主分类：AI训练推理与计算优化
辅助：数据库与存储系统研发（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里云智能-PolarDB for 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",
"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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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "硕士及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1）构建数据库内AI推理系统架构，高效整合CPU，GPU等资源，设计数据迁移管理机制，优化模型（包括大模型和小模型）的核心性能指标；对PostgreSQL/MySQL等任一数据库有深入理；\n2）研发具备负载自适应能力的推理框架，开发高精度指标采集模块，实现基于实时负载特征的动态参数调优功能；\n3）研究在精度可接受范围内，多种近似推理及轻量化技术，包括采用模型压缩（如量化、剪枝）或近似算法（如近似最近邻搜索）降低计算开销；\n4）收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果；\n5）基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等；\n6） 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等。",
"requirements_text": "1）硕士及以上，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业；\n2）3-5年以上AI系统研发或高性能计算相关经验；\n3）深入理解CPU/GPU异构计算架构，具备资源调度与优化经验；精通至少一种主流推理框架（TensorRT、ONNX Runtime、vLLM、TGI等）；\n4）熟练掌握模型量化（INT8/FP16/BF16）、剪枝、蒸馏等压缩技术；了解小模型（BERT、ResNet等）在数据库场景下的部署策略；\n5）精通 C++/Python，具备良好的代码规范和高性能编程能力；具备技术选型与架构设计能力，能独立完成方案评审与技术决策；\n6）具备客户需求收集与分析能力，能将业务需求转化为技术方案；良好的沟通协调能力，能与产品、测试、运维团队高效协作；\n7）具备生产环境oncall经验，能快速响应并解决线上问题；有工单处置、bug排查、版本升级等运维实战经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"数据库",
"架构设计",
"沟通协调",
"沟通能力",
"分析能力"
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"fulltext": "阿里云智能-PolarDB for AI研发工程师-杭州\n阿里云智能-PolarDB for 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\n1）构建数据库内AI推理系统架构，高效整合CPU，GPU等资源，设计数据迁移管理机制，优化模型（包括大模型和小模型）的核心性能指标；对PostgreSQL/MySQL等任一数据库有深入理；\n2）研发具备负载自适应能力的推理框架，开发高精度指标采集模块，实现基于实时负载特征的动态参数调优功能；\n3）研究在精度可接受范围内，多种近似推理及轻量化技术，包括采用模型压缩（如量化、剪枝）或近似算法（如近似最近邻搜索）降低计算开销；\n4）收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果；\n5）基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等；\n6） 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等。\n\n职位要求\n1）硕士及以上，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业；\n2）3-5年以上AI系统研发或高性能计算相关经验；\n3）深入理解CPU/GPU异构计算架构，具备资源调度与优化经验；精通至少一种主流推理框架（TensorRT、ONNX Runtime、vLLM、TGI等）；\n4）熟练掌握模型量化（INT8/FP16/BF16）、剪枝、蒸馏等压缩技术；了解小模型（BERT、ResNet等）在数据库场景下的部署策略；\n5）精通 C++/Python，具备良好的代码规范和高性能编程能力；具备技术选型与架构设计能力，能独立完成方案评审与技术决策；\n6）具备客户需求收集与分析能力，能将业务需求转化为技术方案；良好的沟通协调能力，能与产品、测试、运维团队高效协作；\n7）具备生产环境oncall经验，能快速响应并解决线上问题；有工单处置、bug排查、版本升级等运维实战经验。\n1）构建数据库内AI推理系统架构，高效整合CPU，GPU等资源，设计数据迁移管理机制，优化模型（包括大模型和小模型）的核心性能指标；对PostgreSQL/MySQL等任一数据库有深入理；\n2）研发具备负载自适应能力的推理框架，开发高精度指标采集模块，实现基于实时负载特征的动态参数调优功能；\n3）研究在精度可接受范围内，多种近似推理及轻量化技术，包括采用模型压缩（如量化、剪枝）或近似算法（如近似最近邻搜索）降低计算开销；\n4）收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果；\n5）基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等；\n6） 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等。\n1）硕士及以上，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业；\n2）3-5年以上AI系统研发或高性能计算相关经验；\n3）深入理解CPU/GPU异构计算架构，具备资源调度与优化经验；精通至少一种主流推理框架（TensorRT、ONNX Runtime、vLLM、TGI等）；\n4）熟练掌握模型量化（INT8/FP16/BF16）、剪枝、蒸馏等压缩技术；了解小模型（BERT、ResNet等）在数据库场景下的部署策略；\n5）精通 C++/Python，具备良好的代码规范和高性能编程能力；具备技术选型与架构设计能力，能独立完成方案评审与技术决策；\n6）具备客户需求收集与分析能力，能将业务需求转化为技术方案；良好的沟通协调能力，能与产品、测试、运维团队高效协作；\n7）具备生产环境oncall经验，能快速响应并解决线上问题；有工单处置、bug排查、版本升级等运维实战经验。",
"standard_classification": {
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