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阿里云智能-终端智能创新业务 端侧语音推理引擎专家-杭州/北京/深圳
1. 负责语音识别（ASR）核心算法研究与推理引擎开发，对 Conformer、RNN-T、Whisper 等主流架构进行性能优化，覆盖实时转写、离线识别、多语种、强噪声等复杂场景； 2. 负责语音合成（TTS）声学模型与声码器算法研究，对 VITS、NaturalSpeech、CosyVoice 等架构进行优化，提升合成语音的自然度、表现力与推理速度，支撑多发音人、多语种、情感风格可控合成等场景落地； 3.…
ATH事业群-AI Agent SRE专家-MaaS应用运维
1. 负责 AI Agent以及平台的可用性、性能与容量保障，设计并落地 SLO/SLI/Error Budget 体系，建设全链路可观测性与限流熔断、灰度发布、快速回滚等容灾能力 2. 负责 Agent 执行基础设施的可靠性保障：代码执行沙箱、工具调用网关、会话与状态存储等的资源隔离、弹性伸缩、性能优化与容量规划 3. 负责云资源运维（K8s 集群、存储、网络等），保障弹性伸缩与配额安全，建设资源利用率与成本可观测体系，推动…
飞猪-AIGC全栈开发工程师-杭州
1、负责 AI 创作产品中图像/视频生成能力的端到端落地：模型选型与 API/私有化部署接入（SD/Flux/可灵/Runway/Veo 类视频模型）、生成参数体系设计、效果调优。 2、基于 ComfyUI 体系构建生产级工作流：将图生图、ControlNet、局部重绘、首尾帧生视频、角色一致性等能力编排为可复用、可版本化的产品工作流。…
Token Foundary事业部-多模态通用音频大模型算法工程师/专家-未来生活实验室
1. 负责音频生成大模型研发（文生音频、音频编辑、音色克隆、音效合成等），产出高保真、可控的生成方案并推动落地； 2. 研发音频理解大模型，构建跨模态（文本、图像、视频与音频联合）的细粒度音频内容描述体系； 3. 搭建大规模多源通用音频数据集（音乐、语音、环境声等），支撑模型持续迭代； 4. 推动音频大模型在业务场景中落地，解决推理效率、可控性、实时性等工程问题； 5. 跟进行业前沿，保持团队在通用音频大模型领域的技术领先。…
Token Foundry-模型训练/推理优化算法专家-万相Wan
【部门介绍】 随着大模型技术的飞速发展，理解和生成多模态数据（图像、视频、音频、3D素材等）的能力日益增强。目前，构建能够同时进行输入和输出的多模态世界模型已成为业界的研究热点，也是实现通用人工智能（AGI）的重要技术路径之一。…
Token Foundry-图像算法工程师-Qwen Image
Qwen-Image（千问图像）团队是阿里巴巴ATH事业群-Token Foundry下的图像生成基座团队，自2025年初成立，前后发布了Qwen-Image, Qwen-Image-Edit,…
阿里云智能-AI应用研发工程师（金融智能体）-新金融行业线（杭州）
1.数据科学 Agent 研发：负责面向金融行业的数据科学智能体研发，通过自然语言对话自主完成数据探索、特征挖掘、模型训练到成果交付的建模全流程，推理过程、工具调用与结果产出全程可见、可控、可追溯。 2.AI 重构的金融数据建模平台：负责「数据 → 特征 → 模型 → 场景」全链路建模平台建设，用大模型重构传统建模工作方式，包括智能特征生成与筛选、AI 辅助金融建模、模型评估与诊断自动化，缩短金融模型研发周期。…
集团安全部-终端安全研发工程师-反入侵方向-北京
团队介绍 我们负责企业级终端安全（EDR）产品的研发，覆盖 Windows、macOS 和 Linux，工作内容包括终端反入侵、威胁检测与防护，以及大规模终端的稳定运行。 AI Agent 加自动化验证平台（Agentic Harness）是团队的核心研发方式。环境搭建、编译签名、测试验证、逆向分析、问题排查和代码维护，正逐步交由 Agent 在可验证的工程体系中完成。 岗位职责 1. **反入侵产品能力与安全方案建设**…
集团安全部-AI高级安全工程师-大模型安全研究（杭州）
1. 防御机制研究： 跟踪国内外主流模型的安全方案，通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径。 2. 安全围栏建设： 参与公司模型的内容审计系统开发，编写并维护核心的防御 Prompt 和过滤规则库。 3. 端风控技术研究：研究PC、移动端的风控对抗技术，为集团内部大模型风控识别能力建设提供帮助。 4. 安全策略研究：从黑盒视角刻画内部风控策略，利用各类资源完成风控对抗演练。 5.…
企业智能事业部-AI应用研发工程师-杭州
1.负责数字办公领域音视频、云打印等 AIOps 方向产品与平台能力建设，同时参与 IT 智能柜、机器人配送等智能办公基础设施的研发与落地； 2.负责研究新技术，将新技术引入到产品之中，提升产品质量和系统性能； 3.深入业务一线，洞察并抽象业务核心需求，持续挖掘 AI 赋能场景，推动方案从需求分析、技术设计到落地验证的全链路闭环，创造可量化、可感知的业务价值； 4.基于工程化实践，编排与集成 LLM 及其他 AI…