阿里云阿里云智能-大模型工程链路测试开发专家/高级工程师-北京/杭州
任职要求
1. 计算机或相关专业硕士及以上学历，3年以上测试开发或质量保障经验，有大模型/AIGC项目经验者优先。 2. 精通Python/Java至少一种语言，熟悉主流测试框架（如PyTest、JUnit）及自动化工具链。 3. 熟悉大模型基本原理（如Transformer、Prompt Engineering、RLHF等），了解训练/推理/部署流程。 4. 具备数据驱动思维，能设计…
工作职责
1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。 2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。 3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。 4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。 5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。
Steam 部门设立于2025年1月，正如蒸汽机（Steam Engine）在工业革命 1.0 中所象征的创新开端，我们也希望以此之名，积极探索云与 AI 结合的产品方向。 在当前大模型能力日新月异的情况下，唯有坚持自己的核心价值主张和对未来的判断，且面向半年至一年后的大模型能力打造应用产品，才有一战的可能。对于大模型领域的未来进展，我们相信: 1) 大模型的智商会快速接近乃至与人类齐平； 2) 大模型的多模态理解能力，特别是视觉能力将得到长足发展； 3) 在1和2前提下，信息处理类工作将最终被 AI 接管，大量替代真人员工。 对于阿里云如何做到云+ AI，我们认为"云的最大客户会是 AI"，我们的行动路径是让更多现实世界的工作量从“人类脑力劳动”转移到“云端 AI 消耗的计算资源”。 在这些认知下，我们确定了“高效完成重复任务，完整替代人类工作”的产品目标，如果你也相信这个未来，欢迎上船。 1、AI产品质量保障体系构建：主导AI产品（含Agent、模型服务等）的全生命周期质量保障，制定测试策略、设计测试方案与质量标准，推动研发流程优化； 2、效能提升与自动化：通过持续集成（CI/CD）、自动化测试平台及线上质量监控体系，提升团队测试效率与问题拦截能力； 3、复杂项目质量管控：主导中大型AI项目的质量保障，包括测试策略制定、流程优化、风险预警及质量复盘，确保关键节点交付质量； 4、技术驱动与协作：推动测试技术创新（如AI场景专项测试、自动化工具链），协同研发团队提升代码质量与交付效率。
业务主要方向 • 交付履约平台研发，主要面向：阿里云的对客混合云履约，国际项目履约，专有云项目履约。 • 专有云技术服务平台研发，主要：为阿里云专有云驻场运维服务提供业务平台，保障客户驻场安全。提供专有云工单服务平台，帮助专有云的专家对客进行工单服务。 • 平台智能化方向，主要：结合大模型，对平台进行智能化改造，提高平台的效率，并帮助平台客户提供更智能化的服务。同时将成功经验对外商业化输出。 技术方案设计&技术实现 • 能够针对业务和产品的需求，在技术阶段：进行技术架构设计。在编码阶段：进行代码开发。部署阶段：推动代码CR，成功部署，并保证系统稳定性。 项目管理 • 自己能够把控节奏，确定项目的开发节奏和上线节奏。明确合作的岗位职责并进行任务分配。 • 总结项目经验和教训，反馈项目成果和绩效，为之后的项目管理沉淀经验总结
构建面向智能计算时代的下一代AI质量保障体系，驱动专有云智算、大模型等核心AI产品的卓越质量交付，同时通过AI技术重塑软件测试范式，打造智能化、前瞻性的测试基础设施： 1、 负责专有云智算平台（含GPU资源调度、高性能存储/网络组件）、大模型服务产品的全链路质量体系建设 2、同时能够将AI技术深度融入软件测试全流程，通过AI技术驱动测试效率提升、质量优化和流程变革 3、主导AI测试工具研发、智能化测试体系建设，并为团队提供AI技术在测试领域的前沿解决方案。
1、数仓管理：负责云安全数仓的整体技术规划和建设，优化数仓架构，提升性能和降低成本。 2、威胁情报建设：负责内部威胁情报体系的建设与完善，为安全产品提供有力支持。 3、AI工程化：负责云安全大模型工程平台的建设与维护，负责多智能体的系统架构和实现，解决其中的技术难点，优化AI工程流程，提高模型开发、测试、上线全链路的效率与质量。 4、代领团队探索AIGC前沿技术在安全场景中的创新应用，关注和研究业界前沿的AI平台，确保团队的技术先进性和竞争力。