阿里云阿里云智能-AI 应用高级研发工程师-杭州
任职要求
1. 计算机相关专业，3年及以上后端开发或云原生平台开发经验，精通使用java/go/python编程语言一种，熟悉分布式系统开发，熟悉K8s/Redis/Kafka等中间件，具备工程化的实战经验，能独立完成从POC到生产落地的全流程； 2. 具备良好的问题排查能力，能快速定位复杂系统问题，具备SRE相关平台&系统的设计、开发与持续优化能力优先考虑（如：监控告警平台、日志分析系统、故障应急平台、容量规划工具、发布管控系统等）； 3. 运维方向，要求深入理解 Kubernetes 架构与核心组件（如 API Server、etcd、kubelet、kube-proxy 等），熟悉 Helm、Ist…
工作职责
泰山平台是支撑云原生团队稳定和质量的技术风险平台，目前已经支持数十个地域、数千个集群、百万规模的规模容器运维。在智能测试、智能运维的领域有前沿探索，和多所国内知名学校有长期的项目合作，主导混沌工程领域的开源建设。 1. 基于AI技术升级技术风险平台产品，包括不限于自动化测试生成、规模化容器运维、多模态告警降噪、容器根因诊断、韧性工程等领域，深度参与或主导AI框架与工程架构设计，并推动AI产品落地； 2. 探索大模型与智能体技术在技术风险领域的创新应用，推动AI驱动的自动化技术风险能力升级，大幅提升测试、观测、应急等效能； 3. 不断研究大模型新的前沿技术，攻克关键技术难题，促进安全AI技术发展； 4. 结合AI行业发展趋势，制定合适的技术发展规划，提升团队技术视野和技术影响力。
泰山平台是支撑云原生团队稳定和质量的技术风险平台，目前已经支持数十个地域、数千个集群、百万规模的规模容器运维。在智能测试、智能运维的领域有前沿探索，和多所国内知名学校有长期的项目合作，主导混沌工程领域的开源建设。 1、基于AI技术升级技术风险平台产品，包括不限于自动化测试生成、规模化容器运维、多模态告警降噪、容器根因诊断、韧性工程等领域，深度参与或主导AI框架与工程架构设计，并推动AI产品落地； 2、探索大模型与智能体技术在技术风险领域的创新应用，推动AI驱动的自动化技术风险能力升级，大幅提升测试、观测、应急等效能； 3、不断研究大模型新的前沿技术，攻克关键技术难题，促进安全AI技术发展； 4、结合AI行业发展趋势，制定合适的技术发展规划，提升团队技术视野和技术影响力。
泰山平台是支撑云原生团队稳定和质量的技术风险平台，目前已经支持数十个地域、数千个集群、百万规模的规模容器运维。在智能测试、智能运维的领域有前沿探索，和多所国内知名学校有长期的项目合作，主导混沌工程领域的开源建设。 1、基于AI技术升级技术风险平台产品，包括不限于自动化测试生成、规模化容器运维、多模态告警降噪、容器根因诊断、韧性工程等领域，深度参与或主导AI框架与工程架构设计，并推动AI产品落地。 2、探索大模型与智能体技术在技术风险领域的创新应用，推动AI驱动的自动化技术风险能力升级，大幅提升测试、观测、应急等效能。 3、不断研究大模型最新前沿技术，攻克关键技术难题，促进安全AI技术发展。 4、结合AI行业发展趋势，制定合适的技术发展规划，提升团队技术视野和技术影响力。
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。