阿里云阿里云智能-云平台业务风控策略专家-杭州

1、技术方案设计 • 基于业务关键路径与风控等级，主导可靠性目标体系设计：SLA、SLO、SLI 定义与度量口径固化，建立 Error Budget 机制并推动准入/发布决策闭环； • 设计统一的可观测性与事件数据模型（日志/指标/链路/事件/变更），输出监控覆盖与告警分级策略； • 面向容量与资源弹性制定预测与规划方案：峰值建模、容量水位、扩缩容阈值、突增防护。 2、技术实现 • 将可靠性方案拆解为落地任务：指标接入、探针开发、告警规则、治理脚本、自动化运维工具、调度策略优化等，按规范交付； • 编写高质量自动化脚本与服务（Python/Go/Java/Shell），实现批量操作、巡检、数据对账、状态校验、健康探测与回滚； • 深度参与故障应急：值班 OnCall、事件指挥、跨团队协调、战情同步；推动 MTTA/MTTR 降低。 3、安全、稳定、效率和性能优化 • 建立全链路 SLI 指标体系：可用性、延迟、吞吐、错误率、资源利用率、队列深度、调度成功率、实例生命周期关键状态等；持续可视化与例会化分析； • 优化告警体系：告警质量指标（噪音率、误报率、漏报率、可行动性）、Alert → Incident 转换标准、分级通知矩阵； • 推进开发协同（左移）：在设计、开发与测试阶段加入稳定性 CheckList（幂等性、重试策略、熔断/超时、探活、依赖降级、状态收敛）。 4、技术预研 • 预研 Chaos 工具/平台并结合业务特性沉淀标准化故障模型与韧性指标； • 评估智能告警关联、根因定位、异常检测（时序/拓扑/依赖图谱）算法的适用性与成本收益，推动 PoC 与灰度落地； • 针对下一代可观测性（日志与指标融合、采样优化、eBPF 无侵入追踪）提出演进路线。 5、技术规划 • 基于业务增长曲线、产品演进与战略项目制定年度/季度稳定性 OKR：SLO 提升、MTTR/噪音告警压降、自动化覆盖率、演练覆盖率、容量冗余下降、成本优化目标等； • 规划多活/容灾演进路线：跨 Region 容灾 → 主动故障转移 → 智能调度；分阶段 KPI（RTO/RPO、演练周期、切换自动化程度）； • 制定发布与变更分级治理路线：高风险变更识别 → 准入标准 → 影子/灰度策略 → 自动化验收 → 全量放量策略 → 回滚演练常态化。

· 业务规划：建立以产品制造工程为基础的交付解决方案和体系，支撑供应链领域产品制造、仓配、交付、改配、维保和质量。 · 制造技术和管理：加强平台型和AI产品、制造、改配、维修的制造技术投入，制造技术量产一代、预研一代，高功耗产品从风冷制造向液冷制造规划和转型；构建服务器制造工程能力体系，推进器件、部件、工艺、设备、测试、维修等工程能力迭代和管理变更，监控厂商实际落实执行，协同解决交付异常，以工程技术提升制造质量和效率。 · 新产品引入：构建产品生命周期的供应链管理，负责新产品的工厂量产导入，协同研发在自研产品和自研部件设计阶段的DFx以提升产品可制造性和可维护性，做好新产品上量早期阶段的制造技术落地和质量管理，推进厂商制造能力和环境建设优化，提升产品导入效率和质量。 · 量产标的产品复制：主导从1到100的量产标的产品复制，革新式的建立产品快速复制流程实现产品复制从行业标准6个月降至3个月；并做好立项、退出的复制过程风险管控体系，以PLM和SLM为基础，以项目制管理方式提升和优化流程体系，把控项目立项、退出等关键节点，建立风险管理体系。 · 生产和交付质量：构建服务器和关键部件的质量管理体系，加强数字化能力建设，监督和提升部件/整机厂商在物料来料、生产制造、物流仓储、上架交付等全流程质量水平，负责制造过程异常处理和交付保障，服务于交付各领域。 · 产能规划和能力建设：依据标案及交付需求，识别产能瓶颈和风险，优化产品交付模式，提供全球范围内产能优化方案并推动厂商建设、验证、批量交付完成，实现全球供应投放能力的建设。 · 改配交付：建设和持续优化改配体系，并加强改配制造技术和质量提升，在IDC改配、CDN改配、AI改配等方向上持续提升资源利用率，实现降本增效的价值创造。 · 自维保：建设和持续优化自维保体系，用制造和维修技术提升备件拆解、备件NTF、备件维修和现场维修的能力，持续提升自维保的价值创造能力，并做好自维保基础能力的建设，为风险预防做好能力基础。 · 供应商管理：构建“六边形”战士的厂商绩效评价机制，通过MOR运作机制提升厂商供应链领域的能力和绩效，设计和执行MOR奖惩制度，并提升MOR绩效在招投标中的份额影响度，使运营管理与商务、研发协同良性循环。 · 交付解决方案：负责重点项目的供应、生产、质量、仓配、上架的交付解决方案设计和落地，构建国内、海外供应链安全体系。

1、负责保护公司电商平台的数据安全，防范和打击爬虫及其他恶意行为，研究和掌握最新的反爬虫技术，制定和实施有效的反爬虫策略； 2、深入了解上下游业务形态，可独立发起治理专项，快速定位问题并形成落地策略及效果评估闭环； 3、分析和调查电商平台上的异常流量和可疑活动，从海量设备、行为数据中发掘有价值的信息； 4、可协助进行建模工作，如特征分析、数据可视化呈现等，为团队决策提供数据支持； 5、与产品研发团队高效合作，优化技术架构和端上安全能力，建立端管云三位一体的反爬体系，量化防控效果，驱动反爬能力的不断提高。

1、负责云平台及云产品的全生命周期安全治理体系设计/规划/落地，覆盖物理硬件、云原生基础设施、数据隐私、内部威胁治理及生成式AI安全风险防控等； 2、主导制定符合海内外合规要求的云安全策略、标准及流程，确保云产品满足跨境业务安全需求； 3、构建云安全风险评估体系，主导红蓝对抗、渗透测试及AI安全评估，驱动漏洞闭环与风险治理； 4、深度协同AI研发、基础设施、产品团队，将安全能力嵌入云服务（含容器/K8s/Serverless）及AI产品（LLM平台、大数据分析）的设计与迭代； 5、洞察云+AI安全前沿趋势，主导新技术攻防研究及战略规划； 6、组建并管理国际化云安全团队，构建行业领先的安全竞争力。