阿里云阿里云智能-AI架构与后端开发专家-北京/杭州

1. 作为技术负责人，制定并推动多模态交互系统的端云整体工程架构演进路线，覆盖端侧推理、客户端集成、云端服务及协同策略。 2. 主导端侧AI推理框架的设计与优化，包括模型加载、算子加速、内存管理、功耗控制、异构计算（CPU/GPU/NPU）调度等，确保大模型在资源受限设备上的高效运行。 3. 负责Android客户端核心交互模块的架构设计与开发，包括多模态输入采集、实时通信、状态管理、离在线切换、异常恢复等关键能力。 4. 设计高并发、低延迟、可扩展的云端推理服务架构，支持语音识别、大模型生成、多模态融合等服务的弹性部署与动态扩缩容。 5. 构建端云协同机制，实现任务卸载、上下文同步、模型热更新、A/B测试等能力，提升系统整体鲁棒性与迭代效率。 6. 带领应用工程团队，负责关键技术方案评审、核心模块编码、性能压测、线上稳定性保障及团队技术能力建设。 7. 与算法、产品、芯片、测试及客户解决方案团队紧密协作，推动系统从原型验证到规模化商用落地。

1、技术方案设计 • 收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果 • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、技术架构、工程架构和开发流程等 2、技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和功能实现 • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署 • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括Bug排查、问题诊断、体验改善、性能和成本优化等 3、基础技术建设 • 洞察和抽象团队内的共性技术需求，形成基础技术方案 • 通过技术框架、SDK、组件库、工具、平台、知识库等可复用能力的建设，不断提升团队研发效率和质量 4、体验与质量 • 关注客户体验，在前端性能、交互、一致性等方面确保产出体验，并通过技术优化、工具建设、机制保障等不断提升体验 • 构建质量、安全、稳定性管理相关的规范、流程以及工具，不断提升产品或平台的质量、安全性和稳定性 5、技术洞察与研究 •收集领域内的最新技术信息，追踪并定期分析竞对产品的核心技术和发展方向，包括但不限于技术原理、技术优劣势、应用场景等 • 通过内外部渠道，了解并洞悉客户需求，并凝练形成对应的技术洞察 6、技术规划 • 基于业务需求和技术洞察，制定技术团队的中长期发展规划和技术路线图 • 体系性的设计各类配套规划，包括技术人员规划、技术基础设施规划、技术质量规划、技术安全规划等

1、技术方案设计 • 收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果 • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、技术架构、工程架构和开发流程等 2、技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和功能实现 • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署 • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括Bug排查、问题诊断、体验改善、性能和成本优化等 3、基础技术建设 • 洞察和抽象团队内的共性技术需求，形成基础技术方案 • 通过技术框架、SDK、组件库、工具、平台、知识库等可复用能力的建设，不断提升团队研发效率和质量 4、体验与质量 • 关注客户体验，在前端性能、交互、一致性等方面确保产出体验，并通过技术优化、工具建设、机制保障等不断提升体验 • 构建质量、安全、稳定性管理相关的规范、流程以及工具，不断提升产品或平台的质量、安全性和稳定性 5、技术洞察与研究 •收集领域内的最新技术信息，追踪并定期分析竞对产品的核心技术和发展方向，包括但不限于技术原理、技术优劣势、应用场景等 • 通过内外部渠道，了解并洞悉客户需求，并凝练形成对应的技术洞察 6、技术规划 • 基于业务需求和技术洞察，制定技术团队的中长期发展规划和技术路线图 • 体系性的设计各类配套规划，包括技术人员规划、技术基础设施规划、技术质量规划、技术安全规划等

1. 面向ToB行业场景（如AI手机、智能座舱等），设计并构建可扩展、高可用的Agent编排系统，支撑多模态交互系统中复杂任务的自动化执行。 2. 深度整合阿里集团内部丰富的Agent能力，同时对接第三方生态服务，打造统一的行业级Agent应用。 3. 制定标准化的工具描述协议、Agent接入规范与开发者工具链（SDK/CLI/调试平台），降低内外部生态伙伴的接入门槛。 4. 针对车载、移动端等资源受限环境，优化Agent调用链路的性能、延迟与鲁棒性，支持离线、弱网、低功耗等边缘场景下的可靠运行。