主分类：AI训练推理与计算优化
辅助：云基础设施与系统软件研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "AI创新事业部-服务端研发-AI 模型&架构方向",
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"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"responsibilities": "1. 大模型推理与调度平台建设：主导多模态/LLM 推理服务化与模型调度中台（自研/二方/三方）建设，支持同模型多账号、多模型共存、降级容错与弹性扩缩容，保障高并发低时延的线上推理体验。\n2. 推理加速与资源效率优化：推进推理加速与 GPU 资源复用等优化策略落地，提升模型利用率并降低单位推理成本。\n3. 模型成本治理体系：建设模型资源（如配额、用量、费用、使用期限/到期策略）可视化与治理闭环，推动降本动作落地并形成可持续的成本优化机制。\n4. 服务端基础架构演进与全球化支撑：负责全球多 Region 架构规划与服务端架构演进，建设统一网关与用户服务体系，支撑业务快速迭代与流量调度、容错容灾与性能优化。\n5. SRE 稳定性与可观测性建设：构建全链路监控与自动化运维能力，完善异常响应、容量管理与弹性扩容机制，提升平台可用性与可运营性。\n6. 架构融合与平台化治理：推动团队多款 AI 产品服务端架构融合与服务复用，减少重复投入并沉淀统一能力，持续演进与维护以满足企业级/ToC 产品化交付要求。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业；具备大模型服务平台/推理系统/分布式系统工程化经验者优先。\n2. 编程能力：精通 Go/Java 至少一门语言。\n3. 深度掌握服务化架构设计（如模型调度中台、API网关），主导过复杂分布式系统架构设计与落地；熟悉资源弹性调度算法、成本优化策略（如GPU资源复用）及容灾方案设计。\n4. 熟悉多Region架构设计，掌握服务网格、全链路监控、混沌工程实践； 具备容量规划、故障自愈系统开发经验，熟悉K8S集群部署与优化。\n5. 熟悉AIOps技术栈（如自动化评测、DevOps闭环），有AI Agent框架开发经验者优先；在高并发场景下主导过架构优化，或实现过千万级用户服务端系统者优先。",
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"preferred_qualifications": "具备大模型服务平台/推理系统/分布式系统工程化经验者优先；5. 熟悉AIOps技术栈（如自动化评测、DevOps闭环），有AI Agent框架开发经验者优先；在高并发场景下主导过架构优化，或实现过千万级用户服务端系统者优先",
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"fulltext": "AI创新事业部-服务端研发-AI 模型&架构方向\nAI创新事业部-服务端研发-AI 模型&架构方向\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 大模型推理与调度平台建设：主导多模态/LLM 推理服务化与模型调度中台（自研/二方/三方）建设，支持同模型多账号、多模型共存、降级容错与弹性扩缩容，保障高并发低时延的线上推理体验。\n2. 推理加速与资源效率优化：推进推理加速与 GPU 资源复用等优化策略落地，提升模型利用率并降低单位推理成本。\n3. 模型成本治理体系：建设模型资源（如配额、用量、费用、使用期限/到期策略）可视化与治理闭环，推动降本动作落地并形成可持续的成本优化机制。\n4. 服务端基础架构演进与全球化支撑：负责全球多 Region 架构规划与服务端架构演进，建设统一网关与用户服务体系，支撑业务快速迭代与流量调度、容错容灾与性能优化。\n5. SRE 稳定性与可观测性建设：构建全链路监控与自动化运维能力，完善异常响应、容量管理与弹性扩容机制，提升平台可用性与可运营性。\n6. 架构融合与平台化治理：推动团队多款 AI 产品服务端架构融合与服务复用，减少重复投入并沉淀统一能力，持续演进与维护以满足企业级/ToC 产品化交付要求。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业；具备大模型服务平台/推理系统/分布式系统工程化经验者优先。\n2. 编程能力：精通 Go/Java 至少一门语言。\n3. 深度掌握服务化架构设计（如模型调度中台、API网关），主导过复杂分布式系统架构设计与落地；熟悉资源弹性调度算法、成本优化策略（如GPU资源复用）及容灾方案设计。\n4. 熟悉多Region架构设计，掌握服务网格、全链路监控、混沌工程实践； 具备容量规划、故障自愈系统开发经验，熟悉K8S集群部署与优化。\n5. 熟悉AIOps技术栈（如自动化评测、DevOps闭环），有AI Agent框架开发经验者优先；在高并发场景下主导过架构优化，或实现过千万级用户服务端系统者优先。\n1. 大模型推理与调度平台建设：主导多模态/LLM 推理服务化与模型调度中台（自研/二方/三方）建设，支持同模型多账号、多模型共存、降级容错与弹性扩缩容，保障高并发低时延的线上推理体验。\n2. 推理加速与资源效率优化：推进推理加速与 GPU 资源复用等优化策略落地，提升模型利用率并降低单位推理成本。\n3. 模型成本治理体系：建设模型资源（如配额、用量、费用、使用期限/到期策略）可视化与治理闭环，推动降本动作落地并形成可持续的成本优化机制。\n4. 服务端基础架构演进与全球化支撑：负责全球多 Region 架构规划与服务端架构演进，建设统一网关与用户服务体系，支撑业务快速迭代与流量调度、容错容灾与性能优化。\n5. SRE 稳定性与可观测性建设：构建全链路监控与自动化运维能力，完善异常响应、容量管理与弹性扩容机制，提升平台可用性与可运营性。\n6. 架构融合与平台化治理：推动团队多款 AI 产品服务端架构融合与服务复用，减少重复投入并沉淀统一能力，持续演进与维护以满足企业级/ToC 产品化交付要求。\n1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业；具备大模型服务平台/推理系统/分布式系统工程化经验者优先。\n2. 编程能力：精通 Go/Java 至少一门语言。\n3. 深度掌握服务化架构设计（如模型调度中台、API网关），主导过复杂分布式系统架构设计与落地；熟悉资源弹性调度算法、成本优化策略（如GPU资源复用）及容灾方案设计。\n4. 熟悉多Region架构设计，掌握服务网格、全链路监控、混沌工程实践； 具备容量规划、故障自愈系统开发经验，熟悉K8S集群部署与优化。\n5. 熟悉AIOps技术栈（如自动化评测、DevOps闭环），有AI Agent框架开发经验者优先；在高并发场景下主导过架构优化，或实现过千万级用户服务端系统者优先。",
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