阿里云阿里云智能-搜索工程技术专家-阿里云AI搜索团队
任职要求
1、具备搜索/分布式KV等领域相关研发经验，掌握分布式、操作系统、网络等工作原理； 2、熟练使用Java/C++/Go一种以上语言，具备良好的数据结构和算法基础； 3、具备高性能、大规模分布式系统的编程与实践经验，追求企业级的产品质量； 4、具备独立思考的能力，能主动的发现并解决问题，具备良好的沟通能力，对技术有足够的好奇心，极致的钻研精神，乐于接受挑战。 符合以下条件者优先： 1、熟悉掌握ES/RocksDB/Hbase/Redis等系统源码、开源社区贡献者优先； 2、具备公共云产品研发经验者优先； 3、分布式引擎经验者优先。
工作职责
负责引擎相关系统研发，与团队一起打造领先的高性能、低成本、多场景的公共云搜索产品； 包括但不限于参与云搜索产品设计，研发满足多种业务场景的自研公共云搜索产品； 在核心性能、稳定性、成本、持久化等相关领域持续改进以满足各类用户的不同需求； 深入研究产业和学术界的新理论、新技术，促进其在生产环境中的落地，提升产品整体竞争力。
1、重点围绕汽车行业领域的AI场景，基于对业务场景需求的挖掘和理解，提供全栈的AI大模型技术服务，实现AI大模型在汽车行业领域的价值落地，服务内容包括AI算力训推性能优化服务、智驾/智舱模型后训练服务、汽车AI场景后训练服务、应用场景Agent优化落地等。 2、负责针对汽车行业构建AI大模型全栈技术服务体系，围绕AI算力、AI平台、AI大模型后训练、应用Agent方案落地等服务内容建设标准化服务能力与服务工具，推进AI服务方案在汽车行业的规模化落地。 3、负责跟踪与研究业界前沿AI技术，探索与推动AI前沿技术在汽车行业领域实际场景的快速应用与落地，协同团队推动行业客户在用云用AI的服务保障、云上业务治理不断优化。
1. 系统架构与工程落地 ● 负责AI Agent框架设计与实现，构建高可用、低延迟的AI Agent生产环境，支持百万级以上用户量的应用、部署平台 ● 负责智能体知识库、流程编排等功能开发，对接头部等流量等载体的接口，输出能力 ● 开发LLM应用基础设施，包括RAG 技术、Agent开发框架（如LangChain） MCP 协议等 ● 优化Agent与工具调用的协同机制，提升任务规划、自主决策和交互体验 ● 探索大模型与Agent技术的结合，解决复杂场景下的推理能力 2. 业务场景适配与创新 ● 推动AI Agent在搜索、营销、服务、DevOps运维等领域的落地 ● 设计符合行业需求的解决方案，如应用导购助理、客服助手、智能编程助手 ● 负责AI项目的推动落地，行业类Agent开发以及行业类RAG系统的架构设计与研发。 ● 负责技术预研、架构设计、业务模型抽象及功能开发保持对业务场景的敏锐洞察，快速熟悉业务流程并理解业务痛点，沟通并分析产品需求，制定技术方案，设计与研发核心系统及模块，推动产品快速迭代。
1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策 2、与客户合作进行模型训练、推理和模型应用等POC，含展示功能、调整模型、优化模型性能、测试分析、Agent搭建、模型调用等内容 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化产品，助力提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、智算、一体机等）解决方案 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享
1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策 2、与客户合作进行模型训练、推理和模型应用等POC，含展示功能、调整模型、优化模型性能、测试分析、Agent搭建、模型调用等内容 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化产品，助力提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、智算、一体机等）解决方案 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享