主分类：云基础设施与系统软件研发
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-工程效能专家-DataWorks",
"job_level": "专家",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": "未披露"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"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": {
"salary_range": {
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"benefits": "未披露"
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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": "1. 工程文化建设：基于先进的云原生技术和devops/gitops等实践理念，系统化分析、解决阿里云DataWorks团队研发过程中的效率质量问题，沉淀易用、高效、可复用的平台工具，整体提升云产品持续交付的效率。\n2. 输出形态，架构设计：开发和维护用于提升DataWorks平台研发效能的工具和系统，包括但不限于CI工具、集成测试环境维护、CD部署工具流程、自动化测试平台等。\n3. 平台工具建设：基于效能领域先进的devops/gitops实践理念，建设和适配阿里云一流的CI/CD平台，提升研发体验和效率；过程可视化，让研发团队每个人能够自主进行DevOps操作。\n4. 测试/生产环境运维：使用k8s/docker等云原生技术，建设稳定、高效、易维护的多架构容器化测试环境，提升测试效率。\n5. 监控运维：搭建自动化巡检和监控系统，快速发现和定位各种形态的线上问题，提高服务稳定性。",
"requirements_text": "1. 计算机相关专业，具有五年以上的Java，Python 或者Golang一种或多种语言开发经验； \n2. 五年以上分布式系统设计与部署运维，有大规模系统设计和工程实现者优先；\n3. 熟悉云网络，容器，kubernetes，IaaS，PaaS层云产品等相关技术者优先； \n4. 熟悉常用的Java中间件以及spring，dubbo，netty框架，领域驱动设计等理念的实践者优先；\n5. 良好的学习和自我驱动能力，保持对云原生技术和大数据，人工智能的强烈兴趣；",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Golang",
"Kubernetes",
"Spring",
"分布式系统"
],
"preferred_qualifications": "2. 五年以上分布式系统设计与部署运维，有大规模系统设计和工程实现者优先；3. 熟悉云网络，容器，kubernetes，IaaS，PaaS层云产品等相关技术者优先；4. 熟悉常用的Java中间件以及spring，dubbo，netty框架，领域驱动设计等理念的实践者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"value": "https://careers.aliyun.com/off-campus/position-detail?positionId=100013943009"
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers.aliyun.com/off-campus/position-detail?positionId=100013943009"
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"fulltext": "阿里云智能-工程效能专家-DataWorks\n阿里云智能-工程效能专家-DataWorks\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 工程文化建设：基于先进的云原生技术和devops/gitops等实践理念，系统化分析、解决阿里云DataWorks团队研发过程中的效率质量问题，沉淀易用、高效、可复用的平台工具，整体提升云产品持续交付的效率。\n2. 输出形态，架构设计：开发和维护用于提升DataWorks平台研发效能的工具和系统，包括但不限于CI工具、集成测试环境维护、CD部署工具流程、自动化测试平台等。\n3. 平台工具建设：基于效能领域先进的devops/gitops实践理念，建设和适配阿里云一流的CI/CD平台，提升研发体验和效率；过程可视化，让研发团队每个人能够自主进行DevOps操作。\n4. 测试/生产环境运维：使用k8s/docker等云原生技术，建设稳定、高效、易维护的多架构容器化测试环境，提升测试效率。\n5. 监控运维：搭建自动化巡检和监控系统，快速发现和定位各种形态的线上问题，提高服务稳定性。\n\n职位要求\n1. 计算机相关专业，具有五年以上的Java，Python 或者Golang一种或多种语言开发经验； \n2. 五年以上分布式系统设计与部署运维，有大规模系统设计和工程实现者优先；\n3. 熟悉云网络，容器，kubernetes，IaaS，PaaS层云产品等相关技术者优先； \n4. 熟悉常用的Java中间件以及spring，dubbo，netty框架，领域驱动设计等理念的实践者优先；\n5. 良好的学习和自我驱动能力，保持对云原生技术和大数据，人工智能的强烈兴趣；\n1. 工程文化建设：基于先进的云原生技术和devops/gitops等实践理念，系统化分析、解决阿里云DataWorks团队研发过程中的效率质量问题，沉淀易用、高效、可复用的平台工具，整体提升云产品持续交付的效率。\n2. 输出形态，架构设计：开发和维护用于提升DataWorks平台研发效能的工具和系统，包括但不限于CI工具、集成测试环境维护、CD部署工具流程、自动化测试平台等。\n3. 平台工具建设：基于效能领域先进的devops/gitops实践理念，建设和适配阿里云一流的CI/CD平台，提升研发体验和效率；过程可视化，让研发团队每个人能够自主进行DevOps操作。\n4. 测试/生产环境运维：使用k8s/docker等云原生技术，建设稳定、高效、易维护的多架构容器化测试环境，提升测试效率。\n5. 监控运维：搭建自动化巡检和监控系统，快速发现和定位各种形态的线上问题，提高服务稳定性。\n1. 计算机相关专业，具有五年以上的Java，Python 或者Golang一种或多种语言开发经验； \n2. 五年以上分布式系统设计与部署运维，有大规模系统设计和工程实现者优先；\n3. 熟悉云网络，容器，kubernetes，IaaS，PaaS层云产品等相关技术者优先； \n4. 熟悉常用的Java中间件以及spring，dubbo，netty框架，领域驱动设计等理念的实践者优先；\n5. 良好的学习和自我驱动能力，保持对云原生技术和大数据，人工智能的强烈兴趣；",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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