阿里巴巴业务技术-AI开发工程师-直播线
任职要求
1、有C++项目开发经验,主导或独立负责过C++相关整体应用或者核心模块的设计。 2、熟悉音视频相关知识与链路,对音视频处理、渲染、直播推流、编码有一定的理解和掌握。 3、熟悉播放器及音视频解码相关知识与链路,熟悉播放器内部实现与原理。 4、开发基础扎实,对于C++语言,网络,内存,线程、操作系统等基础知识有深入理解和掌握。 5、有算法工程相关项目经验,熟悉Python语言、AI算法…
工作职责
1、负责直播场域下AI应用架构设计与开发,包括音视频处理、渲染、直播&短视频、端&云算法工程、端云结合等领域。 2、负责淘宝直播数字人产品的研发和架构设计,制定和实施技术方案,支撑淘宝直播数字人业务增长。
1、负责公司的活动平台建设,建设低代码搭建能力,交付裂变/抽奖/榜单/签到/投票/拼团等常规类型的营销活动,为抖音、直播等业务线提供极致的活动搭建体验; 2、负责春节、跨年等活动的技术方案设计和编码,承担大流量、高并发、强一致性场景的重点难点技术攻坚; 3、参与营销活动方向的新技术和 AI 应用的调研、落地,探索AIGC为活动交付提效;
行业拓展专家 作为行业拓展专家,负责全国范围内的头部客户商业合作,洞察市场发展趋势,探索和拓展客户商业合作模式,实现业务目标并推动长期客户价值增长。具体职责包括: 1. 市场洞察与战略规划,深度分析行业数字化转型趋势、监管政策及竞争格局。针对行业场景的核心痛点,输出行业解决方案策略,为钉钉产品迭代及资源投入提供决策依据; 2. 大客户攻坚与解决方案,主导行业头部客户的全生命周期拓展。基于钉钉底座能力设计定制化行业解决方案,突破客户决策链,协调团队推动合作; 3. 行业标杆客户打造,聚焦细分领域代表性客户,打造高影响力标杆案例,沉淀可复用的行业场景解决方案,通过白皮书、案例峰会等形式规模化传播,强化钉钉行业品牌心智; 4. 行业市场活动策划与品牌建设,策划行业峰会、闭门沙龙、线上直播等主题活动,提升钉钉在垂直领域的声量。 行业客户成功经理(CSM) 作为钉钉大客户团队的客户成功经理(CSM),您将负责维护与大客户的战略合作关系,确保客户成功实现业务目标并推动长期价值增长。具体职责包括: 1. 深耕客户价值:熟悉任一行业,主动经营客户。通过洞察客户对钉钉产品的使用状况,深入剖析客户业务场景与需求,精准挖掘并合理引导,推动续约、增购及交叉销售。 2. 做好客户服务:挖掘业务场景,打造行业标杆。及时发现并解决客户在使用过程中的问题与需求,结合AI技术与咨询思维,沉淀行业标杆场景方案,提炼普适性价值,复制推广至其他类似客户场景,实现标杆复制。 3. 驱动客户成功:落地运营体系,助力客户成功。为客户制定全面且专业的运营推广计划,涵盖业务深度分析、融合钉钉创新解决方案、定制化培训方案以及精准产品推荐。协助客户搭建高效的内部运营体系,深度挖掘合作商机,实现客户与钉钉的双赢。 4. 助力生态发展:辅导生态伙伴,支持伙伴成功。挖掘行业伙伴,提供体系化辅导与全方位支持,帮助服务商伙伴构建专业高效创新的CSM团队,实现伙伴与钉钉的双赢。 行业解决方案架构师 1、负责各行业基于钉钉的解决方案设计,需要面向企业主、业务负责人、CIO等不同角色和部门设计对应方案; 2、通过分析客户业务需求,利用钉钉AI工具和平台快速构建业务应用,确保方案支撑客户业务发展; 3、参与客户商业谈判,提供技术支持以促进交易达成,追踪解决方案实施后的客户增长数据,建立成功案例库; 4、通过市场活动放大行业解决方案价值,实现行业心智影响;

1. 参与视频直播平台的后端开发,主要使用Java相关技术栈,支持高并发、低延迟的直播业务。 2. 协助开发和维护API 接口,确保直播推流、播放、互动等核心功能的稳定运行。 3. 参与数据库设计、缓存优化、消息队列(如Kafka/RocketMQ)等,提升系统性能。 4. 配合团队进行代码优化、Bug 修复及日志分析,保障线上服务稳定性。 5. (可选)探索AI在视频直播业务中的应用,如文生图,文图生视频,视频处理等。
团队介绍:数据平台是字节跳动数据中台部门,为公司多业务线(包括抖音、电商、直播和生活服务等)提供一站式大数据解决方案,涵盖数据的生产、清洗、传输、建模、分析等全流程链路,提供数据开发、实验评估、画像标签、增强分析等多元场景解决能力。同时,数据平台部门也致力于把字节跳动积累沉淀的数据中台解决方案做商业化输出,让更多行业能够应用我们的产品能力构建自己的数据中台。在火山引擎上,我们提供了营销增长套件,数据中台等相关产品解决方案,为泛互联网、金融、汽车、新零售等行业提供了行业解决方案。 1、负责分布式数据库(云原生架构)设计实现,打造业界领先的数据库系统; 2、深入底层系统与引擎,解决大规模生产环境集群可用性和性能优化问题; 3、理解业务/云原生架构,从场景出发,从软硬一体设计出发,打造极致系统; 4、跟踪数据库前沿技术,挖掘/落地新技术的机会,包括新硬件,智能优化器,湖仓一体等; 5、探索和落地AI/LLM与数据库的融合方向,如多模态数据数据分析,AI驱动的数据库运维自动化,基于AI Agent的智能助手等。