主分类:Agent系统开发
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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里云智能-AI中间件高级开发工程师-杭州",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士",
"language": "3. 具备良好的英文技术沟通能力,有参与国际开源社区、跨国协作经验者优先考虑",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "阿里云 AI 中间件团队致力于构建面向 AI 原生时代的新型基础设施,打造支撑万亿级 token 调用的高可用、高性能、可治理的 AI Agent 运行底座。我们主导开源项目 AgentScope(AI Agent 开发框架)、Higress(AI 网关)、Nacos(AI Registry),在继承 Dubbo、Nacos、Higress、Sentinel 等经典中间件能力基础上,为阿里内部 Qwen-APP、百炼、PAI 等核心 AI 产品提供统一AI基础设施。\n1. 设计并研发 AI Agent 核心中间件,包括但不限于 Agent 开发框架 AgentScope 、Agent/MCP 注册中心、Prompt/Skills 配置中心、AI Memory 服务等,构建端到端的 Agent 开发、部署与运行体系;\n2. 负责 AI Agent 的工程化落地与治理,构建 AI Agent 的效果与高可用治理体系,实现灰度发布、效果评估、安全拦截、故障自愈、成本监控等能力,确保 Agent 在大规模调用下的稳定性、可控性与经济性;\n3. 负责下一代 AI 原生应用架构的演进,主导 AI 中间件的整体设计与核心功能研发,探索 AI Agent 与大模型领域的前沿方向,推动 AI 原生应用架构的技术标准制定与社区影响力建设,并促进其在内外部的大规模落地;\n4. 推动开源与产品双轮驱动,通过 Higress、AgentScope、Nacos 等项目扩大社区影响力,同时将前沿能力沉淀为 MSE、AI 网关等商业产品,支持内外部客户大规模落地。",
"requirements_text": "1. 精通 Java / Go / Python 至少一门语言,具备扎实的系统设计与工程实现能力;\n2. 熟悉 LLM 应用架构,理解 Tool Use、RAG、Agent Memory、MCP、A2A、上下文管理等核心机制,有实际 AI Agent 开发或生产部署经验;\n3. 具备高并发、高可用系统建设经验,对稳定性、可观测性、弹性扩缩容有深刻理解;\n4. 有强烈的产品意识和落地导向,能从复杂场景中抽象出通用中间件能力;\n5. 有强烈技术热情和好奇心,自我驱动能力和学习能力强;\n6. 具备良好的分析解决问题的能力、沟通以及团队合作能力;\n7. 喜欢挑战性的技术研发工作,善于攻坚克难,有创新热情,积极乐观,坚韧抗压,结果导向,能够持续推动技术问题的解决和突破。\n● 加分项:\n1. 有 AgentScope、LangChain、AutoGen、LlamaIndex、Spring AI 等框架的二次开发或深度使用经验,参与过 Higress、Nacos 等开源项目,或在 Arize、LangSmith、LiteLLM 等平台有实践经验;\n2. 在国际会议、期刊上有高水平论文发表或者在知名开源社区有重要贡献者优先考虑;\n3. 具备良好的英文技术沟通能力,有参与国际开源社区、跨国协作经验者优先考虑。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Spring",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"学习能力",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "● 加分项:;2. 在国际会议、期刊上有高水平论文发表或者在知名开源社区有重要贡献者优先考虑;3. 具备良好的英文技术沟通能力,有参与国际开源社区、跨国协作经验者优先考虑",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "阿里云智能-AI中间件高级开发工程师-杭州\n阿里云智能-AI中间件高级开发工程师-杭州\n\n基础信息\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n阿里云 AI 中间件团队致力于构建面向 AI 原生时代的新型基础设施,打造支撑万亿级 token 调用的高可用、高性能、可治理的 AI Agent 运行底座。我们主导开源项目 AgentScope(AI Agent 开发框架)、Higress(AI 网关)、Nacos(AI Registry),在继承 Dubbo、Nacos、Higress、Sentinel 等经典中间件能力基础上,为阿里内部 Qwen-APP、百炼、PAI 等核心 AI 产品提供统一AI基础设施。\n1. 设计并研发 AI Agent 核心中间件,包括但不限于 Agent 开发框架 AgentScope 、Agent/MCP 注册中心、Prompt/Skills 配置中心、AI Memory 服务等,构建端到端的 Agent 开发、部署与运行体系;\n2. 负责 AI Agent 的工程化落地与治理,构建 AI Agent 的效果与高可用治理体系,实现灰度发布、效果评估、安全拦截、故障自愈、成本监控等能力,确保 Agent 在大规模调用下的稳定性、可控性与经济性;\n3. 负责下一代 AI 原生应用架构的演进,主导 AI 中间件的整体设计与核心功能研发,探索 AI Agent 与大模型领域的前沿方向,推动 AI 原生应用架构的技术标准制定与社区影响力建设,并促进其在内外部的大规模落地;\n4. 推动开源与产品双轮驱动,通过 Higress、AgentScope、Nacos 等项目扩大社区影响力,同时将前沿能力沉淀为 MSE、AI 网关等商业产品,支持内外部客户大规模落地。\n\n职位要求\n1. 精通 Java / Go / Python 至少一门语言,具备扎实的系统设计与工程实现能力;\n2. 熟悉 LLM 应用架构,理解 Tool Use、RAG、Agent Memory、MCP、A2A、上下文管理等核心机制,有实际 AI Agent 开发或生产部署经验;\n3. 具备高并发、高可用系统建设经验,对稳定性、可观测性、弹性扩缩容有深刻理解;\n4. 有强烈的产品意识和落地导向,能从复杂场景中抽象出通用中间件能力;\n5. 有强烈技术热情和好奇心,自我驱动能力和学习能力强;\n6. 具备良好的分析解决问题的能力、沟通以及团队合作能力;\n7. 喜欢挑战性的技术研发工作,善于攻坚克难,有创新热情,积极乐观,坚韧抗压,结果导向,能够持续推动技术问题的解决和突破。\n● 加分项:\n1. 有 AgentScope、LangChain、AutoGen、LlamaIndex、Spring AI 等框架的二次开发或深度使用经验,参与过 Higress、Nacos 等开源项目,或在 Arize、LangSmith、LiteLLM 等平台有实践经验;\n2. 在国际会议、期刊上有高水平论文发表或者在知名开源社区有重要贡献者优先考虑;\n3. 具备良好的英文技术沟通能力,有参与国际开源社区、跨国协作经验者优先考虑。\n阿里云 AI 中间件团队致力于构建面向 AI 原生时代的新型基础设施,打造支撑万亿级 token 调用的高可用、高性能、可治理的 AI Agent 运行底座。我们主导开源项目 AgentScope(AI Agent 开发框架)、Higress(AI 网关)、Nacos(AI Registry),在继承 Dubbo、Nacos、Higress、Sentinel 等经典中间件能力基础上,为阿里内部 Qwen-APP、百炼、PAI 等核心 AI 产品提供统一AI基础设施。\n1. 设计并研发 AI Agent 核心中间件,包括但不限于 Agent 开发框架 AgentScope 、Agent/MCP 注册中心、Prompt/Skills 配置中心、AI Memory 服务等,构建端到端的 Agent 开发、部署与运行体系;\n2. 负责 AI Agent 的工程化落地与治理,构建 AI Agent 的效果与高可用治理体系,实现灰度发布、效果评估、安全拦截、故障自愈、成本监控等能力,确保 Agent 在大规模调用下的稳定性、可控性与经济性;\n3. 负责下一代 AI 原生应用架构的演进,主导 AI 中间件的整体设计与核心功能研发,探索 AI Agent 与大模型领域的前沿方向,推动 AI 原生应用架构的技术标准制定与社区影响力建设,并促进其在内外部的大规模落地;\n4. 推动开源与产品双轮驱动,通过 Higress、AgentScope、Nacos 等项目扩大社区影响力,同时将前沿能力沉淀为 MSE、AI 网关等商业产品,支持内外部客户大规模落地。\n1. 精通 Java / Go / Python 至少一门语言,具备扎实的系统设计与工程实现能力;\n2. 熟悉 LLM 应用架构,理解 Tool Use、RAG、Agent Memory、MCP、A2A、上下文管理等核心机制,有实际 AI Agent 开发或生产部署经验;\n3. 具备高并发、高可用系统建设经验,对稳定性、可观测性、弹性扩缩容有深刻理解;\n4. 有强烈的产品意识和落地导向,能从复杂场景中抽象出通用中间件能力;\n5. 有强烈技术热情和好奇心,自我驱动能力和学习能力强;\n6. 具备良好的分析解决问题的能力、沟通以及团队合作能力;\n7. 喜欢挑战性的技术研发工作,善于攻坚克难,有创新热情,积极乐观,坚韧抗压,结果导向,能够持续推动技术问题的解决和突破。\n● 加分项:\n1. 有 AgentScope、LangChain、AutoGen、LlamaIndex、Spring AI 等框架的二次开发或深度使用经验,参与过 Higress、Nacos 等开源项目,或在 Arize、LangSmith、LiteLLM 等平台有实践经验;\n2. 在国际会议、期刊上有高水平论文发表或者在知名开源社区有重要贡献者优先考虑;\n3. 具备良好的英文技术沟通能力,有参与国际开源社区、跨国协作经验者优先考虑。",
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