钉钉千问办公-钉钉智能硬件供应链专家（生产制造与质量保障方向）-智能硬件方向

对阿里云AI基础设施中网络资源供应负责，包含网络设备、路由器、光模块和AOC/DAC。为了应对中美关税政策、各个国家的关税变动，构建适合业务场景的全球网络资源生产工厂和产能布局。 1. 全局统筹规划阿里各个网络设备（含部件/光模块）AVL厂商全球产能，从厂商物料齐套到排产上线、确保按时产出； 2. 基于网络主计划的需求，对各个网络设备/部件厂商的产出及时性负责，达成相应的生产SLA； 3. 熟悉数据中心网络架构，网络产品技术迭代和主流的网络拓扑，构建适合业务场景的计划策略如安全库存和日常计划策略； 4. 负责所有网络（含部件/光模块）AVL厂商的全球供应链管理，定期参与QBR并针对各个厂商表现评分并进行相应的改进措施优化并确保落地，不断提高各个厂商的供应链服务能力； 5. 对所有网络（含部件/光模块）的可供应性和延续性负责，多工厂备份、多原材料设计冗余、有效管理single source风险并制定相应的规避措施确保供应连续性； 6. 有网络设备全球化供应链管理、国际化工厂运营工作经验者优先。

对阿里云AI基础设施中网络资源供应负责，包含网络设备、路由器、光模块和AOC/DAC。为了应对中美关税政策、各个国家的关税变动，构建适合业务场景的全球网络资源生产工厂和产能布局。 1. 全局统筹规划阿里各个网络设备（含部件/光模块）AVL厂商全球产能，从厂商物料齐套到排产上线、确保按时产出； 2. 基于网络主计划的需求，对各个网络设备/部件厂商的产出及时性负责，达成相应的生产SLA； 3. 熟悉数据中心网络架构，网络产品技术迭代和主流的网络拓扑，构建适合业务场景的计划策略如安全库存和日常计划策略； 4. 负责所有网络（含部件/光模块）AVL厂商的全球供应链管理，定期参与QBR并针对各个厂商表现评分并进行相应的改进措施优化并确保落地，不断提高各个厂商的供应链服务能力； 5. 对所有网络（含部件/光模块）的可供应性和延续性负责，多工厂备份、多原材料设计冗余、有效管理single source风险并制定相应的规避措施确保供应连续性； 6. 有网络设备全球化供应链管理、国际化工厂运营工作经验者优先。

1. 搭建并维护产品 VOC（Voice of Customer）体系，运用 AI 大模型对海量用户反馈进行智能分类、情感分析和趋势洞察，结合客服工单、社媒舆情、售后维修、一线销售等多渠道数据，自动化输出问题诊断报告和优化建议。 2. 设计并执行用户调研，包括问卷设计、客户访谈、实地调研等，覆盖新品定义、上市验证、迭代优化等不同阶段。运用 AI 辅助工具提升调研效率，如 AI 辅助问卷生成、访谈纪要自动整理、用户画像智能分析，持续挖掘真实用户需求和使用痛点。 3. 负责硬件产品营销内容产出，包括卖点提炼、宣传图文、短视频、销售材料等。探索 AI 辅助内容生成、创意迭代和效果测试，提升内容生产效率和传播转化率。 4. 跟踪行业信息和动态，包括政策、市场趋势、用户评价等。利用 AI 工具实现信息自动抓取、用户评价批量分析和市场趋势智能洞察，定期沉淀分析结论，为产品规划提供决策依据。 5. 维护并完善硬件产品对外知识库（产品介绍、核心卖点、FAQ、使用说明、销售话术、培训材料等），探索AI辅助优化产品侧日常运营流程。

1.整机/EE/作动器测试策略制定：根据产品需求和设计文档，制定整机、电子电气系统及作动器子系统的测试策略、测试方案和测试用例，覆盖 EVT/DVT/PVT 各阶段验证目标； 2.硬件测试执行与问题定位：负责 PCB/PCBA 板级测试、电源系统测试、信号完整性测试、EMC/EMI 预测试、环境可靠性测试（高低温、振动、跌落等）的执行与结果分析； 3.作动器电气性能测试：负责关节模组/电机驱动器的电气特性测试，包括但不限于：电机驱动 PWM 波形质量、FOC 控制环响应特性、母线电流/电压纹波、制动电阻能耗回馈、堵转电流保护、过温保护策略验证、驱动板 MOSFET/IGBT 开关特性与死区时间校验； 4.作动器力矩/力传感器标定与测试：设计并执行力矩传感器、关节编码器、力传感器的精度标定方案，验证零漂、线性度、迟滞、重复性等指标，搭建多轴联合标定测试台架； 5.整机系统级验证：负责机器人整机的功能验证、性能测试、联调测试，包括传感器系统、运动控制系统、通信系统（CAN/EtherCAT/RS485 等）的集成验证；验证多关节协同运动时的通信时序、总线负载率及实时性； 6.作动器可靠性与寿命测试：制定并执行关节模组的耐久性测试方案（含反复运动寿命、负载循环、冲击/振动叠加工况），监测电气参数衰退趋势，建立作动器寿命预测模型与失效判据； 7.测试自动化与台架开发：搭建和维护硬件测试自动化平台，设计作动器专用测试台架（含动态负载模拟、惯量匹配、力矩加载装置），开发自动化测试脚本与数据采集系统，提升测试效率和覆盖率； 8.质量问题闭环管理：对测试过程中发现的缺陷进行分析定位（硬件/固件/结构/作动器供应商），推动研发团队修复并验证闭环，输出测试报告与质量评审结论； 9.DFT/DFM 协同：参与产品设计评审，从可测试性（DFT）和可制造性（DFM）角度提供测试建议，尤其关注作动器模组的产线测试方案（EOL 测试）与故障注入验证； 10.AI应用及落地：主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量。