阿里云阿里云智能-AI 应用高级研发工程师-杭州

泰山平台是支撑云原生团队稳定和质量的技术风险平台，目前已经支持数十个地域、数千个集群、百万规模的规模容器运维。在智能测试、智能运维的领域有前沿探索，和多所国内知名学校有长期的项目合作，主导混沌工程领域的开源建设。 1、基于AI技术升级技术风险平台产品，包括不限于自动化测试生成、规模化容器运维、多模态告警降噪、容器根因诊断、韧性工程等领域，深度参与或主导AI框架与工程架构设计，并推动AI产品落地。 2、探索大模型与智能体技术在技术风险领域的创新应用，推动AI驱动的自动化技术风险能力升级，大幅提升测试、观测、应急等效能。 3、不断研究大模型最新前沿技术，攻克关键技术难题，促进安全AI技术发展。 4、结合AI行业发展趋势，制定合适的技术发展规划，提升团队技术视野和技术影响力。

负责阿里集团、阿里云战略级产品SLS研发，在日增数百PB级的超大规模实时数据之上，挑战从“经典可观测性”向“AI Native 基建”的跨越。通过实时采集、索引、存储、语义检索和分析等技术，实时处理每日数百PB海量数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据检索和分析服务。加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，打造新一代的AI基础设施。 1. 定义下一代 AI 数据基座： 基于现有海量日志平台，重构面向 Agent Runtime 的数据基础设施，解决高吞吐写入与低延迟语义检索共存的工程难题； 2. 构建 Data + AI 飞轮： 研发高性能的数据清洗与向量化流水线，从数据中实时化萃取高质量数据，构建AI存储和检索系统，通过构建数据反馈回路，使模型和Agent持续进化； 3. 超大规模系统攻坚： 维护并演进日处理百 PB 级数据的实时平台，在极致的成本与性能约束下，探索存算分离、混合索引等前沿技术落地。

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。

阿里云ApsaraMQ是行业一流的Serverless消息云服务，为客户提供一站式多场景的业界主流消息服务（包括Apache RocketMQ、Apache Kafka、RabbitMQ、MQTT、MNS、EventBridge），具备10倍成本优化、10倍弹性能力、异地多活、丰富集成生态等产品优势。目前AI时代已来，我们正在引领新一代AI MQ技术，为AI Agent提供事件驱动架构基础设施和实时AI Context服务，覆盖AI原生应用架构和一站式Agentic数据分析的场景。 1.负责阿里云消息云服务AI MQ、Data+AI等特性研发，拓展消息、事件流在AI场景的落地规模； 2.负责阿里云消息云服务稳定性建设，为AI Agent提供坚实、可靠的通信、数据流技术底座； 3.负责阿里云消息技术性能优化、成本优化，持续降低Agent通信的延迟和成本； 4.负责阿里云消息运维平台建设，基于大模型构建SRE Agent持续提升产研效率； 5.负责Apache RocketMQ技术竞争力建设和开源社区运营，打造AI MQ心智，持续扩大开发者规模。