主分类：云基础设施与系统软件研发
辅助：AI模型评测工程（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": "基础设施与稳定性工程-研发基础设施工程师-杭州",
"job_level": "未披露",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": "技术类-开发"AI生成
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"company": {
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"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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"requirements": {
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "你将参与的方向：\n1. 超大规模 CI / 构建基础设施：设计与演进支撑 数万研发人员、百万级构建请求 的核心构建系统；攻克高并发调度、大规模并行构建、多语言编译加速等工程难题；面向 Java / Go / Python / C/C++ 打造极致性能与稳定性\n2. AI 增强的下一代 CI 体系：将 LLM 深度融入 CI/CD 流程，推动智能失败诊断、自愈与资源调度；构建 AI 驱动的流水线与自动化测试平台，支撑高频稳定交付\n3. AI Infra & 高性能 Sandbox：研发高性能、安全隔离的 Sandbox / 执行环境基础设施；平衡安全性、隔离性与性能，支撑从传统应用到 AI Agent 的多样化负载；参与容器、隔离、远程执行与资源治理等核心能力建设\n4. AI Agent 工程化与评测体系：建设 AI Agent 评测与分析平台，对齐主流 Agent 工具与 benchmark（如 SWE-bench）；为大模型在软件工程中的工程化落地提供量化与评估标准",
"requirements_text": "必备能力\n● 精通 Java / Go / Python / C/C++ 中至少一门，具备复杂系统开发经验\n● 扎实的操作系统、网络、并发与性能基础\n● 能在关键基础设施或复杂系统中承担核心模块设计与落地\n加分项\n● CI/CD、构建系统、构建缓存或远程执行经验（Bazel / Maven / CMake 等）\n● Docker、Sandbox / 隔离技术（gVisor、Firecracker）、Kubernetes 相关经验\n● 对 AI Coding / AI Agent / AI + 测试 有实践或强烈兴趣\n● 有算法工程背景，参与过机器学习、强化学习或大模型推理/训练相关项目\n● 有开源贡献或跨团队推动复杂技术方案落地的经验",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Docker",
"Kubernetes",
"机器学习",
"强化学习",
"Go",
"大语言模型",
"智能体开发",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100010100031"
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"fulltext": "基础设施与稳定性工程-研发基础设施工程师-杭州\n基础设施与稳定性工程-研发基础设施工程师-杭州\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\n你将参与的方向：\n1. 超大规模 CI / 构建基础设施：设计与演进支撑 数万研发人员、百万级构建请求 的核心构建系统；攻克高并发调度、大规模并行构建、多语言编译加速等工程难题；面向 Java / Go / Python / C/C++ 打造极致性能与稳定性\n2. AI 增强的下一代 CI 体系：将 LLM 深度融入 CI/CD 流程，推动智能失败诊断、自愈与资源调度；构建 AI 驱动的流水线与自动化测试平台，支撑高频稳定交付\n3. AI Infra & 高性能 Sandbox：研发高性能、安全隔离的 Sandbox / 执行环境基础设施；平衡安全性、隔离性与性能，支撑从传统应用到 AI Agent 的多样化负载；参与容器、隔离、远程执行与资源治理等核心能力建设\n4. AI Agent 工程化与评测体系：建设 AI Agent 评测与分析平台，对齐主流 Agent 工具与 benchmark（如 SWE-bench）；为大模型在软件工程中的工程化落地提供量化与评估标准\n\n职位要求\n必备能力\n● 精通 Java / Go / Python / C/C++ 中至少一门，具备复杂系统开发经验\n● 扎实的操作系统、网络、并发与性能基础\n● 能在关键基础设施或复杂系统中承担核心模块设计与落地\n加分项\n● CI/CD、构建系统、构建缓存或远程执行经验（Bazel / Maven / CMake 等）\n● Docker、Sandbox / 隔离技术（gVisor、Firecracker）、Kubernetes 相关经验\n● 对 AI Coding / AI Agent / AI + 测试 有实践或强烈兴趣\n● 有算法工程背景，参与过机器学习、强化学习或大模型推理/训练相关项目\n● 有开源贡献或跨团队推动复杂技术方案落地的经验\n你将参与的方向：\n1. 超大规模 CI / 构建基础设施：设计与演进支撑 数万研发人员、百万级构建请求 的核心构建系统；攻克高并发调度、大规模并行构建、多语言编译加速等工程难题；面向 Java / Go / Python / C/C++ 打造极致性能与稳定性\n2. AI 增强的下一代 CI 体系：将 LLM 深度融入 CI/CD 流程，推动智能失败诊断、自愈与资源调度；构建 AI 驱动的流水线与自动化测试平台，支撑高频稳定交付\n3. AI Infra & 高性能 Sandbox：研发高性能、安全隔离的 Sandbox / 执行环境基础设施；平衡安全性、隔离性与性能，支撑从传统应用到 AI Agent 的多样化负载；参与容器、隔离、远程执行与资源治理等核心能力建设\n4. AI Agent 工程化与评测体系：建设 AI Agent 评测与分析平台，对齐主流 Agent 工具与 benchmark（如 SWE-bench）；为大模型在软件工程中的工程化落地提供量化与评估标准\n必备能力\n● 精通 Java / Go / Python / C/C++ 中至少一门，具备复杂系统开发经验\n● 扎实的操作系统、网络、并发与性能基础\n● 能在关键基础设施或复杂系统中承担核心模块设计与落地\n加分项\n● CI/CD、构建系统、构建缓存或远程执行经验（Bazel / Maven / CMake 等）\n● Docker、Sandbox / 隔离技术（gVisor、Firecracker）、Kubernetes 相关经验\n● 对 AI Coding / AI Agent / AI + 测试 有实践或强烈兴趣\n● 有算法工程背景，参与过机器学习、强化学习或大模型推理/训练相关项目\n● 有开源贡献或跨团队推动复杂技术方案落地的经验",
"standard_classification": {
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