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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里云智能-AI研发工程师-数据库-杭州",
"job_level": "未披露",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": "软件研发"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": {
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"currency": "未披露",
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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": "负责阿里云 MongoDB 云数据库管控平台与数据库内核的研发工作，包括但不限于：\n1、负责 MongoDB 云数据库管控平台研发，涵盖实例全生命周期管理（创建、变更、升级、迁移、弹性伸缩、多可用区容灾编排），为云上用户提供稳定、高效、自助化的数据库服务。\n2、参与云原生架构演进，基于 Kubernetes、ECS、EBS 等云基础设施，构建 Serverless 形态、智能资源调度与自动化运维能力。\n3、构建面向 AI Agent 的产品化能力，落地 MongoDB Agent、MCP 服务、CLI 工具链与分层 Skill 体系，系统性降低用户运维门槛。\n4、建设智能诊断、巡检、根因定位与自愈能力，结合 LLM Agent 从线上问题中提炼模式，持续降低 MTTR 与运维成本。\n5、深入 MongoDB 内核进行性能分析与调优，独立定位和解决云上用户遇到的稳定性与性能问题，推动从内核到管控的端到端优化。",
"requirements_text": "1、系统编程功底扎实，深入理解并发模型、内存管理与 I/O 模型；对数据库内核（存储引擎、查询优化、复制协议）或大规模分布式系统有深刻理解，有 MongoDB、Redis、HBase 等 NoSQL 系统研发或深度运维经验者优先。\n2、熟悉 Linux 系统编程与性能分析工具链（perf、bpftrace、火焰图等），具备从操作系统、存储引擎到网络协议栈的全链路性能调优能力。\n3、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。\n4、熟悉 Kubernetes 及云原生技术栈，有 Operator 开发、管控平台研发或大规模集群调度经验；有 LLM 工程实践（Prompt Engineering / Function Calling / RAG）或 AI Agent 开发经验，熟悉 MCP 等协议者优先。\n5、有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，对线上环境及海量数据有敬畏之心，善于基于数据驱动解决复杂系统的性能或稳定性问题。",
"skills": [AI生成
"Redis",
"MongoDB",
"Linux",
"Kubernetes",
"分布式系统",
"数据库",
"性能调优",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "对数据库内核（存储引擎、查询优化、复制协议）或大规模分布式系统有深刻理解，有 MongoDB、Redis、HBase 等 NoSQL 系统研发或深度运维经验者优先；有 LLM 工程实践（Prompt Engineering / Function Calling / RAG）或 AI Agent 开发经验，熟悉 MCP 等协议者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"fulltext": "阿里云智能-AI研发工程师-数据库-杭州\n阿里云智能-AI研发工程师-数据库-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n负责阿里云 MongoDB 云数据库管控平台与数据库内核的研发工作，包括但不限于：\n1、负责 MongoDB 云数据库管控平台研发，涵盖实例全生命周期管理（创建、变更、升级、迁移、弹性伸缩、多可用区容灾编排），为云上用户提供稳定、高效、自助化的数据库服务。\n2、参与云原生架构演进，基于 Kubernetes、ECS、EBS 等云基础设施，构建 Serverless 形态、智能资源调度与自动化运维能力。\n3、构建面向 AI Agent 的产品化能力，落地 MongoDB Agent、MCP 服务、CLI 工具链与分层 Skill 体系，系统性降低用户运维门槛。\n4、建设智能诊断、巡检、根因定位与自愈能力，结合 LLM Agent 从线上问题中提炼模式，持续降低 MTTR 与运维成本。\n5、深入 MongoDB 内核进行性能分析与调优，独立定位和解决云上用户遇到的稳定性与性能问题，推动从内核到管控的端到端优化。\n\n职位要求\n1、系统编程功底扎实，深入理解并发模型、内存管理与 I/O 模型；对数据库内核（存储引擎、查询优化、复制协议）或大规模分布式系统有深刻理解，有 MongoDB、Redis、HBase 等 NoSQL 系统研发或深度运维经验者优先。\n2、熟悉 Linux 系统编程与性能分析工具链（perf、bpftrace、火焰图等），具备从操作系统、存储引擎到网络协议栈的全链路性能调优能力。\n3、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。\n4、熟悉 Kubernetes 及云原生技术栈，有 Operator 开发、管控平台研发或大规模集群调度经验；有 LLM 工程实践（Prompt Engineering / Function Calling / RAG）或 AI Agent 开发经验，熟悉 MCP 等协议者优先。\n5、有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，对线上环境及海量数据有敬畏之心，善于基于数据驱动解决复杂系统的性能或稳定性问题。\n负责阿里云 MongoDB 云数据库管控平台与数据库内核的研发工作，包括但不限于：\n1、负责 MongoDB 云数据库管控平台研发，涵盖实例全生命周期管理（创建、变更、升级、迁移、弹性伸缩、多可用区容灾编排），为云上用户提供稳定、高效、自助化的数据库服务。\n2、参与云原生架构演进，基于 Kubernetes、ECS、EBS 等云基础设施，构建 Serverless 形态、智能资源调度与自动化运维能力。\n3、构建面向 AI Agent 的产品化能力，落地 MongoDB Agent、MCP 服务、CLI 工具链与分层 Skill 体系，系统性降低用户运维门槛。\n4、建设智能诊断、巡检、根因定位与自愈能力，结合 LLM Agent 从线上问题中提炼模式，持续降低 MTTR 与运维成本。\n5、深入 MongoDB 内核进行性能分析与调优，独立定位和解决云上用户遇到的稳定性与性能问题，推动从内核到管控的端到端优化。\n1、系统编程功底扎实，深入理解并发模型、内存管理与 I/O 模型；对数据库内核（存储引擎、查询优化、复制协议）或大规模分布式系统有深刻理解，有 MongoDB、Redis、HBase 等 NoSQL 系统研发或深度运维经验者优先。\n2、熟悉 Linux 系统编程与性能分析工具链（perf、bpftrace、火焰图等），具备从操作系统、存储引擎到网络协议栈的全链路性能调优能力。\n3、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。\n4、熟悉 Kubernetes 及云原生技术栈，有 Operator 开发、管控平台研发或大规模集群调度经验；有 LLM 工程实践（Prompt Engineering / Function Calling / RAG）或 AI Agent 开发经验，熟悉 MCP 等协议者优先。\n5、有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，对线上环境及海量数据有敬畏之心，善于基于数据驱动解决复杂系统的性能或稳定性问题。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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