阿里云阿里云智能-终端智能创新业务 Android系统专家 (多媒体与图形显示方向)-杭州/上海/北京/深圳
任职要求
1. 计算机科学、电子工程、通信或相关专业本科及以上学历优先； 2. 5 年以上 Android 系统底层开发经验，在图形显示（Graphics）或多媒体（Media/Audio）领域有深厚积累； 3. 核心技术栈 (图形/Input方向)： 1）精通 Android 图形架构（SurfaceFlinger, HWC, OpenGL ES/Vulkan），具备实际的渲染性能调优经验； 2）熟悉 Android Input 子系统（EventHub, InputReader, InputDispatcher），有触控延迟优化或手写笔（Stylus）报点优化经验； 4. 核心技术栈 (音视频方向)： 1）熟悉 Android 音频架构（AudioFlinger, AudioPolicy, Audio HAL），了解底层音频路由与混音机制； …
工作职责
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. 负责无影安卓系统全栈质量保证，涵盖虚拟化层、HAL/BSP、Android Framework、多媒体编解码与图形渲染管线、AI应用层等核心模块的功能正确性、兼容性、安全性、性能与稳定性测试体系建设； 2. 主导测试架构设计与可测试性评审，推动质量左移，在需求、设计、编码阶段前置质量介入，减少缺陷向后传递成本；建立系统级质量门禁与版本发布准出标准，制定测试计划，组织测试方案与结果评审，确保高质量版本持续交付； 3. 探索AI Native测试新范式，将AI能力融入到日常测试中，持续提升测试效能与覆盖率； 4. 构建系统级自动化测试用例库，推动自动化测试能力与 CI/CD 流水线深度集成，实现代码变更的自动化质量卡点，阻断问题流向生产环境；推动测试能力服务化，封装为标准化接口或平台能力，赋能开发、运维及外部合作伙伴，降低质量验证门槛，提升整体交付效率； 5. 建立安卓系统质量度量体系，结合线上监控与灰度发布数据，驱动质量问题根因分析与持续改进闭环。
1. 架构设计和验证：主导Android/Linux多系统融合的技术战略规划，负责从选型调研到整体架构设计的全链路验证；包括资源隔离、跨域通信、系统安全及硬件资源共享（GPU/NPU/多媒体编解码）等核心技术领域； 2. 前沿技术转化：跟进全球前沿的OS虚拟化技术（如MicroVM、AVF、Hypervisor等）在AI创新业务中方向和落地场景，保持技术架构的先进性；制定内部技术规范与标准，积极推动生态化建设； 3. 量产落地攻坚：驱动技术方案在核心产品中的规模化落地，针对系统集成中的关键卡点（如性能瓶颈、兼容性冲突）提出创新性解决方案，确保项目高质量交付。
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、公司全场景智能搜索业务，通过搜索算法/技术，提升用户体验核心指标； 2、负责Query引导模式挖掘，通过前沿的NLP,NLG等算法手段，深挖用户Query表达交互规律； 3、结合业务需求，对供给的信息和服务进行画像刻画建立高效索引，提升召回和排序效果; 4、跟踪终端A领域相关推荐或者机器学习算法发展趋势，对前沿技术结合产品业务进行实验及落地。