阿里云阿里云智能-技术专家-AI搜索 - Elasticsearch Serverless
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上大规模分布式系统研发经验； 2. 精通Java/Go/C++等编程语言，具备扎实的编程功底和良好的系统设计能力； 3. 具备独立主导复杂分布式系统或基础平台核心模块的架构设计与持续优化的能力，有成功落地经验； 4. 对分布式系统有深刻的理解，在以下至少一个领域有深入实践：高并发、高可用、资源调度、中间件、分布式存储、搜索引擎； 5. 具备良好的责任心、出色的沟通、问题分析与解决能力，能有效推动复杂项目的执行与落地。 具备以…
工作职责
我们是阿里云 Elasticsearch Serverless 产品研发团队，致力于通过架构与产品的深度创新，重塑搜索分析服务，让搜索更简单： 1. 参与 Serverless 平台核心系统（如管控、调度、高可用等）的架构设计与持续演进，提升系统的稳定性、可扩展性与性能表现； 2. 设计并优化产品的核心能力，包括但不限于智能弹性体系，通过智能预测、调度算法、混部能力等手段，持续提升资源的自动化效率与成本效益； 3. 深入 Elasticsearch 内核，持续攻坚在存算分离与池化架构下的性能、隔离、成本等关键技术难题，构筑产品的核心技术壁垒； 4. 主导场景化解决方案的设计与落地，将底层技术优势转化为用户价值，如研发智能慢查询诊断、一键查询优化等产品化能力，探索并实践 RAG 等 AI 能力深度融合方案； 5. 构建并完善产品的全栈可观测性体系，保障大规模集群的稳定运行，提升自动化问题定位与恢复的效率。
阿里云AI搜索引擎团队致力于构建下一代大模型驱动的AI原生搜索引擎，兼顾技术深度与业务价值实现，探索研究业界最新的搜索技术。在这里您将经历大模型带来的搜索技术变革以及超大规模分布式搜索、海量数据实时处理、复杂业务变化和创新带来的全方位技术挑战和机遇。参与包括但不限于大模型搜索引擎内核、AI搜索存储中间件、超大规模分布式搜索引擎等方面的架构设计与技术优化。用AI搜索技术帮助数以百万计的企业变革搜索体验和拉动业务增长。 您将承担以下核心职责： 1、结合业界最新的大模型技术、多模态技术和搜索引擎技术，设计和研发下一代AI搜索引擎内核，保持技术先进性并兼容开源生态； 2、设计和实现面向AI搜索场景的多模态数据存储中间件，负责攻关海量多模态数据低成本存储和高性能访问，内存与磁盘结合的混合存储等技术； 3、将大模型技术和搜索引擎技术相结合，利用大模型技术提升数据处理质量、优化搜索效果、革新搜索使用体验； 4、持续优化超大规模多模态数据在各业务场景的搜索效果和性价比，将新引擎落地到不同的业务场景。
阿里国际内部集大模型研究及智能化前沿产品研发于一体的AI部门；自研面向跨境商贸增强的多语言大模型-Marco和多模态大模型-Ovis，依托全球化的AI基础设施和算力资源，帮助AliExpress、Lazada、阿里巴巴国际站、Trendyol、Daraz 等平台全面革新跨境电商全链路的经营体验和商业效率；目前已服务超50万商家，平均日调用量已突破10亿次，覆盖营销、客户服务、商品发布、设计、合规等60+应用场景；正在基于自研的大模型与工程技术，打造新一代的智能体（Agent）和智能引擎（Deep Research）产品，持续致力于让全球商业没有语言障碍，用智能帮助跨境贸易更加简单。 该职位负责构建高性能、可扩展的搜索引擎工程架构，优化搜索效果，支持多模态搜索能力，打造行业领先的搜索产品； 工作职责 1、负责搜索引擎相关系统研发，打造高性能、低成本、多场景的搜索产品 2、设计并实现搜索系统分布式架构，确保系统的高可用性、高性能和可扩展性 3、构建支持多模态（文本、图像、视频）检索的搜索系统架构，推动多模态搜索能力落地 4、负责搜索服务端的开发工作，优化索引构建、查询处理等核心环节 5、与算法团队紧密协作，将搜索算法能力高效集成到工程系统中，实现搜索效果持续优化 6、构建搜索效果评估体系，设计A/B测试框架，通过数据驱动方式持续提升搜索质量 7、保障搜索系统的稳定性与性能，解决高并发、大规模数据处理等工程挑战，支撑复杂业务场景
1. 负责数据流与大规模高并发时空位置服务、数据服务、决策服务建设，支撑物流核心系统高质量运转 2. 负责大数据可视化系统建设，AI创新应用建设。 3. 负责各在线、离线系统的稳定性和性能优化建设，保障其99.99%的高可用。
阿里云PAI团队致力于打造业界一流的一站式AI工程化平台，拥有万卡级训练能力与超大规模异构资源调度技术，为复杂模型训练与推理任务构建坚实基座。PAI平台不仅是通义大模型研发与落地的核心基础设施，也作为公共云服务的关键载体，支撑众多行企业构建大模型核心业务。平台提供从数据标注、预处理、模型训练、推理服务到开发环境与工作流调度的全链路工程支持，全面覆盖AI项目从实验探索到规模化落地的完整价值链。作为平台研发工程师，您将深度参与以下工作： 1. 负责大规模异构资源管理与模型训练服务的全流程开发，包括需求分析、架构设计、软件开发、质量保障与部署上线。 2. 持续开展系统模块的深度剖析与迭代优化，提升资源利用效率、任务成功率与启动速度，降低使用门槛，增强产品满意度与客户粘性。 3. 负责平台线上环境的实时监控、故障定位与性能调优，为客户提供及时的专业技术支持，保障平台服务的高可用与高稳定运行。 4. 紧密追踪大模型、AIGC等前沿技术趋势，洞察并提炼高价值用户需求，推动平台功能持续演进与技术架构升级。