主分类：企业经营与综合管理
辅助：AI训练推理与计算优化（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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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"degree": "• 技术基础：本科及以上学历",
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"responsibilities": "• 需求对接与方案交付：作为集团AI业务算力需求的核心对接人，深入理解业务场景，将模型部署需求转化为算力规格（TPM、MU等）和SLO性能指标，输出可落地的需求应答和交付方案。协调应用团队、推理引擎团队与SRE团队，组织方案评审、跟进交付进度，确保服务保质保量上线。\n• 资源效能分析与治理：建立AI算力资源的效能监控体系，围绕GPU利用率等核心指标进行数据分析，识别资源浪费和瓶颈场景，推动治理方案落地执行。跟踪核心业务推理性能表现，发现偏差时协同引擎团队调优，保障业务侧感知的推理速度与稳定性。\n• 服务流程与标准化建设：建立并持续优化集团内部算力服务流程，沉淀标准化的需求受理、方案评审、交付验收规范。结合服务过程中的共性问题，利用AI Agent或自动化工具提升服务效率，沉淀最佳实践。",
"requirements_text": "• 技术基础：本科及以上学历，计算机相关专业，或具备软件开发、系统运维、资源运营等技术岗位工作经验，能理解技术架构和基本的系统性能指标。\n• AI算力领域经验：有AI行业解决方案、GPU/算力资源管理、推理服务运营、技术支持等相关工作经验。了解大模型（MaaS）业务模式和推理算力基本特性（如Token计费、并发控制等），具备算力成本和容量的估算意识。\n• 沟通与项目管理能力：具备极强的跨部门协调能力和对客服务意识，能将模糊的业务需求拆解为清晰的技术指标和执行计划，高效推动多方团队达成共识、解决项目卡点。有项目管理经验者优先。\n• 加分项：熟悉GPU资源效能指标体系（利用率、显存占用等）；了解vLLM、SGLang等推理引擎基本原理；对AI Agent、skill等大模型应用生态有兴趣或初步实践。",
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"fulltext": "基础设施与稳定性工程-AI算力资源运营-杭州\n基础设施与稳定性工程-AI算力资源运营-杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-综合\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n• 需求对接与方案交付：作为集团AI业务算力需求的核心对接人，深入理解业务场景，将模型部署需求转化为算力规格（TPM、MU等）和SLO性能指标，输出可落地的需求应答和交付方案。协调应用团队、推理引擎团队与SRE团队，组织方案评审、跟进交付进度，确保服务保质保量上线。\n• 资源效能分析与治理：建立AI算力资源的效能监控体系，围绕GPU利用率等核心指标进行数据分析，识别资源浪费和瓶颈场景，推动治理方案落地执行。跟踪核心业务推理性能表现，发现偏差时协同引擎团队调优，保障业务侧感知的推理速度与稳定性。\n• 服务流程与标准化建设：建立并持续优化集团内部算力服务流程，沉淀标准化的需求受理、方案评审、交付验收规范。结合服务过程中的共性问题，利用AI Agent或自动化工具提升服务效率，沉淀最佳实践。\n\n职位要求\n• 技术基础：本科及以上学历，计算机相关专业，或具备软件开发、系统运维、资源运营等技术岗位工作经验，能理解技术架构和基本的系统性能指标。\n• AI算力领域经验：有AI行业解决方案、GPU/算力资源管理、推理服务运营、技术支持等相关工作经验。了解大模型（MaaS）业务模式和推理算力基本特性（如Token计费、并发控制等），具备算力成本和容量的估算意识。\n• 沟通与项目管理能力：具备极强的跨部门协调能力和对客服务意识，能将模糊的业务需求拆解为清晰的技术指标和执行计划，高效推动多方团队达成共识、解决项目卡点。有项目管理经验者优先。\n• 加分项：熟悉GPU资源效能指标体系（利用率、显存占用等）；了解vLLM、SGLang等推理引擎基本原理；对AI Agent、skill等大模型应用生态有兴趣或初步实践。\n• 需求对接与方案交付：作为集团AI业务算力需求的核心对接人，深入理解业务场景，将模型部署需求转化为算力规格（TPM、MU等）和SLO性能指标，输出可落地的需求应答和交付方案。协调应用团队、推理引擎团队与SRE团队，组织方案评审、跟进交付进度，确保服务保质保量上线。\n• 资源效能分析与治理：建立AI算力资源的效能监控体系，围绕GPU利用率等核心指标进行数据分析，识别资源浪费和瓶颈场景，推动治理方案落地执行。跟踪核心业务推理性能表现，发现偏差时协同引擎团队调优，保障业务侧感知的推理速度与稳定性。\n• 服务流程与标准化建设：建立并持续优化集团内部算力服务流程，沉淀标准化的需求受理、方案评审、交付验收规范。结合服务过程中的共性问题，利用AI Agent或自动化工具提升服务效率，沉淀最佳实践。\n• 技术基础：本科及以上学历，计算机相关专业，或具备软件开发、系统运维、资源运营等技术岗位工作经验，能理解技术架构和基本的系统性能指标。\n• AI算力领域经验：有AI行业解决方案、GPU/算力资源管理、推理服务运营、技术支持等相关工作经验。了解大模型（MaaS）业务模式和推理算力基本特性（如Token计费、并发控制等），具备算力成本和容量的估算意识。\n• 沟通与项目管理能力：具备极强的跨部门协调能力和对客服务意识，能将模糊的业务需求拆解为清晰的技术指标和执行计划，高效推动多方团队达成共识、解决项目卡点。有项目管理经验者优先。\n• 加分项：熟悉GPU资源效能指标体系（利用率、显存占用等）；了解vLLM、SGLang等推理引擎基本原理；对AI Agent、skill等大模型应用生态有兴趣或初步实践。",
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