行为检测与安全防御系统，能够在百万量级的海量主机上稳定运行，在不影响应用正常运行的前提下精准发现与拦截恶意攻击行为； 4. 零信任身份认证与访问控制，在大规模生产网络中建立稳定、安全的零信任体系，做到持续验证、最小权限，让攻击者难以入侵渗透，保证阿里的高安全水位； 5. 安全 for AI：针对大模型及 Agent 系统自身的安全风险，设计并构建 AI 原生的安全防护体系；研究并防范 Prompt 注入、越狱攻击、数据投毒、上下文敏感数据泄露等 AI 特有攻击手段；设计 Agent 系统的权限控制、行为审计与安全沙箱机制，确保自主式 AI 系统在可控范围内安全运行。 6. AI for 安全：基于安全业务场景设计 Agentic Workflow，将威胁检测、事件响应、溯源分析等安全运营流程实现智能化、自动化；构建安全领域的多 Agent 协作系统，实现告警研判、攻击溯源、漏洞分析等安全任务的端到端自动化处置；探索大模型在安全领域的深度应用，包括但不限于智能安全编排与自动化响应（SOAR）、威胁情报分析、代码审计等；通过数据反馈闭环持续迭代，实现全链路智能化的安全运营。

在这里，你将面对AI基础设施的核心技术挑战，深度参与阿里AI基础设施的技术演进。通过软硬一体化、智能网络、NFV/SDN、高性能转发等核心技术，为阿里产品的AI智能化升级提供超大规模、超高性能、极致弹性的网络产品服务。你的工作将同时覆盖大模型推理系统优化和Agentic应用基础设施两大前沿领域。 具体的职责包括但不限于： 1.AI推理网络性能优化 ● 负责设计和优化大规模推理系统中GPU集群的高性能网络架构，支持GPU间通信、KV Cache远端访问、分布式存储数据读写等场景，提供极致的网络通信性能。 ● 深入研究和应用RDMA、GPUDirect等技术，优化集体通信（AllReduce、All-to-All）及点对点通信性能，解决大规模并发下的网络拥塞与丢包问题。 ● 开发与调优网络协议栈（如TCP/IP、RDMA、自定义传输协议），结合AI框架（PyTorch/TensorFlow）和集合通信库（NCCL），实现通信与计算的深度融合与流水线并行。 2.Agentic网络基础设施构建 ● 构建高可用、低延迟的AI Agent接入网关，支持海量用户访问AI应用时的负载均衡、流量调度、ingress/egress连接管理，保障服务SLA。 ● 设计与优化接入层协议（如HTTP/3、WebSocket、gRPC），处理Agent交互中的长连接保持、消息路由、安全认证及限流熔断等机制。 ● 协同上层业务团队，针对强化学习（RL）后训练以及AI Agent动态交互特性（如容器/Sandbox资源构建、工具调用、多轮对话等）进行端到端网络性能分析与瓶颈突破，包括网络管控链路和数据转发链路。