主分类：生产运维与可靠性工程
辅助：Agent系统开发（仅展示）
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-智能运维开发工程师-AIOps Agent方向",
"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": {
"working_years": 3,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责超大规模大数据平台及 AI平台的稳定性保障，围绕监控告警、故障诊断、容量水位、链路治理、变更风险、应急处置和复盘改进等场景，持续提升系统可靠性。\n2. 负责生产环境部署、发布、扩缩容、迁移等关键场景的稳定性保障，沉淀交付与运营的标准化方案。\n3. 负责支持客户业务平稳迁移方案设计、适配、风险评估，在迁移关键节点提供稳定性兜底。\n4. 参与智能运维 Agent建设，结合大模型、RAG、工具调用、自动化编排和知识库能力，落地日志分\n析、指标分析、故障归因、异常检测、根因定位、SOP 执行和运维问答等AI化运维能力。",
"requirements_text": "1. 深入理解 ElasticSearch、EMR、Spark、StarRocks 等分布式系统技术架构和调用链路，熟悉阿里云云原生架构与网络架构。\n2. 3 年以上云计算/AI相关工作经验，具备某一大产品领域知识（基础设施，网络，云原生）+AI领域知识，经历过大型互联网系统的保障建设以及AI系统建设。 有大规模业务迁移（跨云、跨机房、跨架构）的方案设计与落地经验 优先。\n3. 了解AI领域前沿技术进展，熟练掌握AI工具，对全栈AI（AI Infra，MAAS以及AI工程应用）有具体实践经验。\n4. 有运维开发、平台开发、自动化工具建设经验，对大模型、RAG、Agent等 AI 工程化技术和AI Coding有实践经验。有 LLM / Agent 在运维场景的落地经验并有真实落地数据，如运维 Agent、智能巡检、根因诊断、应急 Copilot、ChatOps 等 优先。\n5. 主动自驱，结构化表达，善于把\"一次性问题\"沉淀为\"可复用方案\"，能与产品研发、客户、合作伙伴多方协同推进结果。\n6. 拥抱变化，结果导向，在业务和组织节奏快速变化的环境中保持适应力，对内部协作方与客户的真实诉求有敏感度，并以终态目标为导向推进事情落地。",
"skills": [AI生成
"Spark",
"Elasticsearch",
"分布式系统",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "有大规模业务迁移（跨云、跨机房、跨架构）的方案设计与落地经验 优先；有 LLM / Agent 在运维场景的落地经验并有真实落地数据，如运维 Agent、智能巡检、根因诊断、应急 Copilot、ChatOps 等 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-智能运维开发工程师-AIOps Agent方向\n阿里云智能-智能运维开发工程师-AIOps Agent方向\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 负责超大规模大数据平台及 AI平台的稳定性保障，围绕监控告警、故障诊断、容量水位、链路治理、变更风险、应急处置和复盘改进等场景，持续提升系统可靠性。\n2. 负责生产环境部署、发布、扩缩容、迁移等关键场景的稳定性保障，沉淀交付与运营的标准化方案。\n3. 负责支持客户业务平稳迁移方案设计、适配、风险评估，在迁移关键节点提供稳定性兜底。\n4. 参与智能运维 Agent建设，结合大模型、RAG、工具调用、自动化编排和知识库能力，落地日志分\n析、指标分析、故障归因、异常检测、根因定位、SOP 执行和运维问答等AI化运维能力。\n\n职位要求\n1. 深入理解 ElasticSearch、EMR、Spark、StarRocks 等分布式系统技术架构和调用链路，熟悉阿里云云原生架构与网络架构。\n2. 3 年以上云计算/AI相关工作经验，具备某一大产品领域知识（基础设施，网络，云原生）+AI领域知识，经历过大型互联网系统的保障建设以及AI系统建设。 有大规模业务迁移（跨云、跨机房、跨架构）的方案设计与落地经验 优先。\n3. 了解AI领域前沿技术进展，熟练掌握AI工具，对全栈AI（AI Infra，MAAS以及AI工程应用）有具体实践经验。\n4. 有运维开发、平台开发、自动化工具建设经验，对大模型、RAG、Agent等 AI 工程化技术和AI Coding有实践经验。有 LLM / Agent 在运维场景的落地经验并有真实落地数据，如运维 Agent、智能巡检、根因诊断、应急 Copilot、ChatOps 等 优先。\n5. 主动自驱，结构化表达，善于把\"一次性问题\"沉淀为\"可复用方案\"，能与产品研发、客户、合作伙伴多方协同推进结果。\n6. 拥抱变化，结果导向，在业务和组织节奏快速变化的环境中保持适应力，对内部协作方与客户的真实诉求有敏感度，并以终态目标为导向推进事情落地。\n1. 负责超大规模大数据平台及 AI平台的稳定性保障，围绕监控告警、故障诊断、容量水位、链路治理、变更风险、应急处置和复盘改进等场景，持续提升系统可靠性。\n2. 负责生产环境部署、发布、扩缩容、迁移等关键场景的稳定性保障，沉淀交付与运营的标准化方案。\n3. 负责支持客户业务平稳迁移方案设计、适配、风险评估，在迁移关键节点提供稳定性兜底。\n4. 参与智能运维 Agent建设，结合大模型、RAG、工具调用、自动化编排和知识库能力，落地日志分\n析、指标分析、故障归因、异常检测、根因定位、SOP 执行和运维问答等AI化运维能力。\n1. 深入理解 ElasticSearch、EMR、Spark、StarRocks 等分布式系统技术架构和调用链路，熟悉阿里云云原生架构与网络架构。\n2. 3 年以上云计算/AI相关工作经验，具备某一大产品领域知识（基础设施，网络，云原生）+AI领域知识，经历过大型互联网系统的保障建设以及AI系统建设。 有大规模业务迁移（跨云、跨机房、跨架构）的方案设计与落地经验 优先。\n3. 了解AI领域前沿技术进展，熟练掌握AI工具，对全栈AI（AI Infra，MAAS以及AI工程应用）有具体实践经验。\n4. 有运维开发、平台开发、自动化工具建设经验，对大模型、RAG、Agent等 AI 工程化技术和AI Coding有实践经验。有 LLM / Agent 在运维场景的落地经验并有真实落地数据，如运维 Agent、智能巡检、根因诊断、应急 Copilot、ChatOps 等 优先。\n5. 主动自驱，结构化表达，善于把\"一次性问题\"沉淀为\"可复用方案\"，能与产品研发、客户、合作伙伴多方协同推进结果。\n6. 拥抱变化，结果导向，在业务和组织节奏快速变化的环境中保持适应力，对内部协作方与客户的真实诉求有敏感度，并以终态目标为导向推进事情落地。",
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