阿里云阿里云智能-云原生应用可观测基础平台高级技术专家-杭州
任职要求
1. 熟悉AI领域，对于AI应用数据特征，数据存储和查询需求有深入理解； 2. 在高性能数据结构、数据编码压缩、向量构建和检索、索引查询算法上深入研究，熟悉分布式SQL优先； 3. 高性能网络服务器编程经验，熟悉异步IO、内存管理、多线程同步等技术，有Linux内核研究经验更佳； 4. 理解分布式系统，包括存储、调度、分布式锁、负载均衡等； 5.…
工作职责
负责阿里集团、阿里云可观测数据处理基础设施建设，打造日增百PB级数据的实时数据分析平台。 通过实时采集、索引、存储、压缩等技术，实时处理来自千万设备的海量日志数据，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，构建各种面向各类AI应用场景的数据存储和处理平台，打造新一代的AI基础设施。 1. 参与阿里云战略级产品SLS研发，参与面向AI应用场景的数据采集、处理、查询分析等功能开发与设计； 2. 数据索引和查询分析引擎优化，通过数据编码、压缩、向量索引、倒排索引、SQL执行优化、CodeGen等各类技术，实现百~千亿数据实时查询秒级延时，提供极致查询体验； 3. 分布式系统精细化调度，提升在线系统执行效率和资源利用率； 4. Linux底层系统优化，包括网络、内存、CPU等性能优化。
目前我们在阿里云负责云原生应用 PaaS 各个产品，包括企业级分布式应用服务（EDAS）、应用实时监控（ARMS）、API 网关（API Gateway），通过容器、微服务等技术架构，帮助企业实现 IT 架构现代化和数字化转型。 1.负责应用托管，微服务治理，网关，可观测性等产品的研发 2.分析业界技术发展趋势，了解竞争对手产品，并制定产品和技术发展路线图 3.为头部客户和种子客户提供架构咨询和技术服务保障产品成功落地 4.理解客户的需求和背后的商业价值，让产品和技术具备差异化竞争力
-参与金融建模产品各类在线服务和自动化工具开发，提升模型构建及运行的效率，保障服务可靠、稳定、高效运行，保障服务稳定性和数据质量，保障产品SLA -参与金融领域主流机器学习模型交付平台、特征挖掘及交付平台开发及性能优化，确保特征及模型的高效交付上线使用 -参与金融建模产品各类在线服务和模型产品部署运行架构设计，主导服务可靠性相关自动化系统的实现，包括预防、止损、降级、容量管理、弹性部署、故障分析、流量分配、性能调优等方案，满足严格的质量与效率要求 -参与金融建模全流程服务的可观测性建设、服务稳定性建设、数据质量建设、模型效果建设，确保服务的可靠性，响应和处理生产环境中的紧急事件，最小化服务中断 -关注并研究业界前沿技术动态，负责大规模机器学习模型在线预测系统的优化工作，探索并应用新技术，推动系统的演进
负责可观测体系研发工作，围绕 Metrics、Logging、Tracing、Profiling 四大支柱，从全栈领域展开可观测基础能力建设； 负责监控平台、全链路追踪、日志服务、计算引擎（流式分析、实时告警、时序检测等）、告警、eBPF 等可观测相关技术架构及产品设计； 保障可观测相关基础服务，在高并发环境下的高性能、高可用，推动技术、产品持续优化迭代； 落地 AI Infra 可观测、AI 应用可观测、可观测 AI+ 等相关技术，提高 AI 场景稳定性以及传统可观测产品使用体验和效率。
1、负责可观测体系研发工作，围绕 Metrics、Logging、Tracing、Profiling 四大支柱，从全栈领域展开可观测基础能力建设； 2、负责监控平台、全链路追踪、日志服务、计算引擎（流式分析、实时告警、时序检测等）、告警、eBPF 等可观测相关技术架构及产品设计； 3、保障可观测相关基础服务，在高并发环境下的高性能、高可用，推动技术、产品持续优化迭代； 4、落地 AI Infra 可观测、AI 应用可观测、可观测 AI+ 等相关技术，提高 AI 场景稳定性以及传统可观测产品使用体验和效率。