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智能互联阿里云智能-终端智能创新业务 Android系统专家 (BSP方向)-杭州/上海/北京/深圳

社招全职5年以上地点:北京 | 深圳 | 杭州 | 上海状态:招聘

任职要求


1. 计算机、软件工程、电子通信或相关专业,本科及以上学历优先;
2. 5 年以上 Android 系统开发经验,熟悉 AOSP 源码架构;
3. 具备扎实的 C/C++ 编程功底,熟悉NDK 开发;
4. 深入理解 Android 系统的启动流程、四大组件机制、IPC/Binder 通信机制。熟悉 Linux 内核基本原理,有底层驱动适配、BSP 开发及板级调试经验;
5. 熟练使用各种调试和分析工具(如Systrace, Perfetto, GDB等),具备独立排查系统级死锁、内存泄漏、Kernel Panic 等疑难杂症的能力;
6. 具备优秀的逻辑分析能力和学习能力,…
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工作职责


1. 系统深度定制与开发: 负责 Android 系统的深度定制,主导 Android HAL/BSP层的核心模块开发、修改与重构,以满足大屏设备(AI PC/Pad)的交互与功能需求;
2. 底层驱动与 BSP 支持: 负责 Android 设备的 BSP (Board Support Package) 开发、Linux Kernel 修改与裁剪,以及 HAL 层的硬件适配与调试;
3. 系统性能与稳定性优化: 主导系统级性能调优(启动速度、流畅度、内存管理、功耗等),攻坚系统级 Bug,降低系统 Crash 率,提升整体系统的稳定性和用户体验;
4. 技术攻坚与架构演进: 跟进最新的 AOSP 版本特性,参与系统整体架构的规划与演进,解决开发过程中的关键技术难题;
5. 端侧 AI 能力集成(可选): 协助将端侧大模型(LLM)、机器学习框架(如 TensorFlow, PyTorch)及相关 AI 算法深度集成至 Android 系统层,优化推理性能与功耗。
包括英文材料
学历+
Android+
C+
C+++
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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。

更新于 2026-03-27北京|深圳|杭州
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1. 根据产品需求完成Android平台上的软件设计、编码及单元测试; 2. 与跨职能团队成员(如UI/UX设计师)协作,实现最佳用户体验; 3. 开发AI驱动的系统级应用(相机、相册等),定制System UI,实现任务栏、全局搜索、桌面手势,保障平板/桌面模式体验一致性; 4. 优化现有应用性能,并修复已知问题; 5. 负责智能体(Agent)应用的架构设计、开发和维护。

更新于 2026-03-27北京|深圳|杭州
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1. 结合业务需求,负责研发高效可靠的Agent开发引擎,以支持多样化的AI创新应用场景; 2. 设计开发agent运行时服务,支撑 Agent服务高效运行、任务调度、状态监控,以及Agent与前端的高性能 RPC 通信等; 3. 设计开发端/云AI能力协同方案,支持MCP/A2A/Skills等,支持端云统一多模态模型和数据服务,实现端侧与云侧AI能力的高效协同; 4. 设计开发上下文感知引擎 ,实现AI对环境、场景及用户操作的精准感知和用户意图识别; 5. 与团队成员紧密合作,支持AI Agent应用开发和优化,满足性能、安全性和可扩展性的需求; 6. 关注业界最新技术动态和发展趋势,探索新技术在产品中的应用可能性。

更新于 2026-03-27北京|杭州|上海
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1. 负责端侧AI小模型微调与芯片厂商NPU适配优化; 2. 实现异构推理引擎,优化端侧算子与性能调度; 3. 封装原生推理服务能力,向应用提供推理SDK; 4. 建立多维评估体系,驱动模型持续迭代优化。

更新于 2026-03-27深圳|杭州