阿里云阿里云智能-云管理平台产品专家-北京/杭州
任职要求
1、深刻理解云资源迁移、云资源管理以及云服务运营的业务场景和相关方法论，并有AI领域相关经验。 2、具备优秀的团队合作精神，良好的沟通和横向推进能力。 3、具有产品化的…
工作职责
1、负责AI+云管理平台的产品定义，功能设计及商业化落地，具备包括通过AI技术赋能从云资源迁移上云，到云上资源管理、以及云服务运营等功能。 2、负责产品规划以及市场策略规划，以业务成功为导向，协同研发，售前架构师，市场运营，产品文档等多角色共同达成业务目标。 3、负责产品核心竞争力构建落地，基于AI技术打造端到端的业务上云，智能化的云资源管理，以及原生混合云服务运营能力。 4、负责产品市场影响力建设，从迁移上云到云上管理，以及云上运营，全流程的产品实践沉淀。
1、参与AI管理平台的产品功能规划、设计与研发，实现AI资源、资产管理以及提供AI训练、推理服务； 2、关注AI前沿发展，面向AI开发流程，设计从模型到异构算力的灵活调度和极致效率，打造“云+AI”的云原生AI PaaS平台； 3、面向大规模、分布式的智算场景，实现数据加速、训练弹性、模型推理优化、模型部署优化等平台能力。
1. 针对ECS异常调度“运维决策大脑”，设计多维的异常调度可验证体系，通过融合存储、心跳、网络状态等多路信号，从根本上解决因单一信号误判导致的业务中断风险，确保自动化决策的精准性； 2. 针对ECS海量线上数据和全链路性能问题，设计和开发创新的测试解决方案与平台，建立精准、高效的性能和稳定性度量体系； 3. 面向失败的可验证性设计，验证系统的韧性架构，尤其针对规模性故障（机房、核心系统依赖），推动核心组件的降级、熔断、故障恢复能力，通过故障注入等方式验证系统的鲁棒性； 4. 作为产品线研发安全生产的构建者，负责在多产品/复杂系统层面构建并落地完善的研发安全生产规范和流程，保障系统的可容灾、可观测、可处置、可运维、可快速恢复； 5. 主导跨产品、大型复杂系统的质量保障工作，组织和推动高水准的稳定性演练（如容灾、红蓝对抗），培养团队的研发安全生产意识和专业能力； 6. 对AIOps/SRE及质量保障领域的技术发展趋势有前瞻性判断，负责测试技术预研、技术难点攻关，推动技术变革与创新，为产品线带来显著收益。
阿里专有云应用运维与可观测团队，为专有云客户提供极致用云的解决方案与产品矩阵，帮助企业更好地管理IT服务和基础设施，提高运维效率、运维安全性以及业务连续性 岗位职责： 1、 参与并负责云+应用一体化运维平台的设计与实现，包括应用蓝图、自动化发布、应用容灾、资源编排等能力 2、参与并负责全景监控的设计与实现，围绕健康画像构建监管控一体化AIOPS运维平台，实现故障的快速发现、智能定位以及高效恢复链路闭环 3、参与并负责专有云日志服务SLS的设计与实现，为Log、Metric、Trace等可观测数据提供一站式采集、加工、查询与分析、可视化与告警、消费与投递等能力 4、参与并负责专有云应用市场的设计与实现，基于开发者中心与交付中心打造专有云产品生态体系 5、参与并负责专有云统一CMDB、流程引擎、终态引擎、监控采集和计算等基础技术的设计与实现
1、技术方案设计 • 收集、识别、分析平台设计目标及管理需求，围绕资源管理平台确定相应技术方案的目标、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，结合当前的技术架构进行合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等。 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、编码开发和系统功能实现； • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护资源管理平台核心业务模块，优化程序性能等； • 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，包括值班oncall、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等； • 编写技术文档，如操作手册、故障排除指南、API文档等，以支持日常答疑运维工作。 3、安全、稳定、效率和性能优化 • 运用产品优化技术和方法，实现安全保障和优化系统性能，提高平台系统安全性及客户使用体验。 4、技术预研 • 跟踪和了解国内外资源管理平台技术发展和趋势，结合业务实际需要提供有效的技术支持和架构建议。 5、技术规划 • 理解业务重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。