智能互联阿里云智能-研发效能AI转型专家-研发效能优化与AI技术落地结合
任职要求
职位要求 1. 本科及以上学历，4年以上软件研发经验或研发效能领域工作经验，1年以上AI工程实战经验，至少主导过1个从0到1的研发领域AI项目, 有可验证的业务收益 2. 熟悉软件开发生命周期、DevOps、CI/CD、敏捷开发、需求管理、代码质量分析等，掌握研发效能指标，熟悉主流工具的集成于优化。 3.了解大模型（LLM）基本原理，具备设计、开发和维护 AI 智能 Agent 系统经验和…
工作职责
职位描述 1. 主导专有云整体研发体系的AI转型，识别并落地高价值AI场景（如智能编码、自动化测试生成、缺陷预测、AIOps、效能度量等），推动AI能力嵌入需求、开发、测试、部署、运维全链路； 2. 设计端到端的AI工程解决方案，包括数据 pipeline、模型选型与优化、服务部署、效果评估及安全合规机制，确保方案可复用、可度量、可持续演进； 3. 构建轻量级AI基础设施（如Prompt管理平台、向量服务、模型推理框架），降低各技术团队接入门槛，并通过方法论输出、工具链共建和培训赋能组织级AI能力； 4. 定义专有云AI工程标准与演进路径，评估前沿技术（如Code LLM、AI Agent、智能运维）的适用性，推动组织级AI能力建设与技术债务治理。
职位描述 1. 主导专有云整体研发体系的AI转型，识别并落地高价值AI场景（如智能编码、自动化测试生成、缺陷预测、AIOps、效能度量等），推动AI能力嵌入需求、开发、测试、部署、运维全链路； 2. 设计端到端的AI工程解决方案，包括数据 pipeline、模型选型与优化、服务部署、效果评估及安全合规机制，确保方案可复用、可度量、可持续演进； 3. 构建轻量级AI基础设施（如Prompt管理平台、向量服务、模型推理框架），降低各技术团队接入门槛，并通过方法论输出、工具链共建和培训赋能组织级AI能力； 4. 定义专有云AI工程标准与演进路径，评估前沿技术（如Code LLM、AI Agent、智能运维）的适用性，推动组织级AI能力建设与技术债务治理。
1. 负责新一代AI驱动的PC产品质量保证工作与团队建设，主导质量团队的组织架构设计、人才梯队培养及绩效管理，打造一支具备系统底层、应用上层及 AI 评测能力的复合型质量团队，对最终产品交付质量与用户体验负责； 2. 构建覆盖“安卓系统-上层应用-AI Agent"的全链路质量保证体系。主导跨域质量架构设计，解决终端稳定性兼容性、云边端协同、分布式系统一致性、AI非确定性输出等复杂质量挑战，制定统一的质量门禁与发布准出标准，确保端到端交付质量； 3. 引领测试技术的智能化转型，探索"AI for Testing"与"Testing for AI"双轮驱动模式。一方面将 AI 能力融入自动化测试、用例生成、缺陷分析等环节提升效能；另一方面建立针对 AI Agent/LLM 产品的专项评估体系（如准确性、安全性、幻觉检测），解决非确定性输出的质量挑战，保持行业技术领先性； 4. 主导测试能力平台化与服务化建设，构建系统级、应用级、服务端及 AI 评估的自动化用例库。推动质量能力与 CI/CD 流水线深度集成，实现代码变更的自动化质量卡点。打造自助式质量验证平台，赋能研发、运维及合作伙伴，降低质量验证门槛，提升整体交付效率； 5. 建立多维度的质量度量体系，结合线上监控、灰度发布数据及用户反馈，驱动质量问题的根因分析与持续改进闭环，对线上重大质量事故负责，建立快速响应与防御机制，保障业务连续性。
1. 负责新一代AI驱动的PC产品质量保证工作与团队建设，主导质量团队的组织架构设计、人才梯队培养及绩效管理，打造一支具备系统底层、应用上层及 AI 评测能力的复合型质量团队，对最终产品交付质量与用户体验负责； 2. 构建覆盖“安卓系统-上层应用-AI Agent"的全链路质量保证体系。主导跨域质量架构设计，解决终端稳定性兼容性、云边端协同、分布式系统一致性、AI非确定性输出等复杂质量挑战，制定统一的质量门禁与发布准出标准，确保端到端交付质量； 3. 引领测试技术的智能化转型，探索"AI for Testing"与"Testing for AI"双轮驱动模式。一方面将 AI 能力融入自动化测试、用例生成、缺陷分析等环节提升效能；另一方面建立针对 AI Agent/LLM 产品的专项评估体系（如准确性、安全性、幻觉检测），解决非确定性输出的质量挑战，保持行业技术领先性； 4. 主导测试能力平台化与服务化建设，构建系统级、应用级、服务端及 AI 评估的自动化用例库。推动质量能力与 CI/CD 流水线深度集成，实现代码变更的自动化质量卡点。打造自助式质量验证平台，赋能研发、运维及合作伙伴，降低质量验证门槛，提升整体交付效率； 5. 建立多维度的质量度量体系，结合线上监控、灰度发布数据及用户反馈，驱动质量问题的根因分析与持续改进闭环，对线上重大质量事故负责，建立快速响应与防御机制，保障业务连续性。
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