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面向云原生的因果世界模型与自主运维智能体-A Star

· 杭州 · 阿里云

JD数据
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        "responsibilities": "面向云原生的因果世界模型与自主运维智能体-A Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴2027届应届生\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n负责阿里云可观测平台核心算法与智能引擎建设,沉淀深厚的运维领域知识与经验。加入该岗位,您将基于大模型技术,构建下一代 AIOps 产品核心竞争力,打造面向未来的智能运维基础设施。\n1. 研发可观测核心算子,负责设计与研发面向海量可观测数据的核心算法算子,实现对海量原始数据的高效预处理与特征提取,为上层智能应用提供高质量输入;\n2. 参与 AIOps Agent 设计与研发,负责 LLM 驱动的 AIOps Agent 的核心算法研发。通过多 Agent 架构解决复杂场景下的根因定位、影响评估、智能巡检、辅助运维等难题;\n3. 构建并应用 AIOps Benchmark 体系,设计和落地具有业界影响力的 AIOps Benchmark 评测体系。通过系统化的故障注入与案例复盘,构建覆盖广泛、高度真实的评测数据集,用于度量和持续优化 AIOps 系统的泛化能力;\n4. 探索前沿模型训练与优化技术,运用监督微调(SFT)、强化学习(RLHF)等前沿技术,针对 AIOps 中的关键过程进行模型优化和迭代,持续提升 AIOps 的准确性和性能;\n5. 追踪前沿并推动技术落地,持续追踪和研究 LLM、Agent、知识图谱、图神经网络、因果推理等技术在 AIOps 领域的最新进展,结合阿里云可观测产品的实际场景,探索和推动前沿技术的应用与落地,构建技术壁垒。\n\n职位要求\n1. 专业背景扎实,计算机、人工智能、软件工程、模式识别、统计学等相关专业;\n2. 具备扎实的算法功底,熟练掌握机器学习/深度学习算法基础,在顶级会议/期刊发表过相关论文;\n3. 掌握 LLM 技术能力,熟悉 LLM 主流算法原理,在 Fine-tuning、Prompt Engineering、RAG、Agentic 应用开发等一个或多个方向有实践经验;\n4. 对 AI 有极客般的探索与实战精神:对大模型、AI Agent 技术有浓厚兴趣,能熟练使用 AI 编程工具,有过大模型微调,或 Agent 应用开发,上下文工程等相关开发经验优先;\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。\n加分项:\n1. 在时序分析、异常检测、因果推断、图算法(GNN)、强化学习等领域有研究或实践经验;\n2. 熟悉可观测、智能运维,有 Kubernetes、Prometheus、OpenTelemetry 等开源项目相关使用经验。\n\n在招业务\n阿里云",
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