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-数据库AI研发工程师-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_industry": "云计算 / 人工智能",
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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": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "Tair是阿里云自主研发的分布式缓存和KV数据库产品，为企业提供高性能、低延迟、高可用的缓存与KV数据库，场景从面向互联网的缓存/KV到面向推理的 KVCache。\n在技术层面，我们持续深耕缓存和KV的内核优化、分布式架构、云原生技术、Serverless 弹性、KVCache 缓存优化等前沿方向，致力于将 Tair 打造为业界领先的分布式KV存储与缓存产品，并在 AI Infra 浪潮中处于技术前沿。团队在内核性能优化、推理优化、存储引擎、高可用架构等方面积累了深厚的技术底蕴，多篇技术论文发表于顶会。\n1. 参与Tair内存数据库管控产品核心研发工作，包括高可用架构、性能优化等关键模块的设计与实现；\n2. 参与Tair管控平台的研发与管理，覆盖数据库全生命周期（创建、变配、备份、恢复、监控、告警、审计、优化等）及服务相关系统的研发；\n3. 参与从用户侧到资源侧的端到端研发，包括数据链路、指标链路、巡检链路、容量管理、成本分析等，构建智能化、自助化的数据库运维管理平台；\n4. 利用云原生技术（Kubernetes、Docker、ECS/神龙、VPC等）与数据库技术深度融合，打造高体验、高吞吐、高可扩展、高稳定性的云原生内存数据库服务；\n5. 通过产品化、智能化方式管控阿里云大规模分布式Tair实例集群，支撑集团及云上客户业务需求，为双十一等大促场景提供稳定、极致性能的缓存服务；\n6. 日常研发中持续提升系统稳定性、可扩展性、可观测性与高可用能力，面向用户提供简洁、高效、自助化、自动化的数据库管理平台；\n7. 负责上述相关技术方案设计、落地与实现，保障产品稳定性并持续迭代提升。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机科学或相关专业，或具备同等实践经验；\n2. 熟练使用 AI 辅助编程工具（如 Claude Code、Copilot、Cursor 等），对 AI Native 研发范式有实践或强烈兴趣。\n3. 3年以上后端开发经验，至少熟悉Java/Python/Go/C++中的一种或多种编程语言，熟悉Linux内核基本原理、常用工具与命令，具备良好的诊断和调试技能；\n4. 熟练掌握多线程、高并发系统编程和优化技能；熟悉分布式系统的设计与应用，熟悉分布式、缓存、消息等机制；能对分布式常用技术进行合理应用、解决问题；\n5. 熟悉Redis/Memcached等内存数据库或缓存系统，了解其内核原理、数据结构、持久化机制、高可用架构（主从复制、Sentinel、Cluster）者优先；\n6. 熟悉Kubernetes/OpenStack/CloudFoundry等开源云平台，熟悉Docker容器技术，有云原生应用开发经验者优先；\n7. 熟悉MySQL/PostgreSQL等关系型数据库，熟悉MongoDB/HBase/ElasticSearch/Kafka等开源数据库或队列产品，了解其原理并有运维经验者优先；\n8. 有大规模互联网产品研发经验、有云厂商IaaS或PaaS产品开发经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"MySQL",
"PostgreSQL",
"Redis",
"MongoDB",
"Linux",
"Docker",
"Kubernetes",
"Kafka",
"Elasticsearch",
"数据结构",
"分布式系统",
"数据库",
"解决问题",
"Go"
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"preferred_qualifications": "5. 熟悉Redis/Memcached等内存数据库或缓存系统，了解其内核原理、数据结构、持久化机制、高可用架构（主从复制、Sentinel、Cluster）者优先；6. 熟悉Kubernetes/OpenStack/CloudFoundry等开源云平台，熟悉Docker容器技术，有云原生应用开发经验者优先；7. 熟悉MySQL/PostgreSQL等关系型数据库，熟悉MongoDB/HBase/ElasticSearch/Kafka等开源数据库或队列产品，了解其原理并有运维经验者优先；8. 有大规模互联网产品研发经验、有云厂商IaaS或PaaS产品开发经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "阿里云智能-数据库AI研发工程师-杭州\n阿里云智能-数据库AI研发工程师-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\nTair是阿里云自主研发的分布式缓存和KV数据库产品，为企业提供高性能、低延迟、高可用的缓存与KV数据库，场景从面向互联网的缓存/KV到面向推理的 KVCache。\n在技术层面，我们持续深耕缓存和KV的内核优化、分布式架构、云原生技术、Serverless 弹性、KVCache 缓存优化等前沿方向，致力于将 Tair 打造为业界领先的分布式KV存储与缓存产品，并在 AI Infra 浪潮中处于技术前沿。团队在内核性能优化、推理优化、存储引擎、高可用架构等方面积累了深厚的技术底蕴，多篇技术论文发表于顶会。\n1. 参与Tair内存数据库管控产品核心研发工作，包括高可用架构、性能优化等关键模块的设计与实现；\n2. 参与Tair管控平台的研发与管理，覆盖数据库全生命周期（创建、变配、备份、恢复、监控、告警、审计、优化等）及服务相关系统的研发；\n3. 参与从用户侧到资源侧的端到端研发，包括数据链路、指标链路、巡检链路、容量管理、成本分析等，构建智能化、自助化的数据库运维管理平台；\n4. 利用云原生技术（Kubernetes、Docker、ECS/神龙、VPC等）与数据库技术深度融合，打造高体验、高吞吐、高可扩展、高稳定性的云原生内存数据库服务；\n5. 通过产品化、智能化方式管控阿里云大规模分布式Tair实例集群，支撑集团及云上客户业务需求，为双十一等大促场景提供稳定、极致性能的缓存服务；\n6. 日常研发中持续提升系统稳定性、可扩展性、可观测性与高可用能力，面向用户提供简洁、高效、自助化、自动化的数据库管理平台；\n7. 负责上述相关技术方案设计、落地与实现，保障产品稳定性并持续迭代提升。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，计算机科学或相关专业，或具备同等实践经验；\n2. 熟练使用 AI 辅助编程工具（如 Claude Code、Copilot、Cursor 等），对 AI Native 研发范式有实践或强烈兴趣。\n3. 3年以上后端开发经验，至少熟悉Java/Python/Go/C++中的一种或多种编程语言，熟悉Linux内核基本原理、常用工具与命令，具备良好的诊断和调试技能；\n4. 熟练掌握多线程、高并发系统编程和优化技能；熟悉分布式系统的设计与应用，熟悉分布式、缓存、消息等机制；能对分布式常用技术进行合理应用、解决问题；\n5. 熟悉Redis/Memcached等内存数据库或缓存系统，了解其内核原理、数据结构、持久化机制、高可用架构（主从复制、Sentinel、Cluster）者优先；\n6. 熟悉Kubernetes/OpenStack/CloudFoundry等开源云平台，熟悉Docker容器技术，有云原生应用开发经验者优先；\n7. 熟悉MySQL/PostgreSQL等关系型数据库，熟悉MongoDB/HBase/ElasticSearch/Kafka等开源数据库或队列产品，了解其原理并有运维经验者优先；\n8. 有大规模互联网产品研发经验、有云厂商IaaS或PaaS产品开发经验者优先。\nTair是阿里云自主研发的分布式缓存和KV数据库产品，为企业提供高性能、低延迟、高可用的缓存与KV数据库，场景从面向互联网的缓存/KV到面向推理的 KVCache。\n在技术层面，我们持续深耕缓存和KV的内核优化、分布式架构、云原生技术、Serverless 弹性、KVCache 缓存优化等前沿方向，致力于将 Tair 打造为业界领先的分布式KV存储与缓存产品，并在 AI Infra 浪潮中处于技术前沿。团队在内核性能优化、推理优化、存储引擎、高可用架构等方面积累了深厚的技术底蕴，多篇技术论文发表于顶会。\n1. 参与Tair内存数据库管控产品核心研发工作，包括高可用架构、性能优化等关键模块的设计与实现；\n2. 参与Tair管控平台的研发与管理，覆盖数据库全生命周期（创建、变配、备份、恢复、监控、告警、审计、优化等）及服务相关系统的研发；\n3. 参与从用户侧到资源侧的端到端研发，包括数据链路、指标链路、巡检链路、容量管理、成本分析等，构建智能化、自助化的数据库运维管理平台；\n4. 利用云原生技术（Kubernetes、Docker、ECS/神龙、VPC等）与数据库技术深度融合，打造高体验、高吞吐、高可扩展、高稳定性的云原生内存数据库服务；\n5. 通过产品化、智能化方式管控阿里云大规模分布式Tair实例集群，支撑集团及云上客户业务需求，为双十一等大促场景提供稳定、极致性能的缓存服务；\n6. 日常研发中持续提升系统稳定性、可扩展性、可观测性与高可用能力，面向用户提供简洁、高效、自助化、自动化的数据库管理平台；\n7. 负责上述相关技术方案设计、落地与实现，保障产品稳定性并持续迭代提升。\n1. 本科及以上学历，计算机科学或相关专业，或具备同等实践经验；\n2. 熟练使用 AI 辅助编程工具（如 Claude Code、Copilot、Cursor 等），对 AI Native 研发范式有实践或强烈兴趣。\n3. 3年以上后端开发经验，至少熟悉Java/Python/Go/C++中的一种或多种编程语言，熟悉Linux内核基本原理、常用工具与命令，具备良好的诊断和调试技能；\n4. 熟练掌握多线程、高并发系统编程和优化技能；熟悉分布式系统的设计与应用，熟悉分布式、缓存、消息等机制；能对分布式常用技术进行合理应用、解决问题；\n5. 熟悉Redis/Memcached等内存数据库或缓存系统，了解其内核原理、数据结构、持久化机制、高可用架构（主从复制、Sentinel、Cluster）者优先；\n6. 熟悉Kubernetes/OpenStack/CloudFoundry等开源云平台，熟悉Docker容器技术，有云原生应用开发经验者优先；\n7. 熟悉MySQL/PostgreSQL等关系型数据库，熟悉MongoDB/HBase/ElasticSearch/Kafka等开源数据库或队列产品，了解其原理并有运维经验者优先；\n8. 有大规模互联网产品研发经验、有云厂商IaaS或PaaS产品开发经验者优先。",
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