阿里云阿里云智能-Java高级开发工程师-北京/杭州
任职要求
• 3年以上IT、互联网、云计算开发、运维相关工作经验 • Java或Python基础扎实,熟悉常用的开源框架、中间件原理和机制;熟悉分布式系统的设计和应用,能对分布式常用技术进行合理应用,解决问题 • 熟悉Linux操作系统常见命令,能有效的编写shell脚本,应对线上各种运维服务 • 具备良好的代码质量意识,熟悉单元测试和自动化接口测试;对自己负责的研发模块具备快速上线、响应、应急处理能力 • 能有效的主导和组织项…
工作职责
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、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,开发与维护系统公用核心模块,技术架构重构、优化等 • 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、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等 3.稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略,寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈,覆盖线上疑难杂症问题,确保系统的安全可靠 • 运用产品优化技术和方法,进行性能优化,提高产品稳定性和性能 4.技术预研 • 跟踪和了解新的产品技术和趋势,根据业务需要提供新的技术支持和建议 5.技术规划 • 理解业务战略及重点,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
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、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,开发与维护系统公用核心模块,技术架构重构、优化等; • 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、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等; • 结合AI技术趋势,探索并设计AI Agent在资源调度、运维自动化及智能管控场景下的应用架构与落地方案。 3.稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略,寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈,覆盖线上疑难杂症问题,确保系统的安全可靠; • 运用产品优化技术和方法,进行性能优化,提高产品稳定性和性能。 4.技术预研 • 跟踪和了解新的产品技术和趋势,根据业务需要提供新的技术支持和建议。 5.技术规划 • 理解业务战略及重点,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。
职位描述: 1. 系统开发:主导密码系统核心功能模块的架构设计与代码开发,包括但不限于密码生成、加密解密算法实现、密钥管理系统(KMS)开发、安全协议(如SSL/TLS、IPsec)的集成,确保系统的高安全性、高性能和可扩展性; 2. 技术攻关:针对密码系统开发过程中遇到的复杂技术问题,如密码算法优化、安全漏洞修复等,提供创新性的解决方案,攻克技术难点; 3. 系统维护:负责密码系统日常运维支持,及时处理系统运行过程中的故障、性能瓶颈问题,保障系统稳定运行;对系统进行持续优化和升级,提升系统整体安全防护能力; 4. 协作沟通:与产品、安全、测试等团队紧密协作,参与需求分析、技术评审,确保技术方案符合业务需求和安全标准;指导初级开发人员,提升团队整体技术水平; 5. 安全合规:深入研究密码学相关法律法规和行业标准(如国密算法标准),确保密码系统开发和运行满足合规要求,推动系统通过相关安全认证。

1. 负责超级汇川平台及UC信息流B端业务设计和研发工作。 2. 负责通过业务逻辑及AI能力的结合建设旨在提高B端用户生产效率的工具。 3. 负责通过数据驱动、数据挖掘发现问题并驱动业务流程优化提效。 4. 新技术调研引入及基础设施的建设和搭建。
1. 参与或负责地图服务 Server 端 API 平台的研发工作及架构演进,业务方向涵盖出行导航、信息检索、底图编译等核心地图服务场景。 2. 参与高并发在线 API 的设计、实现、性能调优与稳定性建设,与客户端、产品及数据团队共同完成方案设计、协议定义和工程落地,保障服务具备高吞吐、低延迟和良好的可扩展性。 3. 负责核心服务的高可用建设,完善监控告警、容量评估、故障定位、质量验证和应急处理机制,持续提升系统稳定性、可观测性和问题排查效率。 4. 参与服务架构优化和工程效率提升,包括代码重构、性能优化、自动化测试、发布流程优化、研发工具链建设等,提升团队整体交付质量和交付效率。 5. 将 AI Native 能力融入日常研发流程,能够使用 AI 辅助完成全流程各节点,并对 AI 产出的正确性、安全性和可维护性负责。 6. 与全球头部的手机厂商进行深度地图服务合作,共同研究技术方案、开发产品能力并推动业务落地。