面向 AI Coding 的下一代高性能推理引擎与智能成本治理体系-阿里星

1. 01

   大模型推理与调度平台建设：主导多模态/LLM 推理服务化与模型调度中台建设，支持多模型共存、降级容错与弹性扩缩容，保障高并发低时延的线上推理体验；

2. 02

   推理加速与资源效率优化：推进推理加速与 GPU 资源复用等优化策略落地，提升模型利用率并降低单位推理成本；

3. 03

   模型成本治理体系：建设模型资源可视化与治理闭环，推动降本动作落地并形成可持续的成本优化机制；

4. 04

   服务端基础架构演进与全球化支撑：负责全球多 Region 架构规划与服务端架构演进，建设统一网关与用户服务体系，支撑业务快速迭代；

5. 05

   SRE 稳定性与可观测性建设：构建全链路监控与自动化运维能力，完善异常响应、容量管理与弹性扩容机制，提升平台可用性；

6. 06

   架构融合与平台化治理：推动团队多款 AI 产品服务端架构融合与服务复用，减少重复投入并沉淀统一能力。

1. 01

   学历背景：硕士及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业；具备大模型服务平台/推理系统/分布式系统工程化经验者优先；

2. 02

   编程能力：精通 Go/Java 至少一门语言，代码风格优良，具备良好的工程素养；

3. 03

   架构设计：深度掌握服务化架构设计，主导过复杂分布式系统架构设计与落地；熟悉资源弹性调度算法、成本优化策略及容灾方案设计；

4. 04

   基础设施：熟悉多 Region 架构设计，掌握服务网格、全链路监控、混沌工程实践；具备容量规划、故障自愈系统开发经验，熟悉 K8S 集群部署与优化；

5. 05

   前沿技术：熟悉 AIOps 技术栈，有 AI Agent 框架开发经验者优先；在高并发场景下主导过架构优化，或实现过千万级用户服务端系统者优先。

【加分项】

1. 01

   有大规模 LLM 推理服务（如 vLLM, TGI 等）优化经验者优先；

2. 02

   有开源社区贡献（如 Kubernetes, Istio, Prometheus 等）经验者优先；

3. 03

   在顶级技术会议发表过相关技术论文或拥有核心技术专利者优先；

4. 04

   具备极强的成本意识与数据驱动优化经验者优先。