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        "job_title": "阿里云智能-阿里云 Elasticsearch AI 搜索 & Agent Native 研发工程师-阿里云Elasticsearch管控团队",
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        "degree": "学历背景： 本科及以上",
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        "responsibilities": "Elasticsearch 作为全球先进的开源搜索与分析引擎，广泛应用于日志分析、安全风控、AI 搜索等关键场景。阿里云 Elasticsearch 是与 Elastic 官方深度合作的托管云服务，已服务阿里集团核心业务及多行业头部客户。\n我们同时推进三条产品主线：\n● 云原生 PaaS & Serverless：支持全球25+区域用户，构建多可用区容灾、自动化集群编排、亚分钟级弹性伸缩与智能资源调度能力，为企业级工作负载提供高可用运行底座；Serverless 形态支持按需按量、秒级启停、免运维的全托管体验，帮助用户显著优化 TCO。\n● Agent Ready： 通过 ES Agent、分层 Skills 体系与 CLI 工具链，让用户和 Agent 能高效地使用和维护搜索产品，系统性降低 MTTR、缩短 TTV。\n● Agent / AI Native： 将 Elasticsearch 打造为 Agent 生态的原生基础设施——覆盖 AI 搜索引擎层、企业级可审计搜索能力层、记忆 Agent 层。\n主要职责：\n云原生 PaaS与Serverless平台：设计和持续优化集群全生命周期管理（创建、变更、升级、迁移、弹性扩缩容效率、多可用区容灾编排）；研发智能资源调度与资源池底座，实现资源精细化管理与成本优化；构建 Serverless架构，实现秒级冷启动与按量计费；推进容器化、GitOps、可观测性等云原生底座持续演进。\nAgent Ready 产品体系： 落地 ES Agent、分层 Skills（管控运维 / 编程 / 解决方案 / 场景化分析）及 CLI 工具链；推动系统 API 和可观测数据适配 Agent 消费；协同 Elastic 官方完成 Skills 转换上线。\nAgent Native 基础设施与智能运维： 构建面向 Agent 生态的多层搜索能力与记忆 Agent 层；研发集群巡检、智能诊断、自动变更编排与自愈能力，结合 LLM Agent 降低 MTTR；推动落地 AI Coding Agent 主导的研发流程，大幅提升研发效率。\n加入我们，你将：\n● 主导设计高可用、极致弹性的云原生搜索平台，服务近万企业用户；\n● 亲手打造 Agent Ready + Agent Native 的下一代云产品范式；\n● 践行 AI Native 研发，以 AI Coding Agent 重塑开发流程；\n● 与 Elastic 官方及阿里顶尖技术团队深度协同。",
        "requirements_text": "学历背景： 本科及以上，计算机科学、软件工程或相关专业。\n技术能力：\n● 扎实的后端开发经验，有大规模分布式系统开发与运维实战；\n● 精通至少一种主流语言（Java / Python / Go / C++），深入理解底层机制；\n● 熟悉高并发编程（多线程、异步、锁优化）及分布式核心组件（缓存/消息队列/RPC）；\n● 熟悉 Docker、Kubernetes，具备 CI/CD 与 DevOps 实践经验。\nAI Coding 能力：\n● 日常深度使用 AI Coding 工具（Claude Code / Copilot / Cursor / 通义灵码等），能熟练运用 AI 辅助架构设计、代码生成与审查；\n● 理解 AI Native 研发最佳实践——高质量 Prompt 引导、AI 友好的代码结构设计、AI 主导流程中的质量门禁；对\"AI 主导 + 人类干预\"的协作模式愿意积极实践。\n优先项：\n● 可观测性技术栈（Elastic Stack / Prometheus / OpenTelemetry）经验；\n● 对 Elasticsearch 架构原理、性能调优、故障诊断有深入理解。\n● 具备 LLM 工程实践经验（Prompt Engineering / Function Calling / RAG）；\n● 有 AI Agent 设计或开发经验，Agent Ready 的系统设计思维；熟悉 MCP、A2A 等交互协议。\n核心素质：\n● 高度主动性： \n- 主动发现问题与改进机会，面对模糊需求能自驱拆解、快速验证、迭代交付；\n- 对 AI Agent、Serverless、AI Native 研发等新范式保持好奇，愿意跳出舒适区；\n● 能独立负责复杂模块架构设计，产出高质量技术文档，主动推动跨团队协作；\n● 成长型思维，快速学习，乐于分享与赋能。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "C++",
            "Docker",
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    "fulltext": "阿里云智能-阿里云 Elasticsearch AI 搜索 & Agent Native 研发工程师-阿里云Elasticsearch管控团队\n阿里云智能-阿里云 Elasticsearch AI 搜索 & Agent Native 研发工程师-阿里云Elasticsearch管控团队\n\n基础信息\n工作地点：北京\n\n职位描述\nElasticsearch 作为全球先进的开源搜索与分析引擎，广泛应用于日志分析、安全风控、AI 搜索等关键场景。阿里云 Elasticsearch 是与 Elastic 官方深度合作的托管云服务，已服务阿里集团核心业务及多行业头部客户。\n我们同时推进三条产品主线：\n● 云原生 PaaS & Serverless：支持全球25+区域用户，构建多可用区容灾、自动化集群编排、亚分钟级弹性伸缩与智能资源调度能力，为企业级工作负载提供高可用运行底座；Serverless 形态支持按需按量、秒级启停、免运维的全托管体验，帮助用户显著优化 TCO。\n● Agent Ready： 通过 ES Agent、分层 Skills 体系与 CLI 工具链，让用户和 Agent 能高效地使用和维护搜索产品，系统性降低 MTTR、缩短 TTV。\n● Agent / AI Native： 将 Elasticsearch 打造为 Agent 生态的原生基础设施——覆盖 AI 搜索引擎层、企业级可审计搜索能力层、记忆 Agent 层。\n主要职责：\n云原生 PaaS与Serverless平台：设计和持续优化集群全生命周期管理（创建、变更、升级、迁移、弹性扩缩容效率、多可用区容灾编排）；研发智能资源调度与资源池底座，实现资源精细化管理与成本优化；构建 Serverless架构，实现秒级冷启动与按量计费；推进容器化、GitOps、可观测性等云原生底座持续演进。\nAgent Ready 产品体系： 落地 ES Agent、分层 Skills（管控运维 / 编程 / 解决方案 / 场景化分析）及 CLI 工具链；推动系统 API 和可观测数据适配 Agent 消费；协同 Elastic 官方完成 Skills 转换上线。\nAgent Native 基础设施与智能运维： 构建面向 Agent 生态的多层搜索能力与记忆 Agent 层；研发集群巡检、智能诊断、自动变更编排与自愈能力，结合 LLM Agent 降低 MTTR；推动落地 AI Coding Agent 主导的研发流程，大幅提升研发效率。\n加入我们，你将：\n● 主导设计高可用、极致弹性的云原生搜索平台，服务近万企业用户；\n● 亲手打造 Agent Ready + Agent Native 的下一代云产品范式；\n● 践行 AI Native 研发，以 AI Coding Agent 重塑开发流程；\n● 与 Elastic 官方及阿里顶尖技术团队深度协同。\n\n职位要求\n学历背景： 本科及以上，计算机科学、软件工程或相关专业。\n技术能力：\n● 扎实的后端开发经验，有大规模分布式系统开发与运维实战；\n● 精通至少一种主流语言（Java / Python / Go / C++），深入理解底层机制；\n● 熟悉高并发编程（多线程、异步、锁优化）及分布式核心组件（缓存/消息队列/RPC）；\n● 熟悉 Docker、Kubernetes，具备 CI/CD 与 DevOps 实践经验。\nAI Coding 能力：\n● 日常深度使用 AI Coding 工具（Claude Code / Copilot / Cursor / 通义灵码等），能熟练运用 AI 辅助架构设计、代码生成与审查；\n● 理解 AI Native 研发最佳实践——高质量 Prompt 引导、AI 友好的代码结构设计、AI 主导流程中的质量门禁；对\"AI 主导 + 人类干预\"的协作模式愿意积极实践。\n优先项：\n● 可观测性技术栈（Elastic Stack / Prometheus / OpenTelemetry）经验；\n● 对 Elasticsearch 架构原理、性能调优、故障诊断有深入理解。\n● 具备 LLM 工程实践经验（Prompt Engineering / Function Calling / RAG）；\n● 有 AI Agent 设计或开发经验，Agent Ready 的系统设计思维；熟悉 MCP、A2A 等交互协议。\n核心素质：\n● 高度主动性： \n- 主动发现问题与改进机会，面对模糊需求能自驱拆解、快速验证、迭代交付；\n- 对 AI Agent、Serverless、AI Native 研发等新范式保持好奇，愿意跳出舒适区；\n● 能独立负责复杂模块架构设计，产出高质量技术文档，主动推动跨团队协作；\n● 成长型思维，快速学习，乐于分享与赋能。\nElasticsearch 作为全球先进的开源搜索与分析引擎，广泛应用于日志分析、安全风控、AI 搜索等关键场景。阿里云 Elasticsearch 是与 Elastic 官方深度合作的托管云服务，已服务阿里集团核心业务及多行业头部客户。\n我们同时推进三条产品主线：\n● 云原生 PaaS & Serverless：支持全球25+区域用户，构建多可用区容灾、自动化集群编排、亚分钟级弹性伸缩与智能资源调度能力，为企业级工作负载提供高可用运行底座；Serverless 形态支持按需按量、秒级启停、免运维的全托管体验，帮助用户显著优化 TCO。\n● Agent Ready： 通过 ES Agent、分层 Skills 体系与 CLI 工具链，让用户和 Agent 能高效地使用和维护搜索产品，系统性降低 MTTR、缩短 TTV。\n● Agent / AI Native： 将 Elasticsearch 打造为 Agent 生态的原生基础设施——覆盖 AI 搜索引擎层、企业级可审计搜索能力层、记忆 Agent 层。\n主要职责：\n云原生 PaaS与Serverless平台：设计和持续优化集群全生命周期管理（创建、变更、升级、迁移、弹性扩缩容效率、多可用区容灾编排）；研发智能资源调度与资源池底座，实现资源精细化管理与成本优化；构建 Serverless架构，实现秒级冷启动与按量计费；推进容器化、GitOps、可观测性等云原生底座持续演进。\nAgent Ready 产品体系： 落地 ES Agent、分层 Skills（管控运维 / 编程 / 解决方案 / 场景化分析）及 CLI 工具链；推动系统 API 和可观测数据适配 Agent 消费；协同 Elastic 官方完成 Skills 转换上线。\nAgent Native 基础设施与智能运维： 构建面向 Agent 生态的多层搜索能力与记忆 Agent 层；研发集群巡检、智能诊断、自动变更编排与自愈能力，结合 LLM Agent 降低 MTTR；推动落地 AI Coding Agent 主导的研发流程，大幅提升研发效率。\n加入我们，你将：\n● 主导设计高可用、极致弹性的云原生搜索平台，服务近万企业用户；\n● 亲手打造 Agent Ready + Agent Native 的下一代云产品范式；\n● 践行 AI Native 研发，以 AI Coding Agent 重塑开发流程；\n● 与 Elastic 官方及阿里顶尖技术团队深度协同。\n学历背景： 本科及以上，计算机科学、软件工程或相关专业。\n技术能力：\n● 扎实的后端开发经验，有大规模分布式系统开发与运维实战；\n● 精通至少一种主流语言（Java / Python / Go / C++），深入理解底层机制；\n● 熟悉高并发编程（多线程、异步、锁优化）及分布式核心组件（缓存/消息队列/RPC）；\n● 熟悉 Docker、Kubernetes，具备 CI/CD 与 DevOps 实践经验。\nAI Coding 能力：\n● 日常深度使用 AI Coding 工具（Claude Code / Copilot / Cursor / 通义灵码等），能熟练运用 AI 辅助架构设计、代码生成与审查；\n● 理解 AI Native 研发最佳实践——高质量 Prompt 引导、AI 友好的代码结构设计、AI 主导流程中的质量门禁；对\"AI 主导 + 人类干预\"的协作模式愿意积极实践。\n优先项：\n● 可观测性技术栈（Elastic Stack / Prometheus / OpenTelemetry）经验；\n● 对 Elasticsearch 架构原理、性能调优、故障诊断有深入理解。\n● 具备 LLM 工程实践经验（Prompt Engineering / Function Calling / RAG）；\n● 有 AI Agent 设计或开发经验，Agent Ready 的系统设计思维；熟悉 MCP、A2A 等交互协议。\n核心素质：\n● 高度主动性： \n- 主动发现问题与改进机会，面对模糊需求能自驱拆解、快速验证、迭代交付；\n- 对 AI Agent、Serverless、AI Native 研发等新范式保持好奇，愿意跳出舒适区；\n● 能独立负责复杂模块架构设计，产出高质量技术文档，主动推动跨团队协作；\n● 成长型思维，快速学习，乐于分享与赋能。",
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