得物解决方案产品（机器视觉方向）
任职要求
1.本科及以上学历，计算机、自动化、通信、电子信息、人工智能等相关专业优先；具备 5 年以上安防、机器视觉、工业视觉、智能硬件或相关行业经验。 2.熟悉机器视觉项目的完整实施流程，理解相机、光源、镜头、工控设备、边缘计算、算法模型及业务系统集成等关键环节。 3.具备较强的业务理解、技术沟通和方案抽象能力，能够将复杂业务问题转化为清晰的产品需求、技术方案和实施计划。 4.具备优秀的跨团队协作和项目推进能力，能够主导…
工作职责
1.独立负责业务场景调研、问题诊断与需求梳理，识别关键业务痛点，形成可落地、可复制的机器视觉解决方案，并持续优化迭代。 2.基于业务数据、场景价值和投入产出分析，完成方案设计、价值测算、范围定义、规格拆解及实施路径规划。 3.负责机器视觉相关项目的软硬件一体化解决方案设计与交付，覆盖需求分析、方案架构、设备选型、算法/系统协同、实施上线及效果验收等全流程，并对交付结果负责。 4.协同产品、研发、算法、硬件、运维及业务团队，推动项目按计划高质量开发、上线、验收和规模化复制。 5.负责解决方案的内部推广、需求沟通、方案宣讲、技术支持和培训赋能，提升方案在组织内的认知度、应用深度和业务影响力。 6.持续开展机器视觉、安防、智慧工厂、供应链质检等相关领域的竞品分析、行业研究和前瞻性技术洞察，保持解决方案的领先性和竞争力。
1、嵌入式AI系统开发： • 负责RTOS系统平台上多模态AI终端产品的研发，包括方案评估、软件架构设计、核心功能模块（如人脸/手势识别、行为分析）开发与部署； • 主导端侧AI模型轻量化、跨平台推理框架适配（TensorFlow Lite/MNN/NCNN）及NPU芯片的性能优化（如内存、功耗、实时性）； • 结合硬件特性设计轻量化模型架构，完成从算法训练到嵌入式端侧部署的全链路开发。 2、多模态算法工程化： • 优化计算机视觉算法在嵌入式设备（IoT/AR硬件/AI机器人）的落地效果，解决低算力、高延迟、多干扰场景下的工程挑战； • 开发芯片算子库适配方案，参与芯片选型、AI工具链优化及端云协同架构设计； • 探索多模态交互（视觉+语音+传感器）在智能终端的创新应用，如AI玩偶、陪伴机器人等。 3、跨团队协作与交付： • 与芯片厂商、算法团队、硬件团队协同开发，主导端侧SDK集成及性能调优，确保产品按时交付； • 支持产品量产落地，保障系统稳定性与用户体验。
1. 主导具身智能机器人（不限于四足/人形/物流设备等）的系统架构设计及核心器件选型： 全面负责机器人本体硬件平台（结构、电驱、传感器系统）及运动控制系统的顶层设计、技术路线制定与关键器件评估选型； 2. 以具身AGI为技术导向，领导硬件与控制研发： 聚焦解决大空间、复杂室内外场景下的机器人高动态移动控制、鲁棒导航及自然人机交互等核心挑战，推动高性能硬件与控制算法的协同创新与工程落地； 3. 驱动端到端视觉-语言-动作（Vision-Language-Action）算法在机器人平台的集成与量产化：与算法团队协作，实现端到端VLA模型在机器人的高效部署、实时推理及性能优化，构建支撑算法迭代的闭环数据系统（数据引擎与数据飞轮）； 4. 引领技术前沿与构建影响力： 持续跟踪并研判行业前沿技术方案（硬件、控制、感知与AI融合），主导具身智能软硬件协同的核心技术攻关，并通过开源、顶会论文、专利等方式建立并提升团队的技术领导力与行业影响力。
团队介绍 "阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。" 职位描述 1.负责研发电商多模态预训练模型基座，抽象并解决商品理解的基础问题使得模型具备业务通识能力，并构建针对大模型幻觉问题、推理能力、模型加速等关键问题的系统性解决方案，提高下游业务的迭代效率和效果上限。 2.基于多模态预训练大模型，落地商品理解关键场景任务，比如商品类目/属性/标签预测、商品同款、商品图搜等，实现业务指标提升。 3.学习前沿论文与把握技术趋势，深入理解底层算法原理，探索实验面向未来的硬核技术，实现核心技术突破和技术创新，发表相关论文。
我们正在寻找具有卓越算法能力和深厚科研背景的高级创新人才，加入我们的核心技术团队，专注于大模型领域的前沿技术研发。该职位开放给校招以及毕业三年以内的候选人。我们期待你，对于大模型技术充满热情，不仅算法扎实、动手能力强，更在大模型、人工智能领域有创新性想法，并希望你能够参与推动行业技术的突破。 1.大模型领域的算法研发与创新：负责生成式模型训练和推理相关技术的研究与优化；深入探索 Transformer 架构及其创新升级；针对大模型落地业务的应用场景，提出原创性技术解决方案，推动大模型技术在实际场景中取得领先性成果，形成行业竞争力； 2.前沿创新算法的落地与实现：紧跟业界算法相关创新，将学术研究转化为可应用于实际业务的问题解决方案； 3.跨团队协作与技术引领，与产品、工程、数据及交叉领域团队合作，推进大模型相关技术应用；