阿里云阿里云智能-高级技术专家-云安全数据&AI工程研发-杭州
任职要求
1、计算机相关专业，熟练掌握Python、Java等编程语言，能够高效开发数据处理与AI应用程序。 2、熟悉机器学习、深度学习等 AI 技术，掌握 TensorFlow、PyTorch 等主流框架，熟悉大模型工程化流程，有实际的模型开发、部署与优化经验。 3、具备丰富的数据仓库建设与优化经验，熟悉主流数据仓库架构（如 …
工作职责
1、数仓管理：负责云安全数仓的整体技术规划和建设，优化数仓架构，提升性能和降低成本。 2、威胁情报建设：负责内部威胁情报体系的建设与完善，为安全产品提供有力支持。 3、AI工程化：负责云安全大模型工程平台的建设与维护，负责多智能体的系统架构和实现，解决其中的技术难点，优化AI工程流程，提高模型开发、测试、上线全链路的效率与质量。 4、代领团队探索AIGC前沿技术在安全场景中的创新应用，关注和研究业界前沿的AI平台，确保团队的技术先进性和竞争力。
负责核心业务领域的整体技术架构设计、关键技术创新与落地，驱动技术战略与业务目标的深度结合。需要具备卓越的系统架构能力、深刻的业务洞察力、前瞻性的技术视野以及领导复杂技术项目的能力，能够解决重大技术难题，并引领技术团队提升整体效能。具体包括： 1、技术方案设计 · 收集、识别、分析客户需求，深入理解业务本质，进行领域建模和业务抽象，确保技术方案精准支撑业务目标与发展； · 基于需求分析和业务建模，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、设计并决策高扩展性、高可靠、面向未来的数据架构和开发流程等。 2、技术实现 · 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； · 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等； · 主导或指导复杂数据平台、数据管道、数据服务的设计、研发与优化，确保数据链路的高效、稳定、可扩展，并能有效支持数据分析、决策和智能化应用。 3、稳定性和性能优化 · 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠； · 探索产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能。 4、技术预研 · 跟踪和了解产品技术和趋势，根据业务需要提供技术支持和建议，评估新技术在业务场景的落地可行性及价值。 5、技术规划 · 基于业务需求和技术趋势，主导制定并推动落地支撑业务长期发展的技术架构，确保其具备高可用、高可靠、高拓展性，并能有效沉淀数据资产、驱动业务持续改进。
1. 参与大规模分布式存储系统、高性能单机数据存储引擎的架构设计、功能开发、性能优化等； 2. 参与高可靠、高可用 存储系统的设计研发与演进，确保用户数据安全和服务可用性； 3. 为蚂蚁区块链提供高性能、扩展性好、友好的存储服务。
作为 阿里云费用与分账研发 TL，你将负责阿里云费用明细&分账系统的整体研发与架构规划，确保系统的稳定性、可扩展性和长期演进能力。你需要在架构顶层设计、核心系统建设、跨团队协作等方面发挥领导力，保障费用与分账系统在全球范围内稳定、高效运行，并支撑阿里云多云、多 Region的业务布局。 岗位职责： 1、技术洞察和问题定义 •洞察云计算和AI技术领域发展方向，熟悉技术标准和前沿进展，跟踪关键竞对的技术和方法。 •结合AI与费用与分账领域业务现状提出待解决的问题，理解业务目标并分解到技术产品待解决问题中。 2、技术架构规划与设计 •主导费用与分账链路的业务架构、数据架构、技术架构设计与演进路线图制定； •确定关键技术选型，推动架构治理与技术债务消除； •保障系统的高可用、可扩展、安全、合规性；在此基础上带领团队做出先进系统。 3、核心系统研发与落地 •负责费用加工系统、分账计算引擎等核心模块的设计、实现与优化； •牵头高性能、高可靠性设计，确保费用明细等核心数据及时通过各端按SLA友好传递给客户。 4、架构治理和演进 •推动制定费用领域依赖的跨领域的技术架构原则和规范，建立持续治理机制，推动架构一致性演进，并且落实到具体的项目研发中。 •识别不合理业务和架构设计，推进链路中技术债务的解决，带领团队识别脏数据，推动全链路治理，定期评估全链路数据质量。 5、跨团队业务协同与推进 •深度参与并推动商业化链条中业务/技术协同； •高效对齐业务目标与技术实现路径，解决多方需求冲突。 6、稳定性与合规管控 •建立费用与分账系统的可观测性、容灾、数据一致性保障体系； •确保系统满足财务审计与国际合规要求。 7、团队建设与赋能 •带领研发团队持续提升技术能力、架构意识和交付质量； •进行技术分享与经验沉淀，培养潜力骨干。
1、技术方案设计 • 收集、识别、分析DCN， AI infra 需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果 • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等 2、技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现 • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等 • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署 • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等 3、稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠 • 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能 4、技术预研 • 跟踪和了解新的DCN， AI infra 的发展趋势，参与UEC， SONiC等开源社区的工作， 并根据业务需要提供新的技术支持和建议， 让阿里的发展方向和业界的发展方向吻合。 5、技术规划 • 理解AI infra的战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地。