全部岗位

1. 负责编译器的功能、性能及优化有效性测试 2. 验证代码生成质量，包括基础指令集和扩展指令支持 3. 设计并实现自动化测试框架，开发测试工具和性能分析方案 4. 构建完整的测试验证环境，确保编译工具链的稳定性和可靠性 5. 分析定位编译相关问题，推动问题解决和优化改进

杭州 · 2026-11-05 更新

职位描述： 1、作为阿里巴巴智慧园区产品解决方案架构师，面向企业总部、产业园区、公共建筑、地产公司头部客户，实现智慧园区相关产品解决方案在各类客户和行业场景中的落地推广； 2、通过深入场景调研，为客户提供智慧园区业务规划、应用规划、技术架构、数据架构和网络架构设计，并支撑项目成功交付； 3、洞察行业技术趋势（如AI、智能体等），沉淀产品在各行业与业态的解决方案，完善产品商业化基础能力建设，不断演进现有解决方案标准弹药库； 4、参与制定并推进产品市场推广策略，赋能各协作团队，支持客户成功。 5、与BD、产品经理、技术团队及协同团队紧密合作，深刻理解洞察客户需求与行业趋势，共同打造有行业先进性的产品解决方案；

杭州 · 2026-11-05 更新

1. 数据链路搭建与治理：搭建端到端数据处理链路（采集 → 清洗 → 加工 → 挖掘 → 增广 → 质检 → 筛选 → 输出），对接线上 rollout 原始数据（轨迹、日志、执行结果、用户反馈），保证数据可追溯（血缘）、可复现（版本）、可观测（指标监控）。 2. 数据清洗、加工与质量校验：对海量原始/脏数据做去重、去噪、过滤、脱敏与结构化，并做二次加工（改写、补全、难度分级、标签规范化）；独立编写并维护质检脚本（规则质检 + 模型质检 + 双标一致性 + 金标抽检），系统性检测脏数据、偏见与分布异常，使出库数据质量可量化、可迭代。 3. 日志与轨迹解析：解析模型运行日志、工具调用日志与系统日志，从噪声中抽取可用信号；对多步执行轨迹做逐步标注（正确性 / 必要性 / 思考质量 / 整体 reward），识别冗余操作、隐性副作用与轨迹异常。 4. Bad Case 与高价值样本挖掘：系统性发现 bad case（执行失败、低质量输出、轨迹异常、用户投诉）并做根因分类（模型能力 / 数据分布 / 任务定义 / 环境依赖），输出结构化报告驱动数据与评测改进；融合规则 + 模型 + LLM 多

杭州 · 2026-11-05 更新

方向：搜索算法 / RAG /MEM/ Agent 评测与优化 岗位职责 1.围绕 Coding、Office、时效问答及多模态等场景，优化Search、RAG 对模型回答与 Agent 任务完成效果的增益。 2.优化查询理解与改写、搜索源路由、召回、重排、内容提取、证据筛选及上下文压缩等关键环节。 3.建设公私域融合检索策略，提升复杂任务中的信息覆盖、时效性、准确性与引用质量。 4.建立公开评测、竞品对标与客户任务评测体系，在固定模型、时延和成本预算下验证优化收益。 5.分析线上 Trace 和 Bad Case，完成问题归因，沉淀高质量数据与回归用例，推动策略迭代上线。 6.探索利用模型辅助数据构建、错误归因和实验分析，建设 AI Native 效果优化闭环。

北京、杭州 · 2026-11-05 更新

1. 参与SLT方案开发与设计： · 理解芯片的架构、特性和目标应用场景（如AI计算、数据中心等）。 · 参与基于真实应用场景的SLT量产测试方案制定，收集测试用例，导入到SLT测试OI中，完成SLT量产环境的软硬件交付。 · 负责SLT硬件设计，包括但不限于SLT测试板、Socket、ChangeKits（委托供应商完成定制设计及制造）。 · 开发与维护SLT测试软件，包括系统控制、数据采集、数据分析等脚本和程序（常用Python/C/C++/C#）。 2. SLT测试平台搭建与维护： · 搭建、调试和维护自动化的SLT测试平台，整合测试硬件、软件和自动化控制。 · 与ATE协作，确保SLT与CP/FT测试的互补性和高效衔接。 · 管理和优化测试站的资源，提升测试效率和覆盖率。 3. 测试执行与数据分析： · 执行芯片系统级测试，包括功能测试、性能测试等。 · 对测试中产生的大量数据（日志、性能数据、错误信息）进行分析，定位和复现芯片缺陷。 · 与芯片设计研发团队紧密合作，对发现的问题进行根因分析，并推动问题的解决。 4. 文档与流程标准化： · 编写SLT测试规范、SOP和Rele

北京、杭州、上海 · 2026-11-05 更新

1. 负责阿里巴巴CFO相关的产品(财资)研发、项目的交付，保障产品需求按时、高质量的上线； 2. 深入发掘和分析业务需求，撰写技术方案和系统设计； 3. 参与或领导跨团队的研发项目，不断拓展服务场景的边界，拿到关键项目结果； 4. 面向阿里集团复杂业务场景构建SaaS和交付能力，高质量完成行业客户的交付和能力建设。

杭州 · 2026-11-05 更新

1、负责构建和优化适配大型芯片的供应链生产体系和流程规范，搭建ERP/BOM系统，与多个OSAT厂对接数据系统和工单格式，建立工作规范与标准流程，确保供应链中生产交付高效运作； 2、负责生产交付与物料管控，根据销售预测和产能现状制定并维护主生产计划(MPS)、物料需求计划(MRP)和tooling需求计划，索要产能提前备料，下工单排产追交期，确保产品按时按量交付； 3、管控库存水位，统筹管理工厂和仓库等外部资源，定期对OSAT厂和仓库进行盘点，减少物料和成品的库存积压与浪费，提高库存周转率； 4、管控供应链风险，与工程、销售和采购等团队联动，快速应对导入阶段工程交付和量产阶段产品交付，敏捷应对各种突发的交付问题。实时洞察市场行情和地缘动荡，识别供应风险并提前制定预案； 5、负责供应链成本管控，开发和验证第二供应商，识别生产流程中效率提升和成本优化点，并实施优化措施降低供应链成本；

上海 · 2026-11-05 更新

1.制定研发战略与管线布局（靶点选择、适应症优先级） 2.促进AI模型与湿实验的迭代闭环设计，配合AI团队优化药物筛选流程提供持续反馈 3.把控分子设计，筛选方法的科学性与创新性 4.建立与学术界的合作关系（KOL网络、学术顾问委员会） 5.参与学术会议与科学交流 6.审核关键实验方案与数据分析把控

杭州 · 2026-11-05 更新

1. 从员工真实使用旅程出发，制定IT资产、软件与AI资源的运营策略，覆盖入职、日常使用、转岗及离职等场景；完善服务目录、申请规则与服务标准，优化自助服务和问题处理流程，提升服务时效与员工满意度。 2. 负责IT资产与配件的员工使用全流程运营，覆盖配置、领用借用、更换维修、转移归还、盘点及退出等环节；完善使用规则与责任管理，提升资产信息准确性、利用率与复用效率，减少闲置和无效占用。 3. 负责办公软件、专业软件及SaaS订阅的授权与使用运营，完善授权分配、开通、续期与回收机制；根据岗位需求和实际使用情况优化配置，减少闲置授权、重复订阅与无效支出，保障合规使用。负责AI软件、AI工具与AI Credits的场景及资源运营，围绕岗位需求推进试点、推广与效果评估；完善准入授权、额度配置、使用监测与异常处理机制，在制度及产品规则内优化资源分配。 4. 建立运营指标与经营分析机制，持续分析资产服务时效、资源利用情况，帮助组织识别投入产出问题，推动可量化的体验改善、成本优化与效率提升。面向不同业务集团与员工群体制定分层运营策略，通过规则宣导、使用引导、培训和案例推广促进工具采用与持续使用；通过用户

杭州 · 2026-11-05 更新

1、负责控股集团AI能力体系建设工作，建立完善集团AI治理体系，保障AI应用合规性。 2、协助集团内AI应用进行风险评估及治理，为集团AI应用提供合规性审查意见，并推动各子公司的合规整改。 3、根据业务发展需要，不断优化完善集团AI治理流程及规则，提升集团AI治理效率。 4、利用AI模型与工具，建设内控AI能力，提高内控在应对各类重大风险和AI风险时的风险识别、风险治理能力。 5、协调各方资源，解决AI治理中的技术、业务及管理问题，保障集团AI业务健康有序发展。

杭州 · 2026-11-05 更新

1、负责园区日常运营与企业运营服务工作，根据园区客户定位、客户画像及实际需求，制定相应的园区运营策略、企业服务策略及实施计划； 2、负责园区客户活动运营，通过IP活动、线上推广、线下活动等方式，提升园区品牌影响力、市场认可度与美誉度，树立园区良好口碑； 3、负责园区企业服务体系的打造、迭代与运营管理，结合政府发展方向与阿里生态资源，打造符合园区产业心智的企业服务体系； 4、协同招商、物业等合作方，通过标准化、体系化的手段提升园区整体服务体验，沉淀服务能力，提升不动产市场竞争力； 5、负责园区客户关系维护工作，及时响应并处理客户的各类诉求，保障客户满意度及客户生命周期； 6、对园区运营结果进行数据分析，并据此提出改善措施，持续优化园区企业服务能力与运营效率。

杭州 · 2026-11-05 更新

安全工程与风险感知方向： * 建设企业级风险感知体系，持续发现业务及 AI 系统安全风险。 * 建设攻击检测、异常行为分析、威胁狩猎及自动化响应能力，提升风险发现与处置效率。 * 打造 AI Native SDL 平台，推动安全检测、安全评审、安全测试及研发流程自动化。 * 利用 AI 构建智能告警分析、攻击研判、自动化响应及安全 Copilot 能力。 * 建设统一安全数据平台，持续提升检测能力、运营效率及安全工程能力。 漏洞治理与风险运营方向 * 熟悉常见漏洞原理及应用安全体系，具备扎实的漏洞分析能力。 * 有 SDL、漏洞运营、风险治理等相关经验。 * 熟悉 SAST、DAST、IAST、SCA、RASP 等安全技术或产品。 * 具备自动化开发能力，能够利用工程化方式提升治理效率。 * 对 AI 在漏洞治理、风险分析及自动化运营中的应用有实践或浓厚兴趣。 * 具备良好的数据分析能力和持续优化意识。

杭州 · 2026-11-05 更新

1.与架构团队协同，参与探索高性能DDRC架构，并负责部分实现方案； 2.独立负责完成DDRC功能模块RTL代码实现和优化； 3.与DV/原型验证团队协作, 负责DDRC问题分析与定位； 4.与验证团队协同，保证功能稳定可靠； 5.与性能团队协同，达成业界一流性能； 6.与后端团队协同，协助中实现PPA优化，优化前端微架构和设计。

深圳 · 2026-11-05 更新

1、成本管理：项目管理合理成本估算编制、内部及市场同类型产品分析比较，使目标成本的制定更合理并在固定的成本目标下实现价值最大化； 2、方案及施工图评审：结合目标成本在方案及设计阶段提出限额设计指标和优化措施，对各类设计指标进行跟踪测算，确保目标成本可控。 3、项目招标管理：负责项目施工及材料的招标工作，招标策略制定、分供方寻源入库入围、招标文件审核、招标控制价审核，组织投标答疑，商务标评审，定标及签约等相关工作。 4、动态成本管理：定期对项目成本变动情况与管理状态进行分析，对超出预期成本变动范围的情况启动预警程序，并提出成本管控措施。 5、变更管理：变更签证资料合理性、完整性的复核；计价依据审核，争议问题处理等。 6、结算管理：负责完成各合同结算审核与指标整理工作。 7、其他工作：参与成本管理制度、流程的更新、维护及优化；负责合约体系维护，数据沉淀、总结案例并分享。

杭州 · 2026-11-05 更新

定义、开发和优化高性能的PCIe Gen 5/6、CXL 2.0/3.0互联架构，以满足AI SoC的性能和可拓展性需求： ● 定义先进的PCIe/CXL系统架构、硬件设计和软硬件协同创新。 ● 负责子系统的微架构设计和RTL实现。 ● 支持SoC相关软硬件团队，按项目节点交付。

北京、上海 · 2026-11-05 更新

1. 负责top floorplan，电源网络，partition， 时钟树， IO assignment 等规划 2. 建立后端sign off spec，signoff 策略 和signoff checklist，包括STA, EM/IR, PV 等 3. 负责先进工艺中后端流程开发 4. 负责关键ip的ppa 优化 5. 与前端构架深入合作，保证构架设计可实现性与ppa 优化

成都、北京、上海 · 2026-11-05 更新

1. 负责设计/开发 GPU User Mode Driver 2. 参与芯片的功能设计和架构对接，并进行现实和Bring up。 3. 进行硬件相关的功能验证并分析和解决相关CPU/GPU的性能问题；。 4. 支持上层软件栈/客户的业务需求，修复相关的问题。

北京、杭州、上海 · 2026-11-05 更新

1、按照公司要求及银行监管政策，协助正式同学完成阿里集团境内/境外银行账户管理，包含不限于银行开户，销户，变更等与境内/境外银行客户经理有良好的沟通，重点完成审计期间询证函的收发等工作； 2. 配合部门工作需要，完成资金管理相关的其他业务内容并与协同方沟通完成业务交付； 3. 持续致力于提高账户管理、审计工作效率与不断加强精益化，提升财资价值创造的工作；

杭州 · 2026-11-05 更新

1. 验收数据工程方向 AI Coding 数据质量 — 对数据处理 bug-fix、pipeline feature 开发等任务数据进行质量验收，核查任务的真实性、难度合理性与工程场景还原度。 2. 标注规范与数据设计：负责主导 Code 方向标注规范的制定与持续迭代，覆盖代码生成、代码补全、debug、代码解释、代码审查等多类任务；设计 Agentic 场景下的标注框架，包括 multi-step reasoning、tool use、planning、self-correction 等复杂任务链的拆解与评估标准；基于模型表现与研究进展，持续优化标注指南，确保数据质量与训练目标对齐; 3. 数据质量管控：对标注员产出进行专家级审核，重点识别代码逻辑错误、安全漏洞、风格一致性问题；建立 Code / Agentic 数据质量评估体系，定义量化指标并追踪质量趋势；设计并执行标注一致性校验流程（IAA），提升跨标注员的数据稳定性; 4. 标注团队赋能：为标注员提供技术培训，将复杂的代码和 Agent 概念转化为可操作的标注实践；担任技术难题的终极裁判，解决边界案例和歧义问题；参与标注工具

成都 · 2026-11-05 更新

作为阿里巴巴视觉生成大模型Al Infra训推优化团队，我们支持了通义Wan和Happy系列模型，你将有机会参与或负责以下工作内容： ● 设计和实现高效的分布式训练架构，优化训练过程中的计算、通信与显存使用，提升 GPU 利用率与整体训练吞吐； ● 探索并实现低bit量化技术和稀疏化，减少模型存储和计算资源消耗，同时保持训练精度； ● 构建训练性能分析与调优工具链，持续定位和解决系统瓶颈； ● 持续关注并跟进业界技术发展，积极尝试和探索新的训练优化方向，提出并验证创新性的解决方案。

北京、杭州 · 2026-11-05 更新