主分类：软件测试与质量工程
辅助：云基础设施与系统软件研发（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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"job": {
"job_title": "阿里云智能-AI infra工程效能与质量开发专家-杭州",
"job_level": "专家",AI生成
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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_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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"responsibilities": "1. 负责泛容器服务全年故障管控，推动故障分收敛，通过核心/普通仓库分级覆盖率标准及集成测试成功率保障研发过程质量，实现ACK/ACS/FC等产品闭环修复。\n2. 主导容器服务全生命周期质量保障体系建设，拉齐多产品一致的质量策略、验收方案与验收流程，确保质量保障水位统一。\n3. 规划建设AI Native CI平台，基于AI Agent实现测试失败分析、报告生成、流水线编排等场景，提升测试用例AI生成比例与代码风险扫描能力。\n4. 负责容器产品性能容量提升，主导性能评测基础设施建设与标准化基线管理，以评测数据驱动容量规划与性能优化。\n5. 建设容器故障演练体系，验证产品容灾、告警与逃逸能力，跟进历史故障改进落地及重大架构改造质量风险评估。\n6. 推动AI Coding在容器研发团队的实践落地，探索AI辅助开发在测试生成、代码评审、风险识别等场景的规模化应用。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、软件工程及相关专业，5年以上云计算、容器或DevOps领域工作经验，熟悉Kubernetes、Docker等云原生技术栈。\n2. 具备完整的软件质量保障体系建设和落地经验，精通CI/CD流水线、自动化测试、代码覆盖率度量等研发效能工程实践。\n对AI Agent、大模型应用有实际项目经验或深度理解，能够将AI能力融入研发测试流程，推动平台智能化升级。\n3. 具备性能测试与容量规划经验，熟悉性能评测工具链和基线管理方法，能够通过数据驱动发现和解决性能瓶颈。具备故障演练、混沌工程或容灾测试经验，熟悉高可用架构设计，能够系统性评估和验证产品容灾能力。\n4. 熟练使用 AI 开发工具，有AI相关开发工具应用研发经验者优先，熟悉业界主流的Agent Infra、Agent Sandbox、Agent RL等技术，具备 Agent 平台构建、Skills开发、MCP部署等实战经验者优先，持有阿里云 ACA/ACP/ACE 认证证书者优先。\n5. 有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。",
"skills": [AI生成
"Docker",
"Kubernetes",
"自动化测试",
"架构设计",
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"大语言模型"
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"fulltext": "阿里云智能-AI infra工程效能与质量开发专家-杭州\n阿里云智能-AI infra工程效能与质量开发专家-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 负责泛容器服务全年故障管控，推动故障分收敛，通过核心/普通仓库分级覆盖率标准及集成测试成功率保障研发过程质量，实现ACK/ACS/FC等产品闭环修复。\n2. 主导容器服务全生命周期质量保障体系建设，拉齐多产品一致的质量策略、验收方案与验收流程，确保质量保障水位统一。\n3. 规划建设AI Native CI平台，基于AI Agent实现测试失败分析、报告生成、流水线编排等场景，提升测试用例AI生成比例与代码风险扫描能力。\n4. 负责容器产品性能容量提升，主导性能评测基础设施建设与标准化基线管理，以评测数据驱动容量规划与性能优化。\n5. 建设容器故障演练体系，验证产品容灾、告警与逃逸能力，跟进历史故障改进落地及重大架构改造质量风险评估。\n6. 推动AI Coding在容器研发团队的实践落地，探索AI辅助开发在测试生成、代码评审、风险识别等场景的规模化应用。\n\n职位要求\n1. 计算机科学、软件工程及相关专业，5年以上云计算、容器或DevOps领域工作经验，熟悉Kubernetes、Docker等云原生技术栈。\n2. 具备完整的软件质量保障体系建设和落地经验，精通CI/CD流水线、自动化测试、代码覆盖率度量等研发效能工程实践。\n对AI Agent、大模型应用有实际项目经验或深度理解，能够将AI能力融入研发测试流程，推动平台智能化升级。\n3. 具备性能测试与容量规划经验，熟悉性能评测工具链和基线管理方法，能够通过数据驱动发现和解决性能瓶颈。具备故障演练、混沌工程或容灾测试经验，熟悉高可用架构设计，能够系统性评估和验证产品容灾能力。\n4. 熟练使用 AI 开发工具，有AI相关开发工具应用研发经验者优先，熟悉业界主流的Agent Infra、Agent Sandbox、Agent RL等技术，具备 Agent 平台构建、Skills开发、MCP部署等实战经验者优先，持有阿里云 ACA/ACP/ACE 认证证书者优先。\n5. 有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。\n1. 负责泛容器服务全年故障管控，推动故障分收敛，通过核心/普通仓库分级覆盖率标准及集成测试成功率保障研发过程质量，实现ACK/ACS/FC等产品闭环修复。\n2. 主导容器服务全生命周期质量保障体系建设，拉齐多产品一致的质量策略、验收方案与验收流程，确保质量保障水位统一。\n3. 规划建设AI Native CI平台，基于AI Agent实现测试失败分析、报告生成、流水线编排等场景，提升测试用例AI生成比例与代码风险扫描能力。\n4. 负责容器产品性能容量提升，主导性能评测基础设施建设与标准化基线管理，以评测数据驱动容量规划与性能优化。\n5. 建设容器故障演练体系，验证产品容灾、告警与逃逸能力，跟进历史故障改进落地及重大架构改造质量风险评估。\n6. 推动AI Coding在容器研发团队的实践落地，探索AI辅助开发在测试生成、代码评审、风险识别等场景的规模化应用。\n1. 计算机科学、软件工程及相关专业，5年以上云计算、容器或DevOps领域工作经验，熟悉Kubernetes、Docker等云原生技术栈。\n2. 具备完整的软件质量保障体系建设和落地经验，精通CI/CD流水线、自动化测试、代码覆盖率度量等研发效能工程实践。\n对AI Agent、大模型应用有实际项目经验或深度理解，能够将AI能力融入研发测试流程，推动平台智能化升级。\n3. 具备性能测试与容量规划经验，熟悉性能评测工具链和基线管理方法，能够通过数据驱动发现和解决性能瓶颈。具备故障演练、混沌工程或容灾测试经验，熟悉高可用架构设计，能够系统性评估和验证产品容灾能力。\n4. 熟练使用 AI 开发工具，有AI相关开发工具应用研发经验者优先，熟悉业界主流的Agent Infra、Agent Sandbox、Agent RL等技术，具备 Agent 平台构建、Skills开发、MCP部署等实战经验者优先，持有阿里云 ACA/ACP/ACE 认证证书者优先。\n5. 有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。",
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