阿里云阿里云智能-可观测高级研发工程师-杭州
任职要求
1. 对技术有强烈的进取心，具有良好的沟通能力和团队合作精神、优秀的问题分析和解决能力； 2. 有三年以上工作经验，扎实的算法基础和良好的编码习惯，熟悉 Python、Go 或 Java 语言中的任意一种； 3. 对 Dify、MCP、vLLM、SGLang、A…
工作职责
1. 参与阿里云战略级产品研发，参与数据采集、处理、查询分析等功能开发与设计； 2. 负责面向 AI 原生应用的可观测数据采集，涉及数据采集探针（Python、Go、Java、eBPF 探针）的研发工作，为 AI 应用提供无侵入，高性能，低成本的数据采集能力； 3. 负责分布式调用链追踪，应用性能监控核心系统的开发，包含 AIOps 根因定位，Continuous Profiling 持续剖析等方向，帮助 AI 应用以及微服务应用实现代码级根因定位； 4. 参与 OpenTelemetry 开源社区，与国际大公司合作共建社区规范。
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系
1、负责小天基/神农控制台/ASO/staragent/统一运维平台的前端开发工作，完成产品的前端框架升级，保证流畅的交互体验。 2、结合阿里云整体的视觉设计风格，建设统一的前端基础组件库（组件库、图形库、工程体系、低代码、服务化平台等），保障前端性能及交互一致性的同时，提升研发效率 3、基于阿里云统一的AEM基础设施对用户行为进行记录并建立数据化度量体系，为产品交互及后端性能优化方案或技术选型提供数据支撑 4、负责线上系统的维护和管理，保障系统稳定运行；
1、技术方案设计 • 收集、识别、分析客户需求，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 • 跟踪和了解新的产品技术和趋势，根据业务需要提供新的技术支持和建议。 5、技术规划 • 理解业务战略及重点，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。
1. 基于需求实现AI相关产品的全流程开发，包括但不限于AI应用的架构设计、工程实现、系统部署。 2. 核心参与AI Agent开发，基于大语言模型（LLM）、多模态模型或垂直领域模型，开发具备自主决策能力的AI Agent，支持任务分解、工具调用（如API、数据库）和结果反馈。 3. 持续迭代优化Agent相关技术实现和架构设计，包括但不限于CE优化、RAG优化、调度优化、AI可观测性提升等。 4. 跟踪前沿AI技术（如最新Agent框架和最新基模能力等），推动技术持续创新。