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阿里巴巴阿里控股-AI Builder for Organization-杭州

社招全职3年以上地点:杭州状态:招聘

任职要求


我们在找什么样的人
● 对AI有近乎执着的热情—新模型、新工具、新产品形态,第一时间上手试
● 能在混乱里看到结构—将模糊的业务问题抽象成AI可执行的步骤
● 能在不确定中推动落地—拆解问题、找到突破口
● 视野开阔,学得极快—AI、组…
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工作职责


你将获得什么
● 真实的场景—真实的业务流、工作流、协同流,参与重塑
● 前沿模型+充足算力—想法不用排队,试错不用审批,一切快速落地
● 最短的决策链路—好想法到上线之间,没有太多中间层
● 同路的超级伙伴—团队都是AI Builder

你要做什么
● 洞察AI前沿,推演对生产方式和组织形态的影响,转化为组织行动
● 识别高价值场景,用AI-Native的方式重写关键流程
● 从方案设计到效果验证,端到端跑通
● 沉淀可复用的原子能力:Skill、Tool、MCP、Agent…
包括英文材料
数据治理+
AI agent+
相关职位

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社招3年以上综合类-采购

1. AI Native 采购流程架构设计与落地:将AI能力深度嵌入采购全生命周期——从需求感知、供应商寻源、智能比价、策略辅助、自动下单、履约跟踪到对账结算,识别并打通全流程中可无人化或人机协同的关键节点,建立端到端自动化工作流; 2. 数字采购员(AI Agent)的孵化与运营:设计、训练并持续迭代数字采购员,使其能够覆盖标准采购场景(如 供应商入库、自动下单、合同签约等)的全流程自动执行。定义数字采购员的能力边界、决策权限、人机交接机制,并建立持续优化闭环; 3. 采购AI Skills体系沉淀:构建可复用、可组合的采购AI技能库(Skills),涵盖招投标方案、风险检查、智能比价等等。建立Skills的版本管理、效果评估和迭代机制,让组织能力从"个体经验"升级为"系统资产"; 4. AI技术选型与前沿应用探索:持续跟踪大模型、Agent框架、RAG、多模态、代码生成等前沿AI技术演进,评估其在采购场景的应用潜力,参与AI工具/平台的路径选型、试点和规模化落地; 5. 采购数据与知识基建:搭建支撑AI应用的高质量数据底座,包括供应商知识库、历史谈判/合同语料库、品类策略知识图谱、市场价格基准数据等,确保AI的"燃料"充足且持续更新。

更新于 2026-06-17杭州
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社招3年以上产品-产品解决方

1. 基于公司战略需要,与集团算法团队密切合作,理解算法需求,对LLM模型训练所需的数据样本集进行标注管理、行业调研、安全合规保障等,与上游产品技术通力合作,提供满足算法研发需求的数据,共同推进业务目标达成; 2. 负责高质量的数据标注,结合算法知识优化标注流程,推进使用算法技术(如数据增强、自动化标注等)提升数据标注的质量 3. 设计和实现大语言模型方向AI训练流程,并不断优化迭代,带领团队高效完成标注和内容生产项目,推动标注工具的智能化升级优化,协助产品与开发团队将更智能的标注产品落地 4. 构建并维护一套完善的AI内容质量管理体系,全面把控内容质量并对结果负责,并不断进行优化迭代; 5. 负责管理标注团队,积极推动组织流程及交付流程优化,对接数据标注供应商。负责组织培训、试标、通过持续培训和反馈提升供应商标注质量与效率

更新于 2026-06-15杭州
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社招3年以上产品类-平台型

我们是控股集团不动产管理部,跟随着阿里二十多年的快速成长,支撑了集团千万平米的智慧空间运营与管理业务,也服务了数十个大型央国企和头部民营企业,提供了行业先进的一站式智慧园区产品和解决方案。 在这里,你将直面不动产管理领域核心业务场景,接触国内数字化和智能化程度前沿产品技术和业务管理体系,也会拥有集团在AI领域的技术视角和战略支持,跟我们一起定义AI时代的不动产管理全新范式! 你的工作职责: 1. 作为不动产管理设施管理领域的产品经理,定义AI时代下的智慧园区设施设备和能源管理产品体系,协同研发团队和业务运营团队,推进从业务场景调研、关键机会识别、产品原型到落地输出的全过程,确保产品方案具有显著的业务价值与充分的技术可行性。 2. 打造专业场景下的高阶智能Agent,联动工程技术及业务团队,识别业务关键问题,并通过AI能力在业务场景上的深度植入,并推动业务流程向AI原生转型; 3. 持续追踪AI领域(尤其是多模态大模型、Agent框架)进展,评估新技术在设施设备和能源管理场景中的适用性,将前沿能力转化为可落地的产品方案。 4. 基于外部客户输入和空间运营与设施设备管理行业趋势,提升产品先进性和竞争壁垒 5. 配合产品市场营销和交付工作,包括核心客户交流,产品文档和价值销售材料、交付使用素材与培训等,完善产品标准化基础能力建设,支持客户成功。

更新于 2026-06-24杭州
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社招2年以上技术类-数据

1. 参与新一代Agent驱动的自适应爬虫系统的设计与落地,面向Web、Android、iOS 等多端场景,持续提升采集系统的成功率、稳定性与可扩展性; 2. 深入研究多维度数据采集策略,建设站点/APP 结构自动识别、覆盖策略生成与异常处理能力,提升复杂场景下的数据获取效率与覆盖质量; 3. 攻防对抗:针对不同目标平台开展系统性技术分析,结合环境仿真、协议模拟、设备指纹绕过、行为拟人化等技术,提升系统链路稳定性; 4. 构建AI Native的数据采集到数据处理的智能化全链路体系,利用 AI 技术实现数据采集、自动化清洗、结构化提取、质量评估与工程化落地; 5. 技术沉淀: AI采集平台架构设计、技术分析、策略研究、问题复盘等文档,沉淀可复用的方法论、工具能力和知识体系,推动团队采集能力持续升级。

更新于 2026-06-26杭州