
智能互联阿里云智能-招聘专家-杭州/北京
任职要求
• 能独立开展2类及以上招聘渠道的运营(例如招聘会、内推、猎头、招聘网站等), 清晰制定该招聘渠道的运营目标、甄别关键成功因素,制定相应的运营策略 • 能挖掘该招聘渠道运营的关键评估指标,做好关键数据的采集和分析,对照评估指标分析目标的达成情况 • 根据中高端人才需求,能独立进行充分的人才信息收集,绘制出专业的人才地图 • 采取合适的沟通渠道主动接触候选人,能准确判断候选人的诉求和意愿,并灵活运用多种方法吸引候选人,有持续成功案例 • 在与候选人沟通中对公司雇主品牌…
工作职责
基于业务策略及组织能力需要,制定招聘策略,负责开发、管理招聘渠道,持续优化招聘体系,通过外招内调等方式为组织寻找和储备合适的人才,构建人才供应链,保障招聘交付的质量,准度,效度,成本。 1、人才获取与储备: • 负责云智能集团下相关业务的招聘,根据业务战略与人力资源策略,制定全年招聘策略,并确保招聘计划的有效落地与执行。 • 基于对业务的充分理解,高效完成人才获取的同时,形成中、长期的人才储备以及人才梯队建设,并通过持续运营保障人才的链接与转化。 • 根据业务重点及发展方向,建立具有行业特性的人才地图,建立内外部人才库并持续运营以保障人才链接与转化。 2、招聘渠道运营: • 负责对招聘全流程的管理及把控,通过招聘数据分析与呈现,管理并优化招聘渠道的有效运作,持续提升招聘的准度、效度和各方体验。 3、雇主品牌打造与维护: • 结合招聘项目的落地,提炼关键场景和用户,协同雇主品牌,OC,市场,研发等部门共同打造招聘领域产品和数据指标体系的建设和迭代。 • 协同雇主品牌,OC,市场等部门共同构建云智能集团雇主品牌框架和内外宣传机制,整合内容和渠道策略,有节奏的触达目标人群,建立心智和口碑。3 全流程保障候选人的面试体验, 维护阿里云雇主品牌形象,关注外部雇品相关舆情等。 4、市场洞察: • 通过对行业、人才市场等的研究与分析,输出行业发展趋势及竞争洞察,为业务与组织的决策提供支撑,推动人才结构持续升级 5、系统产品建设: • 结合招聘项目的落地,提炼关键场景和用户,协同联动产研团队共建与推动招聘领域产品和数据指标体系的建设和迭代。
基于业务策略及组织能力需要,制定招聘策略,负责开发、管理招聘渠道,持续优化招聘体系,通过外招内调等方式为组织寻找和储备合适的人才,构建人才供应链,保障招聘交付的质量,准度,效度,成本。 1、人才获取与储备: • 负责云智能集团下相关业务的招聘,根据业务战略与人力资源策略,制定全年招聘策略,并确保招聘计划的有效落地与执行。 • 基于对业务的充分理解,高效完成人才获取的同时,形成中、长期的人才储备以及人才梯队建设,并通过持续运营保障人才的链接与转化。 • 根据业务重点及发展方向,建立具有行业特性的人才地图,建立内外部人才库并持续运营以保障人才链接与转化。 2、招聘渠道运营: • 负责对招聘全流程的管理及把控,通过招聘数据分析与呈现,管理并优化招聘渠道的有效运作,持续提升招聘的准度、效度和各方体验。 3、雇主品牌打造与维护: • 结合招聘项目的落地,提炼关键场景和用户,协同雇主品牌,OC,市场,研发等部门共同打造招聘领域产品和数据指标体系的建设和迭代。 • 协同雇主品牌,OC,市场等部门共同构建云智能集团雇主品牌框架和内外宣传机制,整合内容和渠道策略,有节奏的触达目标人群,建立心智和口碑。3 全流程保障候选人的面试体验, 维护阿里云雇主品牌形象,关注外部雇品相关舆情等。 4、市场洞察: • 通过对行业、人才市场等的研究与分析,输出行业发展趋势及竞争洞察,为业务与组织的决策提供支撑,推动人才结构持续升级 5、系统产品建设: • 结合招聘项目的落地,提炼关键场景和用户,协同联动产研团队共建与推动招聘领域产品和数据指标体系的建设和迭代。
1、负责云智能集团下相关业务的招聘,基于业务策略及组织能力需要,制定全年招聘策略,并确保招聘计划的有效落地与执行; 2、基于对业务的充分理解,高效完成人才获取的同时,形成中、长期的人才获取,以及人才梯队建设,并通过持续运营保障人才的链接与转化; 3、通过对行业、市场等的高质量洞察分析,对业务与组织的阶段性决策提供支撑; 4、管理并推动各招聘渠道的有效运作,结合所属业务场景特点,积极探索新的招聘技能及方法论; 5、完成对所负责业务单元的招聘运营工作,持续对效率,质量,体验,成本,品牌进行管控与优化。
在这里,你可以与阿里云业务同学一起建设业务风控的体系并产品化,基于数据分析和特征挖掘,发现风险并设计治理策略,为云上业务的开展保驾护航。 具体职责包括但不限于: 1、基于历史数据和专家经验,运用数据分析、特征挖掘,设计针对账号盗用、身份冒用、钓鱼欺诈、营销作弊、违法违规等风险的安全策略,并且持续优化; 2、平衡用户体验和风险控制,设计、实施、监控风险-收益最优化的安全策略; 3、基于用户分群、风险分类开展主动/分层服务,保障业务健康发展; 4、监控异常数据并沉淀实时风险对抗与运营能力; 5、推进建设阿里云技术生态的安全智能风控标准化机制、流程与产品。
我们正在寻找业界顶尖的系统专家,加入我们的AI基础架构团队,共同设计和构建下一代生成式AI的“在线服务操作系统”。您的使命是解决将前沿AI能力(大模型、AI Agent、多模态等)转化为大规模、高效率、高可用在线服务时所面临的系统性、全栈性挑战。您将负责端到端的服务性能与架构演进,从顶层应用到底层硬件,全面提升AI服务的竞争力。 具体职责包括(若你对以下一个或者多个方向感兴趣均欢迎投递): 1. 大规模模型服务平台与智能调度系统设计: (1)负责承载大规模在线模型服务(Serving)平台的核心架构设计与演进,通过对底层推理引擎(如PAI平台提供)的深度适配与协同优化,实现极致的推理吞吐与资源利用率。 (2)设计并实现面向复杂混合负载(长/短序列长度、多Lora、多模型、异构资源、多租户、高/低优先级)的上层智能请求调度与资源管理系统,通过与推理引擎的深度协同,动态调整调度策略,保障服务质量(SLA)并最大化云上服务的性价比。 2. 分布式基础设施与底层硬件优化: (1)负责面向大规模模型服务的分布式推理拓扑管理与通信计算协同优化,针对张量并行、流水线并行等场景,优化跨节点通信(InfiniBand/RoCE, NVLink),降低端到端延迟。 (2)深入理解GPU、NPU等异构硬件架构与特性,负责从服务层面对底层计算、编译优化(由PAI等引擎团队提供)进行性能评测、分析与反馈,驱动端到端的硬件效能提升。 3. AI应用层运行时与算法协同优化: (1)深入AI Agent、检索增强生成(RAG)、多模态理解等复杂应用场景,设计并优化其专用的高效运行时(Runtime),解决长链条、多依赖、异步任务流的性能瓶颈。 (2)负责高性能向量检索(Vector Search)与图计算(Graph Computing)引擎的服务化与集成,优化其在RAG和复杂推理场景下的数据访问与计算效率,实现数据层与模型层的无缝高效协同。