阿里云阿里云智能-高级技术专家/技术专家-大模型应用
社招全职8年以上云智能集团地点:北京状态:招聘
任职要求
1.8年以上应用开发经验,主导过完整的应用项目开发,有跨专业、跨部门协同的复杂项目管理经验。 2.精通Java及Spring Cloud/Dubbo等主流框架,具备大规模分布式系统研发和调优经验。 3.具备AI工程化背景优先,熟悉LLM应用架构,了解Agent系统的工作机制,如规划、记忆、工具调用等关键组件。 4.具备hands-on能力,能够躬身入局,快速定位并解决罕见和复杂的技术问题。 5.能提出关键问题,把模糊的业务问题转化为清晰的技术问题并推动问题的落地和解决。 6.优秀的团队管理与跨团队协作能力,能驱动技术创新与业务落地。 7.优秀的自驱动意识和ownership,极致的目标导向和目标管理能力。
工作职责
1.负责大语言模型应用方向的产品后端工程技术,主导高可用、高性能的分布式服务开发与优化。 2.结合Agentic Engineering理念,设计并落地具备自主任务分解、工具调用与环境感知能力的智能体驱动型后端架构,建立行业技术领先性。 3.确定项目目标和范围,并拟定项目计划、预算和资源需求计划、项目风险评估、交付成果等,组建并带领开发团队完成核心功能模块的交付,推动敏捷研发流程,确保代码质量与系统稳定性。 4.通过行业会议、技术媒体、学术研究、友商交流等方式,收集领域内的最新技术信息,包括但不限于技术原理、技术优劣势、应用场景等,为相关领域方向设定清晰的技术演进路线。
包括英文材料
Java+
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Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
Spring Cloud+
[英文] Spring Cloud Series
https://www.baeldung.com/spring-cloud-series
Learn Spring Cloud including concepts, additional libraries and examples for distributed systems.
Dubbo+
https://dubbo.apache.org/en/overview/mannual/java-sdk/tasks/
分布式系统+
https://www.distributedsystemscourse.com/
The home page of a free online class in distributed systems.
https://www.youtube.com/watch?v=7VbL89mKK3M&list=PLOE1GTZ5ouRPbpTnrZ3Wqjamfwn_Q5Y9A
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
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社招5年以上技术类-开发
1. 面向大模型、具身智能、AI眼镜等场景,建设AI安全的测评与防御平台,科学评估AI安全水位,并为高并发业务大模型服务场景提供低打扰防御能力。 2. 深入了解大模型在业务应用中的安全问题,对智能体服务的的工具、知识、大模型应用提供系统性安全解决方案,解决AI与硬件结合的应用安全问题,在人与AI交互的过程中守护AI应用安全底线。 3. 通过语料去毒、再训练、强化学习等手段持续将大模型应用的安全政策与基座模型对齐。 4.不断探索技术新领域,推动技术能力的沉淀和技术氛围的建设。
更新于 2025-06-10
社招5年以上云智能集团
1. 负责电话场景(呼入、外呼)语音机器人的工程研发,高效承接产品需求、输出标准技术方案并推进技术方案落地,确保系统的稳定性和可扩展性; 2. 与产品、算法、运营、测试等合作团队积极协同,提升产品的用户提升及技术竞争力,通过技术驱动业务发展; 3. 技术支持,对客户提出的问题可以快速分析原因并给出合理的解决方案; 4. 通过内外部渠道,了解并洞悉客户需求,并凝练形成对应的技术洞察; 5. 通过行业会议、技术媒体、学术研究、友商交流等方式,收集领域内的最新技术信息,包括但不限于技术原理、技术优劣势、应用场景等。
更新于 2025-08-07
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更新于 2025-04-07