主分类：云基础设施与系统软件研发
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": "千问办公-MaaS 平台研发工程师-全球化",
"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-基础平台"AI生成
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"company": {
"company_name": "钉钉",
"company_industry": "企业服务 / 协同办公",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "钉钉提供企业沟通、协同办公和组织数字化工具。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "岗位职责\n1. MaaS 平台建设\n● 负责 MaaS 平台整体架构设计与核心模块开发；\n● 建设统一模型 API Gateway，支持不同模型供应商和不同模型的统一接入；\n● 支持 LLM、ASR、翻译、多模态等模型能力的统一服务化。\n2. 模型供给与调度\n● 接入国内外主流模型及第三方模型服务；\n● 建设模型路由、负载均衡、故障切换、限流和熔断能力；\n● 根据价格、性能、稳定性动态选择模型供给。\n3. 稳定性与高并发\n● 保障平台高并发、高可用和低延迟；\n● 建设模型调用监控、告警、日志和 SLA 体系；\n● 解决模型调用中的超时、限流、账号异常、供应商故障等问题。\n4. 成本优化\n● 建立模型调用成本分析和核算体系；\n● 持续优化 Token、GPU、API 调用等成本；\n● 通过多供应商调度、缓存、模型分级等方式降低整体模型成本。\n5. 平台产品化\n● 建设计费、配额、API Key、用户权限等平台能力；\n● 支持内部业务和外部客户快速接入；\n● 推动 MaaS 平台从内部基础设施逐步演进为可商业化的平台产品。",
"requirements_text": "● 3 年以上后端或基础平台研发经验；\n● 熟悉 Java / Go / Python 中至少一种语言；\n● 有高并发、高可用分布式系统开发经验；\n● 熟悉 API Gateway、RPC、消息队列、缓存、数据库等基础技术；\n● 对大模型 API、LLM Serving、模型推理服务有一定理解；\n● 有云计算、AI Infra、模型平台、API 平台相关经验优先；\n● 有 OpenAI、Claude、Qwen 等模型 API 接入和工程实践经验优先；\n● 对系统稳定性和成本高度敏感，具备较强的问题定位和工程落地能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"分布式系统",
"数据库",
"Go",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "● 有云计算、AI Infra、模型平台、API 平台相关经验优先；● 有 OpenAI、Claude、Qwen 等模型 API 接入和工程实践经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"fulltext": "千问办公-MaaS 平台研发工程师-全球化\n千问办公-MaaS 平台研发工程师-全球化\n\n基础信息\n职位类别：技术-基础平台\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n岗位职责\n1. MaaS 平台建设\n● 负责 MaaS 平台整体架构设计与核心模块开发；\n● 建设统一模型 API Gateway，支持不同模型供应商和不同模型的统一接入；\n● 支持 LLM、ASR、翻译、多模态等模型能力的统一服务化。\n2. 模型供给与调度\n● 接入国内外主流模型及第三方模型服务；\n● 建设模型路由、负载均衡、故障切换、限流和熔断能力；\n● 根据价格、性能、稳定性动态选择模型供给。\n3. 稳定性与高并发\n● 保障平台高并发、高可用和低延迟；\n● 建设模型调用监控、告警、日志和 SLA 体系；\n● 解决模型调用中的超时、限流、账号异常、供应商故障等问题。\n4. 成本优化\n● 建立模型调用成本分析和核算体系；\n● 持续优化 Token、GPU、API 调用等成本；\n● 通过多供应商调度、缓存、模型分级等方式降低整体模型成本。\n5. 平台产品化\n● 建设计费、配额、API Key、用户权限等平台能力；\n● 支持内部业务和外部客户快速接入；\n● 推动 MaaS 平台从内部基础设施逐步演进为可商业化的平台产品。\n\n职位要求\n● 3 年以上后端或基础平台研发经验；\n● 熟悉 Java / Go / Python 中至少一种语言；\n● 有高并发、高可用分布式系统开发经验；\n● 熟悉 API Gateway、RPC、消息队列、缓存、数据库等基础技术；\n● 对大模型 API、LLM Serving、模型推理服务有一定理解；\n● 有云计算、AI Infra、模型平台、API 平台相关经验优先；\n● 有 OpenAI、Claude、Qwen 等模型 API 接入和工程实践经验优先；\n● 对系统稳定性和成本高度敏感，具备较强的问题定位和工程落地能力。\n岗位职责\n1. MaaS 平台建设\n● 负责 MaaS 平台整体架构设计与核心模块开发；\n● 建设统一模型 API Gateway，支持不同模型供应商和不同模型的统一接入；\n● 支持 LLM、ASR、翻译、多模态等模型能力的统一服务化。\n2. 模型供给与调度\n● 接入国内外主流模型及第三方模型服务；\n● 建设模型路由、负载均衡、故障切换、限流和熔断能力；\n● 根据价格、性能、稳定性动态选择模型供给。\n3. 稳定性与高并发\n● 保障平台高并发、高可用和低延迟；\n● 建设模型调用监控、告警、日志和 SLA 体系；\n● 解决模型调用中的超时、限流、账号异常、供应商故障等问题。\n4. 成本优化\n● 建立模型调用成本分析和核算体系；\n● 持续优化 Token、GPU、API 调用等成本；\n● 通过多供应商调度、缓存、模型分级等方式降低整体模型成本。\n5. 平台产品化\n● 建设计费、配额、API Key、用户权限等平台能力；\n● 支持内部业务和外部客户快速接入；\n● 推动 MaaS 平台从内部基础设施逐步演进为可商业化的平台产品。\n● 3 年以上后端或基础平台研发经验；\n● 熟悉 Java / Go / Python 中至少一种语言；\n● 有高并发、高可用分布式系统开发经验；\n● 熟悉 API Gateway、RPC、消息队列、缓存、数据库等基础技术；\n● 对大模型 API、LLM Serving、模型推理服务有一定理解；\n● 有云计算、AI Infra、模型平台、API 平台相关经验优先；\n● 有 OpenAI、Claude、Qwen 等模型 API 接入和工程实践经验优先；\n● 对系统稳定性和成本高度敏感，具备较强的问题定位和工程落地能力。",
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