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- 制定弹性计算（包括函数计算、ACS Agent Sandbox、轻量应用服务器等产品）面向 AI Agent 开发者的运营策略，通过数据分析明确用户画像，并根据市场需求和用户反馈持续调优 - 识别关键媒体渠道（搜索引擎、B站/小红书、以及 AI 技术社区等新媒体），制定投放策略和运营计划 - 量化和提升投放 ROI，对关键词、展示类广告的前端点击和后端转化效果进行实时监控与优化，确保单位投放有效性 - 制定aliyun.com/alibabacloud.com站内流量分发规则，优化站内流量转化效率 - 设计平台运营规则，提供运营工具与资源包，协同做好权益设计与运营，支撑用户增长目标 - 制定开发者社区运营规划和策略，对社区长期发展负责，推进社区知识产权保护和技术标准制定 - 管理和维护社区技术内容（技术文章、开源项目、教程等），结合开发者实际使用场景确保内容实用性和可操作性，并通过多渠道宣传推广 - 收集分析社区运营数据（开发者数量、活跃度、试用与有效使用用户数等），评估效果并持续优化；与合作伙伴建立良好合作关系，共同推动社区发展 - 策划并组织线上线下开发者活动（免费试用、技术培训、黑客松、开发者 meetup 等），协同各产品线产品运营，提高有效用户转化 - 制定活动策略和计划，整合各方资源确保活动顺利进行，获取参与者反馈并分析活动数据，持续优化活动效果 - 与合作伙伴共同策划和运营开发者活动，关注市场行业动态，及时调整策略保持活动竞争力 - 通过数据分析、问卷调查和用户反馈等方式洞察开发者需求，与产研团队紧密合作推动产品优化和改进，提升产品竞争力
1. 能够深入理解所负责的弹性计算产品技术原理、架构和使用场景，根据云沙箱/容器/ECS产品特性进行架构设计和客户方案管理，推动和实现产品的商业化落地； 2. 负责弹性计算 Agent 技术解决方案的设计规划：需要能充分了解客户的需求和场景，能够基于云沙箱组合安全、存储、观测、上下文管理等领域产品，设计阿里云 Agent Infra 解决方案，为客户提供面向实际业务场景的可落地方案，推动产品规模增长； 3. 能够成为 AI/Agent 技术领域的专家：不仅要能理解和使用 AI/Agent 相关的产品能力和特性，还需要能深入理解和运用 Harness 工程方法，设计出可落地的 AI/Agent 最佳实践，推动客户 POC 测试和生产转化； 4. 能够主动探索 AI/Agent 的发展和演进趋势：积极主动的学习业界 AI 新技术、快速跟进 AI 发展新动向，并能从客户的诉求和落地场景中抽象出产品需求，协助产研推进云沙箱/容器/ECS等产品功能迭代和竞争力打磨； 5. 能够与前线架构师/BTE销售紧密合作，主动了解客户当前在产品方案遇到的困难和需求，帮助客户解决技术问题，寻找新的业务突破点。推广产品方案并能够影响客户的基础设施、工程、算法等不同团队，用产品技术推动业务增长。
1. 负责泛容器服务全年故障管控，推动故障分收敛，通过核心/普通仓库分级覆盖率标准及集成测试成功率保障研发过程质量，实现ACK/ACS/FC等产品闭环修复。 2. 主导容器服务全生命周期质量保障体系建设，拉齐多产品一致的质量策略、验收方案与验收流程，确保质量保障水位统一。 3. 规划建设AI Native CI平台，基于AI Agent实现测试失败分析、报告生成、流水线编排等场景，提升测试用例AI生成比例与代码风险扫描能力。 4. 负责容器产品性能容量提升，主导性能评测基础设施建设与标准化基线管理，以评测数据驱动容量规划与性能优化。 5. 建设容器故障演练体系，验证产品容灾、告警与逃逸能力，跟进历史故障改进落地及重大架构改造质量风险评估。 6. 推动AI Coding在容器研发团队的实践落地，探索AI辅助开发在测试生成、代码评审、风险识别等场景的规模化应用。
1. 负责灵骏集群的AI系统性能分析与优化，支持客户多个AI作业场景在不同平台芯片和多种集群规模下的适配和性能调优，能快速且以工具/产品化方式识别性能瓶颈并提出解决方案； 2. 针对主流深度学习框架、分布式训练和模型部署场景等，进行性能调优，优化算子性能、通信性能、内存利用率等关键指标，提升集群整体运行效率； 3. 对AI系统进行性能建模与仿真，建立Roofline模型等性能分析工具。通过仿真结果辅助系统设计和资源分配，为集群建设提供数据支持；同时推荐最佳训练和模型部署配置，辅助用户拿到最佳性能实践； 4. 负责开发和维护性能分析工具，支持系统性能监控、瓶颈定位和优化效果评估，提供性能分析报告，为团队和客户提供性能优化建议。
1. 建设灵骏集群监管控系统核心能力，不断提升客户在云上使用灵骏智算集群产品的自动化、智能化程度。 2. 建设满足业务场景和数据合规要求的智算集群库存管理体系，结合节点调度、性能分析、故障自动化处理、租户运维功能等核心体系能力，持续提升灵骏智算集群产品竞争力。 3. 建设智算集群和管控系统自身高可用体系，如智算集群健康检测、节点与集群异常快速处置体系、管控组件故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用、保障线上系统稳定性。 4. 建设异构算力统一管理及资源调度系统，持续智算集群资源利用率、降低计算成本。 5. 持续跟踪AI智算、云原生及智能运维领域新技术，结合业务场景进行创新。 6. 该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
1、主导/参与面向 Intel/AMD/ARM 新一代服务器平台的虚拟化核心模块研发，完成新硬件特性在 Dragonfly Hypervisor 中的使能与深度优化； 2、设计并实现虚拟化下高性能、轻量级VMM方案，支撑 AI 训练/推理、Agent 沙箱等新型负载的隔离性、性能与启动速度； 3、 研发与优化软硬协同的隔离方案（内存/IO/中断/设备粒度），提升多租户场景下的安全性、确定性与资源保障能力； 4、基于神龙硬件平台，设计并落地加速卸载方案，持续降低虚拟化开销、提升端到端吞吐与延迟； 5、持续演进热迁移/热升级/热插拔技术，在百万级实例规模下保障业务零感知、高成功率、秒级收敛； 6、构建虚拟化可信执行环境（vTPM/TCM 集成、机密计算支持、启动度量与远程证明），打造云上可信基础设施底座； 7、深入客户一线，主导复杂性能瓶颈分析、稳定性根因定位与系统级调优，输出可复用的方法论与工具链； 8、参与下一代 Dragonfly Hypervisor 的架构设计——面向 AI Infra 与 Agent 运行时需求，定义轻量、弹性、可扩展、可观测的新一代虚拟化范式。
1. 建设灵骏集群监管控系统核心能力，不断提升客户在云上使用灵骏智算集群产品的自动化、智能化程度。 2. 建设满足业务场景和数据合规要求的智算集群库存管理体系，结合节点调度、性能分析、故障自动化处理、租户运维功能等核心体系能力，持续提升灵骏智算集群产品竞争力。 3. 建设智算集群和管控系统自身高可用体系，如智算集群健康检测、节点与集群异常快速处置体系、管控组件故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用、保障线上系统稳定性。 4. 建设异构算力统一管理及资源调度系统，持续智算集群资源利用率、降低计算成本。 5. 持续跟踪AI智算、云原生及智能运维领域新技术，结合业务场景进行创新。 6. 该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
函数计算（Function Compute）是阿里云 Serverless 的核心产品，承载了集团内外大量在线业务、AIGC 推理、数据处理、前端 SSR 等负载。 Sandbox Infra 团队负责函数计算最底层的那一层： ● 多租户下的安全隔离：任意用户代码都要能安全、稳定地跑在共享基础设施上； ● 极致的冷启动与弹性：百毫秒级拉起一个带完整运行时的安全沙箱，秒级扩容到数万实例； ● 极致的资源效率：在保证隔离性的前提下，把单机密度、内存复用、CPU 利用率做到业界一线水平； ● 为上层 Runtime、调度、AI Agent / Code Interpreter 等场景，提供稳定、可编程、可观测的执行底座。 简单说：我们做的是"云上最难的那类容器"——既要像虚机一样安全，又要像容器一样轻，还要像进程一样快。 你会参与哪些具体方向（任选其一或多） 1. 安全容器 / MicroVM 方向 基于 Kata / Firecracker / 自研 VMM 做深度裁剪与优化：最小化 guest kernel、优化 VM 启动路径、device 模型简化、IO/网络直通、内存气球与共享、快照与 fork 启动等。 2. 运行时方向 内核裁剪与定制（cgroup v2、namespace、seccomp、LSM、io_uring、eBPF），冷热启动路径优化，page cache / THP / memcg 行为调优，解决真实线上疑难 case。 3. 沙箱调度与资源管理 单机维度的实例编排：实例池、预热、复用、驱逐、超卖、QoS 分级；跨机维度的弹性与亲和性；与上层函数调度、镜像加速（overlay、lazy pull、P2P）深度协同。 4. Runtime & Language Sandbox 语言运行时层面的轻量隔离（Node.js / Python / JVM / Wasm 等），进程级 / v8 isolate / Wasm 沙箱在特定场景下的可行性探索与工程落地，为 AI Agent、Code Interpreter 这类新形态提供底座。 5. 可观测性与稳定性 在不能侵入用户代码的前提下，做沙箱内外的全链路追踪、性能剖析、异常诊断；设计面向百万级实例规模的故障自愈与灰度体系。
1. 负责AaaS（Agent as s Service）管控平台的架构设计与功能研发工作； 2. 深入调研Agentic AI时代对Infra（基础设施层）的需求，凝练核心能力并提供专业的解决方案，助力内外部AI业务实现快速规模增长，并不断提高用户粘性； 3. 设计并落地高性能、高可用、可伸缩的管控系统架构，应对AI时代下CPU、GPU资源海量的弹性需求，并不断提升系统的容量和稳定性，保障客户业务持续稳定地运行； 4. 利用Agent、Harness框架提升内部系统的研发、运维、诊断效率。
1. 构建 Agent Sandbox 服务的云原生适配层，实现基于 Kubernetes 集群的 Agent Sandbox 的全生命周期管理。 2. 负责虚拟节点（Virtual Node）架构设计和性能优化，解决 超大规模集群下 Serverless 容器与Kubernetes 管控面的状态管理、资源映射和异常自动恢复等技术难题。 3. 优化超大并发下 Kubernetes 控制器/组件的处理能力，降低处理延迟，提升资源利用效率与系统稳定性，应对AI时代下海量弹性需求。 4. 实现控制器/组件全面 Agentic 化，提升研发、运维、问题排查效率。 5. 推动云原生 AI 前沿技术的预研、落地，持续提升阿里云容器产品的竞争力与系统稳定性。
1. 负责各计算集群交付运维工作, 并且参与基础运维平台架构设计和建设； 2. 运维服务体系建设与优化，达成产品稳定性与SLA目标； 3. 制定交付标准, 沉淀运维规范, 通过工具平台提效日常工作； 4 跟进内外部合作伙伴项目, 优化项目流程； 4. 需要具备一定的创新突破和个人自驱力，善于发现问题，思考并解决问题。
- 洞察 Agent Infra 行业的市场机会，分析产品市场容量和竞争格局，分析竞争对手产品的竞争优劣势及市场策略 - 制定并组织 Agent Infra 产品营销传播策略和计划，打造产品品牌和用户心智，提升目标客群对产品的感知，扩大前端流量和商机蓄水池 - 负责Agent Infra（真武PPU、Agent Sandbox等） 相关产品的 GTM 体系化建设，跨产品及方案内容建设 - 开发销售赋能材料，制定并执行销售和渠道培训赋能计划 - 通过用户行为分析、资源使用分析、在线动手实践、线下沙龙等形式，制定商机生产、消费策略并执行 - 运营 Agent Infra 技术社区和开发者平台，策划并组织开发者活动，挖掘用户需求和场景，建立产品的技术影响力和用户心智 - 通过商业化策略设计和渠道效率优化，实现中长尾付费客户规模健康增长；通过产品市场活动、圈层运营，协助头腰部客户商业化增长 - 制定产品业务健康度衡量标准和模型，量化分析支持产品设计、业务策略、产品体验、运营效率等多方面工作 - 监控、发现、推动修复端到端用户体验问题，系统化总结用户体验痛点，参与制定产品改进策略
1. 依据公共云统一架构、OpenAPI规范、软件技术栈以及交付运维体系，负责公共云异构计算产品的研发与交付。深度参与研发流程，确保产品从研发到运维的全生命周期高效管理； 2. 跟踪和了解新的异构计算产品技术和趋势，探索前沿的GPU架构设计与技术，理解业务战略及重点，基于业务需求作出高可用、高可靠、高拓展性的技术架构规划和落地； 3. 联合网络团队共同设计网络互联架构，针对分布式训练和推理业务场景，在软硬件协同及高性能网络方向上寻找性能优化的新途径，构建阿里云加速计算云服务器的核心竞争力； 4. 研发并持续改进系统的稳定性和安全性，制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，提高产品稳定性和性能确保平台的安全可靠运行，并不断提升对外服务质量标准。
1. 负责弹性计算团队重要产研项目的管理工作，确保项目目标达成。 2. 根据组织战略目标的要求，组织相关方进行目标拆解和战役规划，推动核心干系人达成共识。优化资源配置，做好长期目标，短期目标和有限资源之间的统筹与平衡。建立战役组织保障机制，做好战役的执行管理，确保组织战略目标的成功实现。 3.从项目筹备、需求分析、项目规划、过程实施、结果验收、产品发布、运维、业务监控等进行全生命周期管理。有效协调干系人并管理期望值，确保项目有序推进，及时发现并跟踪解决项目问题，有效管理项目风险，协调项目资源，保证目标能够按预期实现落地。 4. 在达成项目目标的同时，通过流程机制建设及可量化可观测的分析，结合产研项目过程的全程跟踪， 能够洞察并改善项目所属产研领域过程中的问题和瓶颈，能够给项目/产研领域一号位提供合理的优化建议；从产品和技术竞争力、业务的发展、从客户问题到产研效率问题等多维度，驱动整个团队提升产出效率。 5.通过过程资产库建设、最佳实践沉淀、项目管理能力赋能等提升团队项目管理能力。
1、作为产品解决方案架构师，深入理解灵骏及异构产品所负责的高性能AI智算集群的技术原理、架构和使用场景，能够根据企业级客户需求和产品能力，规划设计合理的灵骏产品解决方案，推动和实现产品的商业化落地。 2、具备良好的架构思维能力，能够从稳定性、高性能、易用性、可用性、可运维性等方面综合考虑，结合云计算平台产品特点，敏锐捕捉市场趋势，分析竞对产品及市场策略，为产品的设计、实现、改进不断提出建设性的想法和建议，反哺产品能力建设，不断提升灵骏及异构产品的市场竞争力和市场份额。 3、与前线架构师/BTE销售紧密合作，主动了解客户当前在产品方案遇到的困难和需求，帮助客户解决技术问题，寻找新的业务突破点。推广产品方案并能够影响客户的基础设施、工程、算法等不同团队，用产品技术推动业务扩展。 4、分析云计算技术发展趋势/市场竞争格局，挖掘行业数据/客户商机，建立可复制行业解决方案，与产品内部的产品经理、资源及经营团队、研发等团队紧密配合，推动营收增长。
在2022阿里云峰会上，阿里云正式发布了其自主研发的云基础设施处理器CIPU（Cloud infrastructure Procrssing Units），作为一款为新型云数据中心设计的专用处理器，它将在未来取代CPU成为新一代云计算的管控和加速中心。了解CIPU: https://mp.weixin.qq.com/s/VEco9XaX0eQtZy-pAVS6ug 系统设计与研发 • 负责云平台系统CIPU 的存储云化加速 架构设计和优化工作 • 负责CIPU存储云化加速 新技术和方案的研发以及在云产品推广应用的工作 • 基于业务需求和设计方案完成UT用例设计开发，对系统的稳定性负责 • 负责系统设计与研发文档的编写、改进与维护 系统性能优化 • 对软件系统进行性能数据分析，通过软件系统重构，实现软件系统稳定性/性能的提升 • 沉淀、输出相关案例/工具 系统测试与维护 • 负责软件系统的技术支持与运维工作，分析软件系统中可能存在的问题，全局视角分析问题根因，定位并解决问题，保证系统符合性能、稳定性等指标要求 • 负责CIPU存储软件和系统的测试工作，设计、搭建与管理测试平台，通过性能测试，推动产品不断演进迭代 技术规划 • 基于业务需求和技术洞察，制定本领域内的技术团队的中长期发展规划和技术路线图 • 体系性地设计各类配套规划，包括技术人员规划、技术基础设施规划、技术质量规划、技术安全规划等 项目管理 • 确定项目目标和范围，并拟定项目计划、预算和资源需求计划、项目风险评估、交付成果等 • 按项目计划进行落地实施，并对项目进度、数据、质量进行监控，确保项目保质保量实施 • 总结项目经验和教训，反馈项目成果和绩效，为之后的项目管理沉淀经验总结
1. 负责智算集群中GPU资源的全面监控、质量巡检及故障预测，通过智能化运维手段确保系统的高可用性和稳定性，提前识别并解决潜在问题。 2. 保障在线POD的集群资源管理与切分业务，优化资源分配策略，提高资源利用率和任务处理效率，支持大规模分布式计算的需求。 3. 开发和维护KuberGPU技术，实现GPU资源的高效切分与容器化部署，支持多款智算相关产品的多种应用场景，提供灵活且强大的GPU资源共享解决方案。 4. 开发和实施容器热迁移技术，提升集群灵活性和容错能力，确保在不停机的情况下进行系统维护和资源调度，进一步增强用户体验和服务连续性。
1. 负责智算集群中GPU资源的全面监控、质量巡检及故障预测，通过智能化运维手段确保系统的高可用性和稳定性，提前识别并解决潜在问题。 2. 保障在线POD的集群资源管理与切分业务，优化资源分配策略，提高资源利用率和任务处理效率，支持大规模分布式计算的需求。 3. 开发和维护KuberGPU技术，实现GPU资源的高效切分与容器化部署，支持多款智算相关产品的多种应用场景，提供灵活且强大的GPU资源共享解决方案。 4. 开发和实施容器热迁移技术，提升集群灵活性和容错能力，确保在不停机的情况下进行系统维护和资源调度，进一步增强用户体验和服务连续性。
1. 建设灵骏集群监管控系统核心能力，不断提升客户在云上使用灵骏智算集群产品的自动化、智能化程度。 2. 建设满足业务场景和数据合规要求的智算集群库存管理体系，结合节点调度、性能分析、故障自动化处理、租户运维功能等核心体系能力，持续提升灵骏智算集群产品竞争力。 3. 建设智算集群和管控系统自身高可用体系，如智算集群健康检测、节点与集群异常快速处置体系、管控组件故障自动定位、自动恢复、自适应容灾、云原生技术实施及落地等，保障业务持续可用、保障线上系统稳定性。 4. 建设异构算力统一管理及资源调度系统，持续智算集群资源利用率、降低计算成本。 5. 持续跟踪AI智算、云原生及智能运维领域新技术，结合业务场景进行创新。 6. 该职位涉及值班响应的职责，在服务级别协议（SLA）时间内做出对客响应，推动客户问题的解决，改善客户体验。
1. 技术前瞻与需求洞察：深度跟踪容器、AI Agent Infra 技术前沿（如 Kubernetes 新特性、Serverless 演进、AI 训练/推理、AI Agent 架构、微服务治理等），精准识别内/外客户在不同场景中的核心需求，驱动产品创新方向与技术战略落地； 2. 竞品与市场分析：持续分析主流模型服务商在容器&Agent 编排、AI Agent 架构、Agent Framework SDK 等领域的竞品动态，输出深度市场洞察报告，支撑产品差异化设计与战略决策，不断增强产品竞争力； 3. 产品全生命周期管理：主导核心容器产品（如 ACK、ACS、ACR、ArgoWorkflows 等）的功能规划、需求定义、设计及商业化运营，从需求挖掘到规模化落地，推动市场份额与用户满意度提升； 4. 跨职能协同：联动产品 PDSA、运营、研发、运维及 SA 架构师团队，高效推进产品从需求到上线的全流程交付，确保技术方案与客户业务目标精准匹配，提升交付质量与客户体验； 5. 产品运营与持续迭代：负责产品上线后的运营闭环，包括客户反馈深度分析、用户培训、市场活动支持及数据驱动的体验优化，通过持续迭代巩固产品市场地位与客户成功。