阿里云阿里云智能-AI应用资深研发工程师-杭州
任职要求
1、计算机相关专业，3年及以上后端开发或云原生平台开发经验，精通使用java/go/python编程语言一种，熟悉分布式系统开发，熟悉K8s/Redis/Kafka等中间件，具备工程化的实战经验，能独立完成从POC到生产落地的全流程； 2、具备良好的问题排查能力，能快速定位复杂系统问题，具备SRE相关平台&系统的设计、开发与持续优化能力优先考虑（如：监控告警平台、日志分析系统、故障应急平台、容量规划工具、发布管控系统等）； 3、理解 Kubernetes 架构与核…
工作职责
泰山平台是支撑云原生团队稳定和质量的技术风险平台，目前已经支持数十个地域、数千个集群、百万规模的规模容器运维。在智能测试、智能运维的领域有前沿探索，和多所国内知名学校有长期的项目合作，主导混沌工程领域的开源建设。 1、基于AI技术升级技术风险平台产品，包括不限于自动化测试生成、规模化容器运维、多模态告警降噪、容器根因诊断、韧性工程等领域，深度参与或主导AI框架与工程架构设计，并推动AI产品落地； 2、探索大模型与智能体技术在技术风险领域的创新应用，推动AI驱动的自动化技术风险能力升级，大幅提升测试、观测、应急等效能； 3、不断研究大模型的新的前沿技术，攻克关键技术难题，促进安全AI技术发展； 4、结合AI行业发展趋势，制定合适的技术发展规划，提升团队技术视野和技术影响力。
1. 负责推搜场景下的AI应用研发，将大模型能力落地到策略迭代、内容理解等核心链路，覆盖RAG、Agent、Function Calling等方向； 2. 作为团队AI Coding的先行者，深度探索并落地AI辅助编程工具（Cursor、GitHub Copilot等）在业务开发、代码重构、数据处理等场景的应用，总结并推广可复用的实战方法论； 3. 负责推搜业务场景下大模型所需的数据开发工作，包括SFT/偏好数据的构建、清洗与质量评估，搭建可复用的数据处理Pipeline，支撑模型微调与效果迭代； 4. 利用大模型能力提升数据处理效率，探索LLM辅助数据标注、数据增强、质量筛选等自动化方案，推动数据飞轮的建立； 5. 主导制定AI应用与数据工程的开发规范，通过Code Review和技术分享提升团队工程素养，推动团队向"工业级AI应用"演进。
1、算法体系顶层规划：制定AI商业应用的算法技术演进路线，统一规划模型选型、微调策略、Agent决策算法等; 2、通用Agent框架算法架构设计：包括但不限于Agent任务规划与分解算法、多步推理与反思机制、工具调用与函数路由策略、复杂任务下的决策链路优化，构建可复用、可扩展的通用Agent算法底座; 3、垂直领域的商业Agent算法框架的设计：设计领域自适应的Agent算法框架，解决特定场景下的知识注入、任务泛化与效果评估难题，确保算法方案在垂直领域的交付质量与可复制性。
1、IDE 插件与 CLI 工具开发 -负责 VS Code/JetBrains 插件的架构设计与核心功能开发，打通 IDE 与内部研发工具链。 -构建基于命令行的 AI 编程助手，设计并实现 CLI 环境下的友好交互体验。 2、Coding Agent 建设与优化 -参与建设 AI 编程助手产品，开发面向游戏开发的代码生成 Agent，实现自然语言到游戏逻辑的转换。 -负责 Coding Agent 的架构建设与持续优化，探索在游戏开发中的落地应用，跟进 AI 领域最新技术趋势。 3、系统集成与效能提升 -将工具与内部 CI/CD 流水线、代码仓库及云端服务深度集成，打造端到端的自动化研发工作流。 -负责产品易用性改进、界面优化和性能优化，提升开发者的编码体验与效率。
1. 负责用增各业务场景下AI应用落地（包括不限于构建用增知识库、广告投放策略优化、社区个性化推荐等），通过技术创新突破现有业务天花板； 2. 完善AI基建，打造AI开发-测试-调优-部署-监控全链路工具链（如模型版本管理、性能诊断工具），提升团队AI迭代效率和AI工程稳定性，可观测性； 3. 追踪AI工程领域前沿技术（向量数据库、模型压缩、推理加速框架），推动团队技术升级。