阿里云阿里云智能-终端智能创新业务 Android系统专家 (BSP方向)-杭州/上海/北京/深圳
任职要求
1. 计算机、软件工程、电子通信或相关专业，本科及以上学历优先； 2. 5 年以上 Android 系统开发经验，熟悉 AOSP 源码架构； 3. 具备扎实的 C/C++ 编程功底，熟悉NDK 开发； 4. 深入理解 Android 系统的启动流程、四大组件机制、IPC/Binder 通信机制。熟悉 Linux 内核基本原理，有底层驱动适配、BSP 开发及板级调试经验； 5. 熟练使用各种调试和分析工具（如Systrace, Perfetto, GDB等），具备独立排查系统级死锁、内存泄漏、Kernel Panic 等疑难杂症的能力； 6. 具备优秀的逻辑分析能力和学习能力，…
工作职责
1. 系统深度定制与开发： 负责 Android 系统的深度定制，主导 Android HAL/BSP层的核心模块开发、修改与重构，以满足大屏设备（AI PC/Pad）的交互与功能需求； 2. 底层驱动与 BSP 支持： 负责 Android 设备的 BSP (Board Support Package) 开发、Linux Kernel 修改与裁剪，以及 HAL 层的硬件适配与调试； 3. 系统性能与稳定性优化： 主导系统级性能调优（启动速度、流畅度、内存管理、功耗等），攻坚系统级 Bug，降低系统 Crash 率，提升整体系统的稳定性和用户体验； 4. 技术攻坚与架构演进： 跟进最新的 AOSP 版本特性，参与系统整体架构的规划与演进，解决开发过程中的关键技术难题； 5. 端侧 AI 能力集成（可选）： 协助将端侧大模型（LLM）、机器学习框架（如 TensorFlow, PyTorch）及相关 AI 算法深度集成至 Android 系统层，优化推理性能与功耗。
1. Framework 核心模块定制： 深入分析并修改 Android Framework 源码，主导核心系统服务（如 WMS, AMS, PMS, SurfaceFlinger, SystemUI 等）的定制开发与重构； 2. 大屏与多窗口系统开发： 负责 Android PC/Pad 产品的窗口管理与交互逻辑开发，包括自由窗口（Freeform）、分屏、桌面模式（Desktop Mode）等复杂场景的系统级支撑； 3. AI 能力的系统级封装： 为端侧 AI 模型和引擎提供 Framework 层的系统接口（API）支持，设计高效的 IPC 通信机制，确保上层应用能流畅调用底层 AI 算力； 4. 系统稳定性与 Crash 优化： 深入分析系统底层的 Tombstone、ANR、Watchdog 等异常，主导系统级 Crash 率的攻坚与持续优化项目，提升系统整体的鲁棒性； 5. 性能调优与架构演进： 优化系统的启动速度、内存占用及动画流畅度（FPS）；跟进 Google AOSP 最新版本的 Framework 演进，进行架构升级与技术预研。
1. 音视频底层架构打通： 负责 Android 媒体框架层的深度定制，打通 MediaCodec 与 AudioFlinger 底层，提供完善的硬件加速支持，提升多媒体播放与处理性能； 2. 图形栈与触控优化： 深入 Android 图形渲染系统，主导 SurfaceFlinger 的深度优化；重构与优化 Input Dispatcher 层，极致降低触控和手写笔的输入延迟； 3. 多屏与桌面化显示架构： 负责大屏设备的多屏异显（DP Out）架构设计与开发；实现鼠标指针的高精度渲染与硬件加速，优化高刷屏的动态调度（Dynamic Refresh Rate）机制； 4. 办公/会议场景专项攻坚： 针对 PC/Pad 高频视频会议场景进行系统级优化，包括但不限于 Camera HAL 层的降噪处理，以及 Audio 硬件级的回声消除（AEC）支持与调优； 5. 性能调优与架构演进： 解决图形显示与音视频相关的系统级性能瓶颈（如掉帧、卡顿、音画不同步等），跟进 AOSP 最新多媒体与图形栈的技术演进。
1. 负责新一代AI驱动的PC产品质量保证工作与团队建设，主导质量团队的组织架构设计、人才梯队培养及绩效管理，打造一支具备系统底层、应用上层及 AI 评测能力的复合型质量团队，对最终产品交付质量与用户体验负责； 2. 构建覆盖“安卓系统-上层应用-AI Agent"的全链路质量保证体系。主导跨域质量架构设计，解决终端稳定性兼容性、云边端协同、分布式系统一致性、AI非确定性输出等复杂质量挑战，制定统一的质量门禁与发布准出标准，确保端到端交付质量； 3. 引领测试技术的智能化转型，探索"AI for Testing"与"Testing for AI"双轮驱动模式。一方面将 AI 能力融入自动化测试、用例生成、缺陷分析等环节提升效能；另一方面建立针对 AI Agent/LLM 产品的专项评估体系（如准确性、安全性、幻觉检测），解决非确定性输出的质量挑战，保持行业技术领先性； 4. 主导测试能力平台化与服务化建设，构建系统级、应用级、服务端及 AI 评估的自动化用例库。推动质量能力与 CI/CD 流水线深度集成，实现代码变更的自动化质量卡点。打造自助式质量验证平台，赋能研发、运维及合作伙伴，降低质量验证门槛，提升整体交付效率； 5. 建立多维度的质量度量体系，结合线上监控、灰度发布数据及用户反馈，驱动质量问题的根因分析与持续改进闭环，对线上重大质量事故负责，建立快速响应与防御机制，保障业务连续性。
1. 结合业务需求，负责研发高效可靠的Agent开发引擎，以支持多样化的AI创新应用场景； 2. 设计开发agent运行时服务，支撑 Agent服务高效运行、任务调度、状态监控，以及Agent与前端的高性能 RPC 通信等； 3. 设计开发端/云AI能力协同方案，支持MCP/A2A/Skills等，支持端云统一多模态模型和数据服务，实现端侧与云侧AI能力的高效协同； 4. 设计开发上下文感知引擎 ，实现AI对环境、场景及用户操作的精准感知和用户意图识别； 5. 与团队成员紧密合作，支持AI Agent应用开发和优化，满足性能、安全性和可扩展性的需求； 6. 关注业界最新技术动态和发展趋势，探索新技术在产品中的应用可能性。