阿里云阿里云智能-工程效能平台开发专家-杭州/北京

团队整体实行 DevOps，SRE 在其中系统化分析并解决研发流程中的效率与质量问题，打造易用、高效、可复用的效能平台和工具，全面提升分布式块存储产品的持续交付质量和效能。主要职责包括： 1. CI/CD 平台与效能工具链建设： 负责设计、开发和维护高效的 CI/CD 持续集成与交付平台； 2. 搭建核心测试框架与自动化测试工具链；优化测试流程效率，保障测试环境的稳定性与易用性，并有效控制研发成本，从而显著提升研发体验与整体效率； 3. 质量风险分析与效能体系构建： 系统化评审分布式块存储系统的质量风险点，主导构建和完善系统级测试能力；设计并实现覆盖复杂业务场景的用例，持续提升覆盖率和有效性，保障系统质量； 4.云原生测试环境建设： 运用 Kubernetes, Docker, Golang 等云原生技术，构建并维护稳定、高效、易于管理的多架构（如 x86/ARM）容器化环境，为高效测试提供坚实基础； 5. 负责对技术团队和相关模块进行质量水位的评估和考核，并提出改进意见。熟知质量理论和方法，能运用新的AI技术来做质量提效，并在研发中传帮带和推广。持续提升各技术团队的质量意识和测试技术水平。

1. 负责蚂蚁 AI 基础设施中推理、后训练、管控面链路、AI 存储等关键基础设施的质量保障工作，面向重点项目中的业务压力与挑战，补位项目不确定模块/组件的质量保障工作。 2. 主导项目全链路质量保障和风险识别工作，搭建质量技术保障体系、制定质量保障规范、推进测试工作执行。与项目中多角色、多合作团队形成积极有效的沟通和互动，驱动问题解决，保障交付质量。 3. 主动创新，通过技术手段解决质量保障工作中的复杂技术问题，提升测试效能、加深质量工作技术积累。

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. 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。