主分类：数据库与存储系统研发
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-多模数据库管控研发-杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
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"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_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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1.参与阿里云多模数据库 Lindorm 云原生管控平台建设，负责元数据、任务流、调度引擎、资源编排、变更审计、可观测、高可用、备份恢复与容灾等核心子系统的架构设计和编码落地\n2.结合云原生技术，基于Kubernetes、ECS、EBS等云基础设施，构建实例一键交付、智能弹性、跨地域容灾等能力，实现数据库服务的标准化与自动化\n3.深度使用 AI Coding 工具参与需求分析、方案设计、代码生成、Code Review、问题分析和文档沉淀，并参与构建面向客户和研发的 Lindorm Agent、MCP/CLI、Skill体系\n4.持续优化工程质量体系，完善测试、发布、变更、回滚、CI/CD 和代码审查机制，保障管控系统在高复杂度、高变更频率下持续稳定演进\n5.通过产品化、自动化和智能化方式管理大规模分布式集群，从工单、值班、客户反馈和线上故障中提炼共性问题，建设智能诊断、巡检、根因定位和自助修复能力，提升客户问题定位效率并降低运维成本",
"requirements_text": "1.具备 AI Coding 实战能力，不仅是会用AI编程工具，而是能够完成需求澄清、Spec 编写、实现计划拆解、AI 生成代码审查、测试验证和问题纠偏；理解 AI 生成代码的边界，能对最终代码质量、安全和可维护性负责\n2.精通 Java / Go / Python 至少一门开发语言，理解常用框架原理、并发模型、异常处理、性能优化和工程化实践\n3.具备良好的测试意识，能够为新增功能补充单元测试、集成测试或端到端验证；能利用 AI 辅助生成测试用例， 能判断测试是否真正覆盖核心路径和异常场景\n4.熟悉 Kubernetes、Docker、ECS、VPC、云盘、负载均衡等云基础设施，具备分布式控制面、任务编排或云厂商 IaaS / PaaS / DBaaS / Serverless 研发经验者优先\n5.保持对 AI Native 研发范式的持续学习和实践，重点关注 Coding Agent、Agent Skill、自动化评测和智能诊断 等方向，并能结合 Lindorm 管控研发运维和客户交付场景落地",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Docker",
"Kubernetes",
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"fulltext": "阿里云智能-多模数据库管控研发-杭州\n阿里云智能-多模数据库管控研发-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1.参与阿里云多模数据库 Lindorm 云原生管控平台建设，负责元数据、任务流、调度引擎、资源编排、变更审计、可观测、高可用、备份恢复与容灾等核心子系统的架构设计和编码落地\n2.结合云原生技术，基于Kubernetes、ECS、EBS等云基础设施，构建实例一键交付、智能弹性、跨地域容灾等能力，实现数据库服务的标准化与自动化\n3.深度使用 AI Coding 工具参与需求分析、方案设计、代码生成、Code Review、问题分析和文档沉淀，并参与构建面向客户和研发的 Lindorm Agent、MCP/CLI、Skill体系\n4.持续优化工程质量体系，完善测试、发布、变更、回滚、CI/CD 和代码审查机制，保障管控系统在高复杂度、高变更频率下持续稳定演进\n5.通过产品化、自动化和智能化方式管理大规模分布式集群，从工单、值班、客户反馈和线上故障中提炼共性问题，建设智能诊断、巡检、根因定位和自助修复能力，提升客户问题定位效率并降低运维成本\n\n职位要求\n1.具备 AI Coding 实战能力，不仅是会用AI编程工具，而是能够完成需求澄清、Spec 编写、实现计划拆解、AI 生成代码审查、测试验证和问题纠偏；理解 AI 生成代码的边界，能对最终代码质量、安全和可维护性负责\n2.精通 Java / Go / Python 至少一门开发语言，理解常用框架原理、并发模型、异常处理、性能优化和工程化实践\n3.具备良好的测试意识，能够为新增功能补充单元测试、集成测试或端到端验证；能利用 AI 辅助生成测试用例， 能判断测试是否真正覆盖核心路径和异常场景\n4.熟悉 Kubernetes、Docker、ECS、VPC、云盘、负载均衡等云基础设施，具备分布式控制面、任务编排或云厂商 IaaS / PaaS / DBaaS / Serverless 研发经验者优先\n5.保持对 AI Native 研发范式的持续学习和实践，重点关注 Coding Agent、Agent Skill、自动化评测和智能诊断 等方向，并能结合 Lindorm 管控研发运维和客户交付场景落地\n1.参与阿里云多模数据库 Lindorm 云原生管控平台建设，负责元数据、任务流、调度引擎、资源编排、变更审计、可观测、高可用、备份恢复与容灾等核心子系统的架构设计和编码落地\n2.结合云原生技术，基于Kubernetes、ECS、EBS等云基础设施，构建实例一键交付、智能弹性、跨地域容灾等能力，实现数据库服务的标准化与自动化\n3.深度使用 AI Coding 工具参与需求分析、方案设计、代码生成、Code Review、问题分析和文档沉淀，并参与构建面向客户和研发的 Lindorm Agent、MCP/CLI、Skill体系\n4.持续优化工程质量体系，完善测试、发布、变更、回滚、CI/CD 和代码审查机制，保障管控系统在高复杂度、高变更频率下持续稳定演进\n5.通过产品化、自动化和智能化方式管理大规模分布式集群，从工单、值班、客户反馈和线上故障中提炼共性问题，建设智能诊断、巡检、根因定位和自助修复能力，提升客户问题定位效率并降低运维成本\n1.具备 AI Coding 实战能力，不仅是会用AI编程工具，而是能够完成需求澄清、Spec 编写、实现计划拆解、AI 生成代码审查、测试验证和问题纠偏；理解 AI 生成代码的边界，能对最终代码质量、安全和可维护性负责\n2.精通 Java / Go / Python 至少一门开发语言，理解常用框架原理、并发模型、异常处理、性能优化和工程化实践\n3.具备良好的测试意识，能够为新增功能补充单元测试、集成测试或端到端验证；能利用 AI 辅助生成测试用例， 能判断测试是否真正覆盖核心路径和异常场景\n4.熟悉 Kubernetes、Docker、ECS、VPC、云盘、负载均衡等云基础设施，具备分布式控制面、任务编排或云厂商 IaaS / PaaS / DBaaS / Serverless 研发经验者优先\n5.保持对 AI Native 研发范式的持续学习和实践，重点关注 Coding Agent、Agent Skill、自动化评测和智能诊断 等方向，并能结合 Lindorm 管控研发运维和客户交付场景落地",
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