阿里云阿里云智能-AgentRun AI基础设施研发专家-杭州
任职要求
1. 扎实的计算机基础，精通 Go、Python 或 Java 中至少一门语言，具备良好的工程抽象与系统设计能力； 2. 熟悉主流 Agent 框架（如 LangChain、AutoGen、LangGraph、Dify、Google ADK 等），有实际项目开发或二次开发经验者优先； 3. 理解 LLM 应用架构，熟悉 Prompt Engineering、Tool Use、RAG、Agent Memory 等关键技术原理； 4. 具备分布式系统开发经验，了解任务调度、消息队列、状态管理、一致性协议等核心概念； 5. 对云原生技术栈（Kubernetes、Serverless、Service Mesh）有一定实践，熟悉容器化部署与资源隔离机制； 6.…
工作职责
1. 参与 AgentRun 平台核心引擎的设计与开发，构建支持多框架（AgentScope/LangGraph/AutoGen/Dify/ADK 等）兼容的统一 Agent 运行时环境； 2. 负责高并发、低延迟的 Agent 执行调度系统研发，实现任务编排、状态管理、上下文隔离、资源限流与弹性扩缩容； 3. 设计并实现 Agent 工具调用（Tool Calling）的安全沙箱机制，支持 REST、Function Call、插件等多种集成模式，保障执行安全性与稳定性； 4. 构建面向 LLM Agent 的可观测体系，包括执行链路追踪、Token 消耗分析、失败重试策略、性能瓶颈诊断等，提升平台可运维性； 5. 深度参与 AgentRun 与通义大模型、阿里云 Serverless、函数计算（FC）、SLS 等基础设施的集成，打造端到端的智能体 PaaS 能力； 6. 探索前沿 Agent 技术（如反思机制、多智能体协作、长期记忆等）在生产环境中的工程化落地路径。
1. 负责Serverless GPU集群超卖率提升工作，围绕通用与垂类模型推理场景（如文生图），构建高性能多租共享Serverless GPU集群，通过模糊不同GPU代际卡型、模型P2P加速能力、模型CacheAware调度能力，在保证基准推理性能的同时，降低集群运营成本，提高冷启动性能。 2. 负责AI模型后训练产品化工作，基于开源模型串连数据清洗、模型后训练、后训练效果评估反馈、线上数据回流全链路产品化流程，使面向垂类业务场景的后训练模型在效果、成本、延迟达到业务要求，支撑AgentRun客户生产业务大规模落地。 3. 负责国产信创Serverless GPU产品化工作，适配对应的软件栈与软件生态，长期跟踪fireware/sdk/drvier升级确保模型SOTA效果与性能，解决并收敛客户使用国产信创GPU过程中的疑难问题，利用RDMA探索差异化的Serverless弹性异构算力，支持国产信创AgentRun客户生产业务大规模落地。
1. 负责Serverless GPU集群超卖率提升工作，围绕通用与垂类模型推理场景（如文生图），构建高性能多租共享Serverless GPU集群，通过模糊不同GPU代际卡型、模型P2P加速能力、模型CacheAware调度能力，在保证基准推理性能的同时，降低集群运营成本，提高冷启动性能。 2. 负责AI模型后训练产品化工作，基于开源模型串连数据清洗、模型后训练、后训练效果评估反馈、线上数据回流全链路产品化流程，使面向垂类业务场景的后训练模型在效果、成本、延迟达到业务要求，支撑AgentRun客户生产业务大规模落地。 3. 负责国产信创Serverless GPU产品化工作，适配对应的软件栈与软件生态，长期跟踪fireware/sdk/drvier升级确保模型SOTA效果与性能，解决并收敛客户使用国产信创GPU过程中的疑难问题，利用RDMA探索差异化的Serverless弹性异构算力，支持国产信创AgentRun客户生产业务大规模落地。
1. 参与 AgentRun 平台核心引擎的设计与开发，构建支持多框架（AgentScope/LangGraph/AutoGen/Dify/ADK 等）兼容的统一 Agent 运行时环境； 2. 负责高并发、低延迟的 Agent 执行调度系统研发，实现任务编排、状态管理、上下文隔离、资源限流与弹性扩缩容； 3. 设计并实现 Agent 工具调用（Tool Calling）的安全沙箱机制，支持 REST、Function Call、插件等多种集成模式，保障执行安全性与稳定性； 4. 构建面向 LLM Agent 的可观测体系，包括执行链路追踪、Token 消耗分析、失败重试策略、性能瓶颈诊断等，提升平台可运维性； 5. 深度参与 AgentRun 与通义大模型、阿里云 Serverless、函数计算（FC）、SLS 等基础设施的集成，打造端到端的智能体 PaaS 能力； 6. 探索前沿 Agent 技术（如反思机制、多智能体协作、长期记忆等）在生产环境中的工程化落地路径。
1. 参与 AgentRun 平台核心引擎的设计与开发，构建支持多框架（AgentScope/LangGraph/AutoGen/Dify/ADK 等）兼容的统一 Agent 运行时环境； 2. 负责高并发、低延迟的 Agent 执行调度系统研发，实现任务编排、状态管理、上下文隔离、资源限流与弹性扩缩容； 3. 设计并实现 Agent 工具调用（Tool Calling）的安全沙箱机制，支持 REST、Function Call、插件等多种集成模式，保障执行安全性与稳定性； 4. 构建面向 LLM Agent 的可观测体系，包括执行链路追踪、Token 消耗分析、失败重试策略、性能瓶颈诊断等，提升平台可运维性； 5. 深度参与 AgentRun 与通义大模型、阿里云 Serverless、函数计算（FC）、SLS 等基础设施的集成，打造端到端的智能体 PaaS 能力； 6. 探索前沿 Agent 技术（如反思机制、多智能体协作、长期记忆等）在生产环境中的工程化落地路径。