主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI推理平台-百炼平台工程技术专家/高级工程师-北京/杭州",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术-基础平台"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"company_website": "alibaba.com",
"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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"degree": "计算机相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1.负责 MaaS（Model as a Service）推理平台及大模型应用系统的架构设计与建设，打造面向大规模模型服务场景的高性能、低延迟、高吞吐推理基础设施，支撑稳定可靠的 AI 服务运行。\n2.负责推理服务核心能力建设，包括请求调度、批处理优化、上下文管理等关键模块的设计与实现，持续提升推理系统的性能、稳定性和资源利用效率。\n3.负责大规模模型服务平台建设，包括模型部署、服务治理、流量调度、容量管理、弹性伸缩等核心能力，支撑海量模型的全生命周期管理与稳定运行。\n4.推动平台 DevInfra 能力建设，完善 CI/CD、灰度发布、可观测性、异常诊断及系统治理等基础设施，持续优化平台架构与工程实践，不断提升系统在性能、稳定性、可扩展性及成本效率等方面的能力，推动 AI 基础设施持续演进。",
"requirements_text": "1.计算机相关专业硕士及以上学历，具备扎实的计算机基础，深入理解操作系统、计算机网络、数据结构、算法及分布式系统等核心知识。\n2.具备良好的系统设计与工程实现能力，熟练掌握 C++、Go、Java、Python 等至少一种主流编程语言，能够独立完成复杂系统的设计、开发与优化。\n3.熟悉 Linux、云原生及分布式系统相关技术，了解 Kubernetes、容器、微服务、服务治理等主流技术体系，具备良好的性能分析与问题定位能力。\n4.具有以下任一背景者优先：\n有AI 基础设施或大模型平台研发经验；\n有系统领域顶级会议论文、ACM/ICPC 等竞赛获奖经历或主流开源项目贡献经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Linux",
"Kubernetes",
"数据结构",
"分布式系统",
"微服务",
"Go",
"大语言模型"
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"fulltext": "AI推理平台-百炼平台工程技术专家/高级工程师-北京/杭州\nAI推理平台-百炼平台工程技术专家/高级工程师-北京/杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术-基础平台\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1.负责 MaaS（Model as a Service）推理平台及大模型应用系统的架构设计与建设，打造面向大规模模型服务场景的高性能、低延迟、高吞吐推理基础设施，支撑稳定可靠的 AI 服务运行。\n2.负责推理服务核心能力建设，包括请求调度、批处理优化、上下文管理等关键模块的设计与实现，持续提升推理系统的性能、稳定性和资源利用效率。\n3.负责大规模模型服务平台建设，包括模型部署、服务治理、流量调度、容量管理、弹性伸缩等核心能力，支撑海量模型的全生命周期管理与稳定运行。\n4.推动平台 DevInfra 能力建设，完善 CI/CD、灰度发布、可观测性、异常诊断及系统治理等基础设施，持续优化平台架构与工程实践，不断提升系统在性能、稳定性、可扩展性及成本效率等方面的能力，推动 AI 基础设施持续演进。\n\n职位要求\n1.计算机相关专业硕士及以上学历，具备扎实的计算机基础，深入理解操作系统、计算机网络、数据结构、算法及分布式系统等核心知识。\n2.具备良好的系统设计与工程实现能力，熟练掌握 C++、Go、Java、Python 等至少一种主流编程语言，能够独立完成复杂系统的设计、开发与优化。\n3.熟悉 Linux、云原生及分布式系统相关技术，了解 Kubernetes、容器、微服务、服务治理等主流技术体系，具备良好的性能分析与问题定位能力。\n4.具有以下任一背景者优先：\n有AI 基础设施或大模型平台研发经验；\n有系统领域顶级会议论文、ACM/ICPC 等竞赛获奖经历或主流开源项目贡献经验。\n1.负责 MaaS（Model as a Service）推理平台及大模型应用系统的架构设计与建设，打造面向大规模模型服务场景的高性能、低延迟、高吞吐推理基础设施，支撑稳定可靠的 AI 服务运行。\n2.负责推理服务核心能力建设，包括请求调度、批处理优化、上下文管理等关键模块的设计与实现，持续提升推理系统的性能、稳定性和资源利用效率。\n3.负责大规模模型服务平台建设，包括模型部署、服务治理、流量调度、容量管理、弹性伸缩等核心能力，支撑海量模型的全生命周期管理与稳定运行。\n4.推动平台 DevInfra 能力建设，完善 CI/CD、灰度发布、可观测性、异常诊断及系统治理等基础设施，持续优化平台架构与工程实践，不断提升系统在性能、稳定性、可扩展性及成本效率等方面的能力，推动 AI 基础设施持续演进。\n1.计算机相关专业硕士及以上学历，具备扎实的计算机基础，深入理解操作系统、计算机网络、数据结构、算法及分布式系统等核心知识。\n2.具备良好的系统设计与工程实现能力，熟练掌握 C++、Go、Java、Python 等至少一种主流编程语言，能够独立完成复杂系统的设计、开发与优化。\n3.熟悉 Linux、云原生及分布式系统相关技术，了解 Kubernetes、容器、微服务、服务治理等主流技术体系，具备良好的性能分析与问题定位能力。\n4.具有以下任一背景者优先：\n有AI 基础设施或大模型平台研发经验；\n有系统领域顶级会议论文、ACM/ICPC 等竞赛获奖经历或主流开源项目贡献经验。",
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