主分类:云基础设施与系统软件研发
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": "智能引擎-AI Systems 研发工程师-杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "我们的平台:TPP 是阿里集团一个经过多年打磨、支撑大规模在线业务研发交付的 超大规模Serverless 平台,在资源调度、超大规模在线Serving、极速迭代链路、可观测性等方向积累了完整的平台能力。Agent 时代,TPP 正在进行全面的 AI Native 升级——我们希望与你一起,既用 AI 重塑平台自身的研发范式,也把一站式业务研发交付演进到智能化形态。\n我们需要你:\n1、负责 Serverless 基础平台自身的 AI Native 升级:以 AI 重塑平台从需求、开发、测试到发布、运维的全研发生命周期,让平台自身成为 AI Native 研发模式的第一实践者;\n2、、推动 TPP 在 Agent 时代的延续与发展:建设基于 Agent 的业务一站式研发交付能力,推动业务研发从 UI 操作模式转向自然语言对话模式;参与 Agent harness 效果工程,构建 Agent 评测与自进化的数据闭环,从工程角度持续提升 Agent 效果;\n3、持续演进平台底座:设计并实现高并发、高可用、高性能、高可观测的 Serverless 运行时与调度体系,为业务提供坚实的技术底座,支持业务的智能化转型。\n岗位可以带给你的成长:\n①这个岗位具备相当的挑战性:平台承载大规模在线流量,对时延与可用性要求苛刻,而同等体量平台的 AI Native 升级在业内少有成熟方案可循,你做的每一步都是行业前沿的探索。\n②如果你一直做基础平台、中间件或高并发系统,正在思考如何走向 AI Agent,这里会是一个少见的落点:\n平台工程经验是最大的本钱,是Agent从Demo走向生产的核心技术支撑。团队将提供体系化的培养支持,帮你完成从平台工程到 Agent 工程的认知升级。",
"requirements_text": "1.热爱编程,熟练掌握 Java / Python / Go 中至少一门编程语言,数据结构与算法基础扎实,精通面向对象设计原则,有良好的编程习惯与工程素养;\n2.具有高并发系统、基础平台或中间件方向之一的研发经验,熟悉分布式系统常见技术栈(RPC 框架、消息队列、调度系统、可观测性等),有实际的性能优化或高可用建设经验;\n3.熟悉网络编程与多线程编程,对 TCP/IP、HTTP 等协议有深入理解,熟悉 Unix/Linux 环境编程与常用调试工具;\n4.有 Agent 相关实践,有以下其一的经历就可以:熟悉主流大模型应用框架(LangGraph、DeepAgents 等),参与过 Agent 系统搭建、效果优化或评测相关项目,对 Agent harness、自进化等方向有理解,或了解模型微调与推理加速(vLLM、SGLang 等)的基本概念者优先;\n5.学习能力强,对新事物保有好奇心,善于独立思考并反思总结。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Linux",
"数据结构",
"分布式系统",
"模型微调",
"性能优化",
"学习能力",
"Go",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "4.有 Agent 相关实践,有以下其一的经历就可以:熟悉主流大模型应用框架(LangGraph、DeepAgents 等),参与过 Agent 系统搭建、效果优化或评测相关项目,对 Agent harness、自进化等方向有理解,或了解模型微调与推理加速(vLLM、SGLang 等)的基本概念者优先",
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"fulltext": "智能引擎-AI Systems 研发工程师-杭州\n智能引擎-AI Systems 研发工程师-杭州\n\n基础信息\n职位类别:技术类-开发\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n我们的平台:TPP 是阿里集团一个经过多年打磨、支撑大规模在线业务研发交付的 超大规模Serverless 平台,在资源调度、超大规模在线Serving、极速迭代链路、可观测性等方向积累了完整的平台能力。Agent 时代,TPP 正在进行全面的 AI Native 升级——我们希望与你一起,既用 AI 重塑平台自身的研发范式,也把一站式业务研发交付演进到智能化形态。\n我们需要你:\n1、负责 Serverless 基础平台自身的 AI Native 升级:以 AI 重塑平台从需求、开发、测试到发布、运维的全研发生命周期,让平台自身成为 AI Native 研发模式的第一实践者;\n2、、推动 TPP 在 Agent 时代的延续与发展:建设基于 Agent 的业务一站式研发交付能力,推动业务研发从 UI 操作模式转向自然语言对话模式;参与 Agent harness 效果工程,构建 Agent 评测与自进化的数据闭环,从工程角度持续提升 Agent 效果;\n3、持续演进平台底座:设计并实现高并发、高可用、高性能、高可观测的 Serverless 运行时与调度体系,为业务提供坚实的技术底座,支持业务的智能化转型。\n岗位可以带给你的成长:\n①这个岗位具备相当的挑战性:平台承载大规模在线流量,对时延与可用性要求苛刻,而同等体量平台的 AI Native 升级在业内少有成熟方案可循,你做的每一步都是行业前沿的探索。\n②如果你一直做基础平台、中间件或高并发系统,正在思考如何走向 AI Agent,这里会是一个少见的落点:\n平台工程经验是最大的本钱,是Agent从Demo走向生产的核心技术支撑。团队将提供体系化的培养支持,帮你完成从平台工程到 Agent 工程的认知升级。\n\n职位要求\n1.热爱编程,熟练掌握 Java / Python / Go 中至少一门编程语言,数据结构与算法基础扎实,精通面向对象设计原则,有良好的编程习惯与工程素养;\n2.具有高并发系统、基础平台或中间件方向之一的研发经验,熟悉分布式系统常见技术栈(RPC 框架、消息队列、调度系统、可观测性等),有实际的性能优化或高可用建设经验;\n3.熟悉网络编程与多线程编程,对 TCP/IP、HTTP 等协议有深入理解,熟悉 Unix/Linux 环境编程与常用调试工具;\n4.有 Agent 相关实践,有以下其一的经历就可以:熟悉主流大模型应用框架(LangGraph、DeepAgents 等),参与过 Agent 系统搭建、效果优化或评测相关项目,对 Agent harness、自进化等方向有理解,或了解模型微调与推理加速(vLLM、SGLang 等)的基本概念者优先;\n5.学习能力强,对新事物保有好奇心,善于独立思考并反思总结。\n我们的平台:TPP 是阿里集团一个经过多年打磨、支撑大规模在线业务研发交付的 超大规模Serverless 平台,在资源调度、超大规模在线Serving、极速迭代链路、可观测性等方向积累了完整的平台能力。Agent 时代,TPP 正在进行全面的 AI Native 升级——我们希望与你一起,既用 AI 重塑平台自身的研发范式,也把一站式业务研发交付演进到智能化形态。\n我们需要你:\n1、负责 Serverless 基础平台自身的 AI Native 升级:以 AI 重塑平台从需求、开发、测试到发布、运维的全研发生命周期,让平台自身成为 AI Native 研发模式的第一实践者;\n2、、推动 TPP 在 Agent 时代的延续与发展:建设基于 Agent 的业务一站式研发交付能力,推动业务研发从 UI 操作模式转向自然语言对话模式;参与 Agent harness 效果工程,构建 Agent 评测与自进化的数据闭环,从工程角度持续提升 Agent 效果;\n3、持续演进平台底座:设计并实现高并发、高可用、高性能、高可观测的 Serverless 运行时与调度体系,为业务提供坚实的技术底座,支持业务的智能化转型。\n岗位可以带给你的成长:\n①这个岗位具备相当的挑战性:平台承载大规模在线流量,对时延与可用性要求苛刻,而同等体量平台的 AI Native 升级在业内少有成熟方案可循,你做的每一步都是行业前沿的探索。\n②如果你一直做基础平台、中间件或高并发系统,正在思考如何走向 AI Agent,这里会是一个少见的落点:\n平台工程经验是最大的本钱,是Agent从Demo走向生产的核心技术支撑。团队将提供体系化的培养支持,帮你完成从平台工程到 Agent 工程的认知升级。\n1.热爱编程,熟练掌握 Java / Python / Go 中至少一门编程语言,数据结构与算法基础扎实,精通面向对象设计原则,有良好的编程习惯与工程素养;\n2.具有高并发系统、基础平台或中间件方向之一的研发经验,熟悉分布式系统常见技术栈(RPC 框架、消息队列、调度系统、可观测性等),有实际的性能优化或高可用建设经验;\n3.熟悉网络编程与多线程编程,对 TCP/IP、HTTP 等协议有深入理解,熟悉 Unix/Linux 环境编程与常用调试工具;\n4.有 Agent 相关实践,有以下其一的经历就可以:熟悉主流大模型应用框架(LangGraph、DeepAgents 等),参与过 Agent 系统搭建、效果优化或评测相关项目,对 Agent harness、自进化等方向有理解,或了解模型微调与推理加速(vLLM、SGLang 等)的基本概念者优先;\n5.学习能力强,对新事物保有好奇心,善于独立思考并反思总结。",
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