阿里云阿里云智能-容器服务与 Agent 基础设施高级技术专家-北京/杭州/深圳
任职要求
1.计算机、软件工程及相关专业，计算机基础知识与编程基本功扎实，熟悉Go/Python/C++至少一种。 2.熟悉至少一项云原生技术（如Docker/Containerd/KataContainer/gVisor, Kubernetes等），有相关开源项目贡献或者大规模开发运维经验者优先。 3.熟悉分布式计算/存储/调度系统的开发运维，具有基本的性能和稳定性优化经验。 4.有构建和运维MLOps/AI工程平台，运行模型训练/推理…
工作职责
1.负责阿里云容器平台在AI基础设施与应用架构方向的产品研发与技术演进。 2.主导大规模异构资源（GPU/NPU/RDMA等）集群的调度、管理与性能优化，提升资源利用效率、系统稳定性与运行性能。 3.构建面向AI与Agent应用的Serverless容器算力产品， 4.基于Kubernetes打造面向大模型训练/推理、大规模数据处理及Agent应用的云原生基础设施产品与解决方案。 5.推动云原生AI领域前沿技术预研、落地及开源生态建设，持续引领技术创新与行业实践。
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。
- 参与公司 Agent 平台 / AI 工作流系统 /智能体引擎 /中台的架构设计与技术落地； - 设计与实现 Agent 节点、策略模块、工具调用、执行引擎、任务调度、状态管理、日志追踪等核心能力； - 负责系统的性能优化、模块重构、技术栈升级、遗留系统改造； - 构建和完善高可用、低延迟、高并发的服务治理、容错、熔断、降级、流控、限流、服务发现等机制； - 构建良好开发流程：CI/CD、自动化部署、监控与告警、日志/Trace/链路跟踪、灰度/回滚机制； - 与产品、前端、运维、数据、安全团队密切协作，推动需求从设计到上线的落地。
阿里云持续推进AI与云计算深度融合的战略布局，聚焦AI基础设施、大模型平台及企业级AI应用等核心场景。为加速专有云网络产品的技术演进，现诚邀优秀人才加入： ● 负责专有云云计算网络产品的设计与研发，围绕虚拟化、负载均衡（四层/七层）、容器网络、服务网格及软硬件协同等云网络与云原生关键技术，开展技术分析、方案选型与功能设计工作。 ● 承担云网络核心模块的编码实现，包括网元、网关等产品的功能开发、单元测试（UT）、端到端测试（E2E）用例编写、代码调试与评审，以及版本发布等全流程研发任务。 ● 参与专有云网络运维体系建设，负责线上问题的定位、分析与解决，为一线技术支持团队提供技术支撑，保障产品稳定高效运行。 ● 具备大模型应用开发能力，结合实际运维场景，推动运维系统的智能化升级，提升运维体系的可靠性、自动化水平与用户体验。