阿里云阿里云智能-AI Infra 高级研发工程师-杭州
任职要求
1. 熟悉AI领域，对于AI应用数据特征、数据存储和查询需求有深入理解，对Agent有实践经验； 2. 理解 LLM 推理服务的流量特征。熟悉 gRPC、WebSocket、SSE (Server-Sent Events) 等流式协议在 AI Agent 场景下的应用； 3. 理解云原生网关架构，熟悉 Envoy/Nginx/Istio 等开源网关或 Service Mesh 的底层原理及扩展开发（如 Lua/WASM 插件）； 4. 具备复杂场景下的流量治理经验、分布式限流、熔断降级及灰度发…
工作职责
负责阿里集团、阿里云可观测数据处理基础设施建设，打造日增百PB级数据的实时数据分析平台。通过实时采集、索引、存储、压缩等技术，实时处理来自千万设备的海量日志数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据分析服务。 加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，构建各种面向各类AI应用场景的数据存储和处理平台，打造新一代的AI基础设施。 1. 参与阿里云战略级产品SLS研发，参与面向AI应用场景的多模态数据采集、处理、检索分析等功能开发与设计； 2. 参与数据飞轮的建设，研发高质量数据集的清洗和存储、检索系统； 3. 参与Agent数据反馈回路建设，打磨Agent质量； 4. 参与建设Agent数据基座，研发稳定可靠的Agent运行时数据基础设施。
负责阿里集团、阿里云战略级产品SLS研发，在日增数百PB级的超大规模实时数据之上，挑战从“经典可观测性”向“AI Native 基建”的跨越。通过实时采集、索引、存储、语义检索和分析等技术，实时处理每日数百PB海量数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据检索和分析服务。加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，打造新一代的AI基础设施。 1. 定义下一代 AI 数据基座： 基于现有海量日志平台，重构面向 Agent Runtime 的数据基础设施，解决高吞吐写入与低延迟语义检索共存的工程难题； 2. 构建 Data + AI 飞轮： 研发高性能的数据清洗与向量化流水线，从数据中实时化萃取高质量数据，构建AI存储和检索系统，通过构建数据反馈回路，使模型和Agent持续进化； 3. 超大规模系统攻坚： 维护并演进日处理百 PB 级数据的实时平台，在极致的成本与性能约束下，探索存算分离、混合索引等前沿技术落地。
负责阿里集团、阿里云可观测数据处理基础设施建设，打造日增百PB级数据的实时数据分析平台。通过实时采集、索引、存储、压缩等技术，实时处理来自千万设备的海量日志数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据分析服务。 加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，构建各种面向各类AI应用场景的数据存储和处理平台，打造新一代的AI基础设施。 1. 参与阿里云战略级产品SLS研发，参与面向AI应用场景的多模态数据采集、处理、检索分析等功能开发与设计。 2. 参与数据飞轮的建设，研发高质量数据集的清洗和存储、检索系统。 3. 参与Agent数据反馈回路建设，打磨Agent质量。 4. 参与建设Agent数据基座，研发稳定可靠的Agent运行时数据基础设施。
弹性计算异构AI推理团队，承担着构建阿里云IAAS资源在公共云竞争力的职责。在AI领域，团队对接业界主要AI用户的业务需求，承接提升GPU、AI加速器等芯片在AI场景的竞争力职责。和团队一起通过专家领域知识和软硬件分析能力构建阿里云在AI场景的核心竞争力和加速解决方案。 1. 负责基于云上AI真实场景的解决方案和性能分析系统建设，构建性能标尺。 2. 负责基于云上大规模推理场景的构建和底层软件性能优化工作。 3. 负责包括CIPU、GPU、AI加速器等硬件在阿里云AI场景的竞争力构建。 4. 与厂商和内部业务团队合作，为阿里云的AI用户提供具有竞争力的AI解决方案。
1. 负责百炼专属版大模型AI Infra产品定义、设计及商业化落地； 2. 制定产品策略以及商业策略，以业务成功为导向，协同研发工程师，售前架构师， 产品运营等多角色共同努力达成业务目标； 3. 深刻理解客户业务和场景需求，追踪行业发展趋势及技术发展动态，规划产品演进路径及迭代，保持具有持续产品力竞争优势； 4. 追踪标杆客户，确保技术可行性，以及对产品演进的持续反馈，沉淀最佳实践，标杆项目案例； 5. 收集客户需求，结合技术理解和研判，推动产品功能升级迭代，提升产品市场竞争力和市场占有率。