阿里云阿里云智能-工程效能研发专家-代码管理&构建&交付
任职要求
1. 计算机相关专业，良好的计算机专业基础，熟练掌握数据结构、算法、操作系统等知识； 2. 优秀的编程能力，熟练使用 C++/Golang/Java/Python 编程开发技能； 3. 对技术有激情，喜欢钻研，具备独立工作能力和解决问题的能力，善于沟通，乐于合作，勤于总结； 4.（加分项）熟悉 cmake、bazel 等构建系统。 5.（加分项）熟悉 docker、k8s 等容器技术。 6. 横向项目管理能力、技术洞察与研究能力、研发安全生产、业务需求理解能力 7. IT、互联网、云计算开发相关经验
工作职责
基于先进的云原生技术和 devops 实践理念，系统化分析、解决研发过程中的效率质量问题，沉淀易用、高效、可复用的平台工具，整体提升云产品持续交付的效率。具体工作有： 1. C/C++ 构建系统：开发和维护 C/C++ 构建系统，维护三方库，优化构建效率。 2. CI/CD 系统：开发和维护 CI/CD 平台，提升研发体验和效率。 3. 测试环境：使用 k8s/docker/golang 等云原生技术，建设稳定、高效、易维护的多架构容器化测试环境，提升测试效率。 4. 技术方案设计、稳定性和性能优化
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. 产品策略与规划： - 制定研发效能平台（BizDevOps）的发展战略和路线图，确保平台能够满足团队和业务的需求。 - 与技术团队、产品团队和业务团队紧密合作，收集和分析需求，定义产品功能和优先级。 2. 产品设计与实施： - 负责研发效能平台的设计和实现，包括需求管理、代码管理、持续集成、持续部署、自动化测试和发布管理功能。 - 确保平台的高可用性、可扩展性和安全性，为团队提供稳定可靠的效能工具。 3. 团队协作与管理： - 领导和建设研发效能产品、运营团队，确保产品开发过程的顺利进行。 - 提供必要的培训和指导，提升团队成员的技能和知识，共同推动研发效能的提升。 4. 数据分析与优化： - 监控和分析研发效能平台的使用情况，收集用户反馈，不断优化产品功能和用户体验。 - 效能度量，通过数据驱动的决策，持续改进研发效能，提升团队的生产力和产品质量。 5. 创新与技术推广： - 关注行业动态和技术趋势，持续引入最新的研发效能工具和方法，包括AIGC、智能辅助编码和智能问答等。 - 组织技术分享和培训活动，推广最佳实践和成功经验，提升团队整体的研发效能水平。
1、负责字节跳动研发效能基于LLM的代码智能方向的算法策略研发和落地工作，业务场景包括但不限于基于LLM的代码智能、数据推荐等； 2、跟踪基于LLM方向的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于LLM知识注入、LLM微调、LLM对指令和程序行为的理解等； 3、调研新技术，参与各类技术难题的攻关，沉淀技术能力和行业经验，带领团队成员攻坚技术难点，与平台一起成长和发展。
1、负责蚂蚁全站研发数字化管理平台开发工作，提供数据挖掘引擎，指标管理，在线化报告，可视化分析等产品能力，通过对研发效能全量数据进行度量、洞察，辅助决策与改进，实现“数据驱动研发效能提升” 2、利用大模型、数据挖掘等技术从项目、需求、代码等研发数据资产中，构建起软件工程的业务、系统、部署架构，以全新的软件工程视角对传统研发效能基于数字的度量、分析进行价值扩展，帮助研发团队看清目标、战略，工程实施，系统运行状态，辅助研发团队提升软件工程研发效； 3、基于LLM的探索性数据分析系统研发，能够基于研发效能数据进行相关性、归因等数据分析，提供有价值的数据洞见和改进建议； 我们期待你的加入，一起打造业界领先的研发效能产品和技术