阿里云阿里云智能-容器服务应用管理技术专家-杭州

1. 技术前瞻与需求洞察：深度跟踪容器、云原生技术前沿（如 Kubernetes 新特性、Serverless 演进、AI 训练/推理、AI Agent 架构、微服务治理等），精准识别内/外客户在不同场景中的核心需求，驱动产品创新方向与技术战略落地； 2. 竞品与市场分析：持续分析主流云厂商在容器编排、Serverless 算力、AI 训推方案、AI Agent 等领域的竞品动态，输出深度市场洞察报告，支撑产品差异化设计与战略决策，不断增强产品竞争力； 3. 产品全生命周期管理：主导核心容器产品（如 ACK、ACS、ACR 等）的功能规划、需求定义、设计及商业化运营，从需求挖掘到规模化落地，推动市场份额与用户满意度提升； 4. 端到端解决方案设计：针对企业客户复杂业务场景（如 AI 训练/推理、AI Agent 应用、大数据应用、多云微服务应用等），设计端到端的容器解决方案，平衡调度性能、弹性容量、安全合规与成本优化等关键维度； 5. 跨职能协同：联动容器产品 PDSA、运营、研发、运维及 SA 架构师团队，高效推进产品从需求到上线的全流程交付，确保技术方案与客户业务目标精准匹配，提升交付质量与客户体验； 6. 产品运营与持续迭代：负责产品上线后的运营闭环，包括客户反馈深度分析、用户培训、市场活动支持及数据驱动的体验优化，通过持续迭代巩固产品市场地位与客户成功。

1. 核心系统研发 （1）设计与优化大模型推理服务框架与分布式缓存系统。 （2）支持多推理引擎适配、多模态推理、分布式部署及高效数据管理。 （3）开发工具链与服务化能力，包括模型量化、转换、调度与生命周期管理。 2. 性能与稳定性优化 （1）优化推理服务框架的性能，包括引擎适配、生命周期管理和资源调度。 （2）深入优化kvcache的显存、内存和存储管理、批处理、缓存策略和网络传输。 （3）支持高性能通信协议、容错与负载均衡机制。 （4）提升系统可观测性，完善监控、告警与故障恢复体系。 3. 引擎与应用集成 （1）深度集成推理引擎、缓存系统和存储系统，优化访问模式与架构设计。 （2）满足大规模、多模态推理场景下的高吞吐与低延迟需求。

1.负责阿里云容器平台在AI基础设施与应用架构方向的产品研发与技术演进； 2.主导大规模异构资源（GPU/NPU/RDMA等）集群的调度、管理与性能优化，提升资源利用效率、系统稳定性与运行性能； 3.设计并开发面向AI Agent场景的Serverless容器算力产品； 4.推动云原生AI领域前沿技术预研、落地及开源生态建设，持续引领技术创新与行业实践。

云原生容器平台是全站资源管理的基础设施平台,通过Pouch，Kubernetes等容器和平台技术，为上层业务提供标准容器服务和全局资源动态分配，调度节点单集群规模超过万台，同时致力于在系统、业务多个层面，包括os/kernel、容器/PaaS、智能调度/仿真容量等进行技术突破，提高容器系统规模化的资源利用效率，降低大促等各种大规模复杂业务场景下的资源成本，打造智能、高效、稳定的金融级基础系统。 1、基于Kubernetes打造高性能、高可用的大规模容器计算平台，通过优化/定制/开发Kubernetes平台核心组件，实现业务对平台的功能及性能需求； 2、负责平台稳定性建设，解决操作系统内核、大规模分布式系统等领域的众多技术挑战，为蚂蚁数十个大规模集群保驾护航； 3、以产品化思维完善基础设施平台的服务设计，在平台之上设计开发新的功能体验，打造面向用户应用的智能基础设施平台。