智能互联千问事业部-AI调度系统专家-杭州

1、面向通算的弹性、混部、分布式作业调度等技术的设计和研发，满足客户不同 SLA 的资源调度；高效解决AI场景下资源协调、碎片化、隔离与干扰等技术难题； 2、面向大规模、分布式的智算场景，设计实现大模型推理服务的多角色分离式编排调度、及时准确的弹性伸缩等，实现AI模型部署优化等平台能力； 3、通过画像建设、机器学习等，为调度系统提供更加智能的决策；在保障不同类型工作负载 SLA 前提下，尽可能提升硬件利用率； 4、负责多地多中心联邦调度建设，为客户提供多种异构资源、环境需求等，保障集群合理的分布、负载。

1. 深入洞察K12及大学生在学习场景中的核心痛点与需求，持续推动AI相关功能的设计与迭代。 2. 关注产品全生命周期的用户运营，提升用户从首次体验到高活留存的转化效率。 3. 紧跟大模型等AI技术发展趋势，持续探索教育与AI技术的结合点，制定可落地的产品方案，推动产品创新与落地。 4. 与研发、设计等团队紧密协作，完成策略迭代、效果评测、功能上线等全流程项目落地。

1、业务对接与价值挖掘：对接AI测试相关业务团队，宣贯AI测试平台能力、解决业务痛点，深挖AI测试通用场景与高ROI功能；收集AI测试业务数据及最佳实践，建立案例库，拓展覆盖面、提升产品口碑； 2、需求转化与方案落地：结合AI测试业务多维度场景，将用户诉求拆解为可落地的产品/技术方案，明确目标边界、兼顾泛化性；负责AI测试相关方案设计、技术选型等相关工作； 3、平台架构与产品设计：负责AI测试平台整体产品规划与技术架构设计（Platform + Agent），定义平台能力结构；规划CI/CD中AI质量门禁接入方案；推动从工具化向平台化、从自动化向智能化演进，建立标准化接入与规模化复制机制； 4、数据与质量体系建设：建立AI测试效果评估体系（覆盖率、缺陷拦截率、ROI等），推动数据闭环（数据采集→平台优化→效果提升），定义质量指标体系与平台化沉淀机制； 5、技术调研与项目推进：跟踪AI及测试领域行业技术趋势，调研新技术在AI测试解决方案中的应用，推动架构创新；协调业务各团队保障方案落地，对齐AI测试提效目标，共同为业务质量结果负责，确保需求闭环与收益达成。

1、负责用增投放中台的AI Agent能力搭建，包括AIGC批量化素材生成、智能投放策略引擎、自动化投放工作流，推动AI能力在增长场景中的产品化落地； 2、对用增投放中台的AI策略能力建设，包括全渠道归因、流量质量识别、回调优化等，对投放规模、成本和质量目标负责； 3、具备增长投放全链路视角和扎实的数据分析能力，善于发现并定位投放链路中的关键问题，推动中台策略持续优化和效果提升。