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负责 AI 驱动的 Web 产品从前端到后端的全栈研发，并将大模型能力工程化地嵌入产品体验。具体职责： 1. 全栈交付 完成 Web 应用从前端到后端的设计、开发、联调与上线，对体验、质量与性能负责。 2. AI 能力落地 完成模型调用、Prompt 工程、AI 特性的验证与产品集成。 3. AI 原生开发 在研发流程中运用 Agentic 编程工具与工作流，并对 AI 生成内容进行必要的审校与把关。 4. 下一代交互 探索 LLM 与产品 / 控制台的结合，研发智能工作台、自然语言交互等新一代交互体验。 5. 数据呈现 建设 AI 增强的可视化与交互式分析能力。
● 设计并构建AI Agent驱动的智能安全运营中心（Agentic SOC）的安全Agent能力，涵盖告警自动化研判与降噪、基于多Agent协作的安全事件响应编排、主动威胁狩猎等核心AI Agent能力，推动安全运营从规则驱动向AI自主决策演进，实现人机协同的端到端安全闭环。 ● 构建Agent安全观测体系，覆盖调用链路审计、异常行为检测、安全事件告警与响应闭环，支撑安全运营团队对Agent行为的实时监控与风险管控。 ● 负责构建AI Agent全生命周期中的安全基础设施，设计并实现沙箱隔离、身份认证、API安全调用等核心安全能力，保障Agent在多租户环境下的安全运行。 ● 负责Agent运行时安全架构设计，包括权限最小化策略、敏感数据防泄漏机制，确保Agent在执行工具调用（MCP/A2A协议）和代码执行时的安全边界。 ● 参与设计多智能体协作场景下的安全信任模型，解决Agent间通信认证、权限委托传递、跨租户数据隔离等安全问题，支撑规模化的Agent安全运营产品。 ● 负责AI领域相关算法的工程化实现，提升Agent能力（推理、规划、记忆、工具使用）。
1）构建数据库内AI推理系统架构，高效整合CPU，GPU等资源，设计数据迁移管理机制，优化模型（包括大模型和小模型）的核心性能指标；对PostgreSQL/MySQL等任一数据库有深入理； 2）研发具备负载自适应能力的推理框架，开发高精度指标采集模块，实现基于实时负载特征的动态参数调优功能； 3）研究在精度可接受范围内，多种近似推理及轻量化技术，包括采用模型压缩（如量化、剪枝）或近似算法（如近似最近邻搜索）降低计算开销； 4）收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果； 5）基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等； 6） 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等。
负责安全大模型强化学习方向的整体技术规划和团队建设，制定中长期技术路线，识别关键技术问题，持续提升团队在LLM RL和Agentic RL方向的技术竞争力。主导安全大模型强化学习算法研发，围绕模型推理、规划、安全工具使用、代码安全类和复杂任务处理能力，持续探索和优化RLVR、在线强化学习、过程奖励及长程信用分配等关键技术。 1. 面向漏洞分析和利用、代码安全、威胁研判、攻防任务等复杂场景，设计安全大模型的强化学习技术路线，提升模型理解、分析和执行安全任务的能力。 2. 结合CVE、CTF、代码样本、安全知识、专业工具及授权环境，将真实安全问题转化为可交互、可验证、可复现、可规模化训练的强化学习任务。 3. 建设强化学习的安全任务与安全场景环境体系，形成任务构建、环境执行、轨迹采集、策略优化和效果评估的完整闭环。 4. 负责奖励机制与Verifier体系建设，综合运用程序执行、工具调用结果、环境反馈、规则约束和模型判断等方式，提高奖励信号的准确性、稳定性和泛化能力。 5. 主导Agentic RL技术研发，提升模型在复杂任务中的任务分解、规划探索、工具选择、状态管理、错误恢复和跨步骤优化能力。
1. 参与多模态数据库PolarDB PG、数据湖（Lakebase）内核与基础设施的研发，为 Data+AI 场景提供湖库一体的解决方案； 2. 负责数据湖的计算引擎建设，针对湖上多模态数据分析与 AI 负载的高效查询引擎与执行引擎研发； 3. 参与数据库、数据湖存储引擎建设，包括高性能分布式文件系统、开放数据格式（iceberg/parquet/lance等）、列式存储等，支撑百PB级存储规模横向扩展，打造多存储介质的cloud-tier分层存储和自动冷热分层存储； 4. 与开源社区深度合作，提升开源与技术影响力；
1. 支持AI驱动的操作系统架构设计，参与定义OS级别的交互框架，确保系统级体验的易用性与先进性； 2. 负责AI应用的体验创新，规划OS层级智能体行为逻辑与特征，将复杂算法转化为用户可理解的直观界面； 3. 协同硬件与产品团队，利用传感器等特性优化多模态输入体验，建立包含系统性能与智能准确率在内的综合体验评估体系； 4. 打通OS底层能力与上层AI服务，设计全局智能入口及跨应用智能流转机制，实现系统功能与智能服务的无缝融合； 5. 构建动态自适应设计系统，使界面布局与功能推荐能根据用户场景、习惯及设备状态实时调整，打造意图驱动的AI操作系统体验。
1、硬件全栈设计与实现。 主导服务器（AI、计算、存储）、智能网卡等产品硬件需求分析、方案设计、原理图/PCB开发，并覆盖结构、散热、SI、电源等专项领域。 2、系统级功能调试与协同验证。负责单板功能调试、可靠性测试及问题闭环，并与BIOS/BMC/NOS等软件团队紧密协作，完成整机系统联调与故障定位。 3、关键技术攻关与工程创新。攻克硬件疑难问题，主导专业实验验证，支撑产品全生命周期维护；持续开展硬件前沿技术研究，提升工程实现能力基线。 4、端到端项目管理与交付。全面负责项目规划、资源协调、风险控制与进度质量监控，高效组织跨职能团队，确保项目高质量交付，并沉淀复用最佳实践。
1、硬件全栈设计与实现。 主导服务器（AI、计算、存储）、智能网卡等产品硬件需求分析、方案设计、原理图/PCB开发，并覆盖结构、散热、SI、电源等专项领域。 2、系统级功能调试与协同验证。负责单板功能调试、可靠性测试及问题闭环，并与BIOS/BMC/NOS等软件团队紧密协作，完成整机系统联调与故障定位。 3、关键技术攻关与工程创新。攻克硬件疑难问题，主导专业实验验证，支撑产品全生命周期维护；持续开展硬件前沿技术研究，提升工程实现能力基线。 4、端到端项目管理与交付。全面负责项目规划、资源协调、风险控制与进度质量监控，高效组织跨职能团队，确保项目高质量交付，并沉淀复用最佳实践。
1、掌握信号完整性的基础理论，熟悉各高速链路的设计原理及规则控制；跟踪Intel及关键IC厂家模拟技术、仿真模型使用方法，并应用到产品设计；与硬件工程师合作完成疑难SI问题分析定位及Debug问题的仿真分析和模拟。 2、负责服务器系统级、单板级PCB布局可行性评估、PCB布局设计、SI无源和有源仿真及可行性分析、PCB开发、阻抗叠层设计、电气规则设计、PCB工艺设计、工程加工确认等整个PCB设计流程。 3、负责PCB和原理图相关标准制定，工艺标准化管理；参与样机的调试和测试，输出PCB相关的EMC，安规，加工工艺的要求。 4、仿真技术研究，仿真&实测对比分析，优化仿真模型，提高仿真准确性。 5、负责芯片封装技术及芯片级SI技术研究和落地；负责高速互连新技术跟踪、分析、技术规划、预研等。
1. 产品上架管理：负责云安全产品全生命周期的上架规划，确保产品在官网、直销、伙伴、电销等渠道的可售卖程度 2. 运营策略制定：针对新品发布，制定从 0-3 个灯塔客户到 3-10 个标杆客户的打单支撑策略，保障物料及时到位 3. 销售物料出品：主导面向直销团队和合作伙伴的产品主打胶片、销售一指禅、解决方案手册的策划与更新维护，确保前线对产品的理解和售卖能力 4. 可复制解决方案：协同 BI 团队识别商机和用户场景，输出可从 10 个客户复制到 100 个客户的标准化产品解决方案 5. 战略商品推广：推动 AI 安全、数据安全、云安全中心等战略商品进入前线售卖大图，提升 SA（解决方案架构师）能见度和覆盖度 6. 内部平台运营：负责云知道等内部平台的维护和内容更新，确保前线能够及时获取最新产品信息和最佳实践
1、负责人脸认证产品的商业化，涵盖需求调研、产品设计、PRD 输出、竞品分析、方案迭代优化等；具备将大模型、AI Agent 等通用 AI 能力融入产品设计与落地的经验。 2、面向全球不同国家与地区市场，结合本地化合规、业务与竞争态势，制定差异化的产品方案与营收计划，支撑部门营收目标，对产品毛利、利润、ROI 负责。 3、配合 toB 销售与售前解决方案团队为国内外客户提供支持，包括产品方案宣讲、需求收集、定制需求梳理、定制方案 PRD 设计、POC 测试等，能独立面向海外客户开展沟通与交付。 4、协调算法、研发、测试、运营、售前等团队推动产品方案落地，善于借助 AI 工具提升跨团队协作与交付效率。 5、建立关键数据的收集与分析体系，持续用数据驱动产品方案的价值提升与市场竞争力。
1、掌握信号完整性的基础理论，熟悉各高速链路的设计原理及规则控制；跟踪Intel及关键IC厂家模拟技术、仿真模型使用方法，并应用到产品设计；与硬件工程师合作完成疑难SI问题分析定位及Debug问题的仿真分析和模拟。 2、负责服务器系统级、单板级PCB布局可行性评估、PCB布局设计、SI无源和有源仿真及可行性分析、PCB开发、阻抗叠层设计、电气规则设计、PCB工艺设计、工程加工确认等整个PCB设计流程。 3、负责PCB和原理图相关标准制定，工艺标准化管理；参与样机的调试和测试，输出PCB相关的EMC，安规，加工工艺的要求。 4、仿真技术研究，仿真&实测对比分析，优化仿真模型，提高仿真准确性。 5、负责芯片封装技术及芯片级SI技术研究和落地；负责高速互连新技术跟踪、分析、技术规划、预研等。
1、硬件全栈设计与实现。 主导服务器（AI、计算、存储）、智能网卡等产品硬件需求分析、方案设计、原理图/PCB开发，并覆盖结构、散热、SI、电源等专项领域。 2、系统级功能调试与协同验证。负责单板功能调试、可靠性测试及问题闭环，并与BIOS/BMC/NOS等软件团队紧密协作，完成整机系统联调与故障定位。 3、关键技术攻关与工程创新。攻克硬件疑难问题，主导专业实验验证，支撑产品全生命周期维护；持续开展硬件前沿技术研究，提升工程实现能力基线。 4、端到端项目管理与交付。全面负责项目规划、资源协调、风险控制与进度质量监控，高效组织跨职能团队，确保项目高质量交付，并沉淀复用最佳实践。
1、负责SSD产品需求测试规格，测试策略、测试方案，测试用例，测试标准的定义和输出； 2、负责SSD产品FA分析，软硬件调试，故障定位、性能调优、数据安全等相关测试和验证技术方案； 3、对标业界标杆，引入先进的测试方法。负责SSD相关测试和验证新技术的调研，预研和推广落地工作； 4、跟踪行业趋势，分析行业控制器/SSD产品，制定产品交付规格，给业务交付更具竞争力的产品； 5、自动化测试工具开发，建立或优化自动化测试平台或系统，支撑项目产品高效执行测试。
1、服务器系统性能优化：负责服务器整机系统的性能 profiling、瓶颈分析与调优，深入操作系统内核、固件、驱动程序及应用软件，解决业务交付与客户场景遇到的性能问题，保障服务器性能竞争力。 2、性能诊断工具开发：支撑服务器相关性能诊断工具开发，持续提升工具能力。 3、从软硬件一体性能优化的角度，把握未来技术趋势和业务未来需求，开展系统创新研究与验证。
1、负责服务器整机产品或服务器部件的整体测试策略输出，拉通相关测试领域或合作厂商进行测试方案制定、测试用例设计和开发，对产品或部件的测试方案、测试用例的覆盖度、有效性和先进性负责。 2、拉通产品各领域或合作厂商进行匹配项目的测试计划制定，推进测试交付按期完成，对测试执行的过程和结果质量负责。 3、组织产品研发过程中的测试开展，推进阻塞性问题的定位解决帮助产品快速稳定，审核和把关问题单质量及负责问题单审核关闭操作。 4、负责输出或审核测试报告，对测试报告质量负责。 5、 组织梳理和输出测试物料需求和人力需求，在项目测试过程中动态协调测试物料和人力，保障测试活动顺利开展。 6、及时梳理和识别过程中测试领域存在的不足，包括测试技术、管理、流程等，组织梳理改进措施并跟进落地。 7、完成测试交付的同时，形成组织积累，包括但不限测试方案、基线、需求等，对后续项目有指导作用。
1、深入理解块存储、分布式存储的原理、技术架构，负责从业务视角深刻理解并抽象业务及数据I/O特征，并结合高性能硬件能力，设计&开发软硬件协同的加速方案； 2、负责服务器产品测试策略、测试方案，测试用例，测试工具的定义、开发以及优化，支撑项目产品高效交付； 3、与各团队密切配合，推进服务器整机产品在块存储/数据库等场景的落地； 4、跟踪行业趋势，分析业内先进的存储部件、加速方案，制定产品交付规格，给业务交付更具竞争力的产品。
1、负责AI异构服务器（搭载NVIDIA/AMD/国产AI芯片）的端到端交付质量保障和线上运维，负责搭建异构服务器的可靠性评估以及预测体系，风险应急以及恢复体系； 2、对标业界标杆，引入先进质量运维管理方法，并制定相关产品的全流程质量运维管控方案并主导实施，开展供应商质量审核、质量体系评估、运维能力管理，确保改善措施的有效实施； 3、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题，主导产品质量问题分析、定位及质量问题的处理与预防； 4、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势，结合对阿里业务应用场景的深入分析，并推动相关技术的产品化实现。
1. 深入理解高密存储介质部件软硬件技术，熟悉存储介质（如CMR HDD，SMR HDD，TAPE等）、存储互联技术（如Ethernet，RDMA等）架构以及产品，文件系统和设备驱动的架构和实现, 开发软硬件一体化的高性能存储产品满足阿里巴巴云数据中心的业务挑战和需要。 2. 深入理解存储业务应用，对分布式文件系统，块存储，对象存储，文件存储，以及大数据平台进行深入分析，了解阿里业务情况与用户需求，制高性能，低成本存储软硬件技术和产品的发展路线。 3. 与阿里云各软硬件团队合作，开发针对大容量，高性能存储的存储引擎、文件系统等。
1. 负责物流与供应链核心业务域的数据体系建设，主导仓储、配送、履约等核心场景的数据模型设计与ETL开发； 2. 深入理解物流供应链业务，负责仓内作业、干线运输、末端配送等环节的数据维护和治理，保障数据的准确性、一致性和时效性； 3. 负责离线及实时数据架构的设计与建设，满足供应链多场景下对数据快速迭代的需求，建设端到端的数据质量保障体系； 4. 与业务团队（运营、产品等）紧密协作，通过对业务策略和痛点的分析，提供系统性的数据解决方案，赋能业务降本增效； 5. 参与数据资产沉淀与规范化建设，推动数据标准落地，提升数据获取效率与可视化水平。
1. 通过对行业用增策略的研究，结合内部公司视角的数据监测和分析，发掘增长漏损点，提高增长效率，包含但不限于流量管理、补贴增长、私域运营、cross、体验监测等用户增长策略 2. 不断跟进市场变化和用户需求，提出创新的流量管理策略通过案例复盘、数据分析、用户调研等方式，洞察问题，识别效率（流量效率/钱效/人效）可提升空间，提出建议 3. 结合行业不同的补贴策略，分不同消费场景，深度挖掘用户外卖需求，探索用户在不同时空场景下的补贴增长策略，并推动策略落地 4. 结合市场私域运营策略研究及用户需求，制定私域生态的增长及运营策略，包括能力搭建，流量引入，权益设计，营销玩法，含盖企微群、企微个人号、公众号增长等 5. 通过用户体验洞察，对问题根源识别、用户体验链路、服务品质结果的多维度关联分析，找出影响客户体验的关键问题和输出优化策略
负责百亿补贴家装/家居行业商家商品运营 1、对所负责品类的供给引入、商品价格力、动销、活动运营、内外部协调的运营负责,最终达成组织各项阶段性目标. 2、基于行业用户需求，匹配不同的货品运营和价格运营策略；对行业生态、商业模式有深度理解，对行业中短期的发展趋势有业务判断，针对所负责行业特性和商家特征，能够根据竞争态势制定有效的品类的招商策略，实现有竞争力的商品供给； 3、有较高的行业货品敏感度和热点洞察能力，能通过营销活动有效组织供给来满足目标消费人群，不断强化百亿补贴的优惠购买心智； 4、通过品牌的全面合作建立以品牌为核心的全渠道生意体系，包含但不限于品牌的品宣、商品运营、消费者运营、商业化投资等。
数据洞察/市场分析：通过过程数据、结果数据与历史数据搭建数据分析体系，并基于一线业务合作收集业务线意见，形成内部信息库；通过获取行业信息，政策信息，行业数据，掌握外部信息，形成市场洞察。 指标定义/目标拆解 • 指标定义：基于公司及事业部下发的业务目标，结合本团队经营特点，进行指标的进一步细化定义，自上而下形成管理共识和指标理解的一致性，构建从战略到落地的可行性方案。 • 目标拆解：拆解年度/季度目标，形成可落地的执行方案、明确责任人，并定期输出分析报告、跟踪业绩达成情况，及时发现和定位业务问题，预警风险，并提供解决方案建议，提升各环节转化率和人效，促进业务目标达成。 战役运营： • 战役运营：协助一号位策划并发起相关专项战役，制定战役目标、策略和作战地图等，跟进战役过程，调动产品、财务、销运等相关资源，保障战役的有效落地。设计部门级激励机制，包括销售奖金方案、销售竞赛方案、销售激励方案等，牵引战役目标实现。 商务运营/协同提效 • 商务流程支持：为一线销售/SA等角色在业务过程中的招投标、代金券、合同商务、信控、验收计收等流程提供销管及财税法拉通支持，做好流程保障，提升业务流程效率。 • 流程效率提升：参与流程设计，就流程效率等问题及痛点，定期与各协同部门拉通并推进闭环。 • 人才培养和赋能：横向经验拉通，推动业务经验沉淀、能力复制，跨团队拉通和分享。 全链路过程管理 • 销售预测：通过数据分析，项目管理，日常review等关键运营动作，确保销售预测准确率； • 管理制度落地：与财务BP、销售运营部、CB团队紧密协同运营并推进经营责任制，协助一号位做好经营管理的决策及管理制度落地执行。 • 强化经营意识：通过经营分析会议和目标设置管理，强化管理团队经营意识，宣贯经营风险，优化并落地销售动作闭环管理规则和机制，包括规范PPL过程管理、提升合同质量管理、盈利性分析、应收回款治理等。
1、负责百亿补贴内容媒体口碑营销，包括但不限于小红书/B站/微博/抖音媒体的内容与投流； 2、对内容质量和效率负责，推动优质内容的生产、挖掘与分发，能贯穿内容种草到电商转化的全链路，提升内容消费效率和种草转化等核心指标； 3、对场域口碑声量负责，针对重点搜索词进行SEO优化，守正用户正向口碑； 4、从平台视角出发，能结合平台促销/日销节奏与媒体种草传播形成有效的运营策略，带动用户入淘，提升百补用户规模。
打造稳定、安全、高效的阿里云网络安全防护系统，直接参与核心代码开发与高性能，高可靠性系统架构演进。 1、技术方案设计 • 收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果 • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等 2、技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现 • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等 • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署 • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括Bug排查、问题诊断、体验改善、性能和成本优化等 3、稳定性和性能优化 • 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，确保系统的安全可靠 • 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能 4、技术预研 • 跟踪和了解最新的产品技术和趋势，根据业务需要提供最新的技术支持和建议。 5、技术规划 • 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。 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. 负责数据库的管控平面的功能开发、平台运维和稳定性保障，为指定领域的管控平面兜底； 2. 参与包括RDS数据库的智能化管控平台研发及管理，包括数据库生产、释放、变配、账户管理、高可用、容灾、备份、审计、优化等一整套数据库生命周期管控及服务相关系统的研发工作； 3. 参与从用户侧到到后端资源侧，数据链路，控制链路，性能日志采集，审计，检索，分析等一整套分布式系统的研发，提供先进的数据库服务； 4. 利用云原生技术，基于K8S、Docker、云上ECS神龙、云盘、VPC等云原生技术与数据库技术结合，给用户提供优质体验、高性价比、安全可靠、易用、高性能的云数据库服务。 5.通过产品化、智能化方式管控阿里云和阿里巴巴经济体的大规模分布式实例集群，并支撑集团业务需求，为双十一等大促场景提供稳定，顺滑的体验。
1. 岗位背景 为响应国产化的整体政策，更需要在全栈国产化环境中提供全面自研的数据库产品，PolarDB 分布式版（简称 PolarDB-X），于 2024 年通过中国信息安全测评中心"安全可靠测评"， PolarDB-X 正在面向党政、金融、能源、运营商等行业，围绕分布式数据库内核与 DBaaS 生态构建完整的 2B 大客户能力。 在 AI 与 Agent 浪潮下，团队也在沿 AgenticDB 路线推进 PolarDB-X 的下一代形态——既能服务 Agent，又能内嵌 AI，并向"数据库即 Agent"的方向演进。 本次招聘的目标，后续会深入参与 PolarDB-X 的内核演进与管控平台 / DBaaS 生态建设，把信创场景的客户需求沉淀到产品主干。 2. 岗位职责 岗位围绕两个方向展开，候选人可结合自身经验有所侧重，至少在其一上具备端到端交付能力。 方向一：数据库内核（面向 AgenticDB研发） 1. 参与 PolarDB-X 数据库内核引擎的研发，参与数据库传统SQL引擎（优化器、执行器）、以及HTAP列存索引、向量索引(HNSW等)核心模块的特性开发与性能优化。 2. 推进 AgenticDB 方向上的能力建设：参与面向 Agent的上下文服务、内置AI Function、数据库branching、多租户等核心特性开发工作 3. 推动内核版本的合并与演进，做好工程权衡的同时，把客户场景的反馈转化为可持续的内核能力 方向二：数据库管控平台（面向DBaaS 平台研发） 围绕 PolarDB-X DBaaS 生态，构建完整的、面向 2B 大客户的产品能力，覆盖从交付、运行到迁移的全链路。 1. 管控平台研发：参与 PolarDB-X 管控和运维平台的研发，基于 K8s 生态实现数据库生命周期管理（部署、升级、备份恢复、容灾切换、巡检自愈） 2. 数据库智能诊断，围绕 AI 助手，基于 RAG 服务构建数据库智能问答，以及结合监控、审计、事件等多维度的智能诊断系统，以及提供定期数据库巡检服务（死锁分析、慢 SQL 分析、突发流量诊断等） 3. Serverless 能力：研发 PolarDB-X 的 Serverless 形态，覆盖弹性扩缩容、Scale-to-Zero、冷启动加速、按用量计费、连接迁移、共享日志 / 共享存储等关键能力，匹配 2B 大客户在波峰波谷与多租户成本上的诉求。 4. 迁移与兼容性：打磨数据库迁移工具链与兼容层建设，提供面向客户的全流程的数据库割接迁移能力。
1.数据库生态工具质量体系建设：参与云数据库生态工具的质量保障体系构建。深入理解业务核心流程与数据流转，设计可复用的测试模型与配置化框架，确保生态工具产品在复杂云环境下的功能正确性与数据一致性。 2.自动化测试平台与工具研发：主导自动化测试工具链的开发与维护，将人工测试动作封装为安全、可追溯、带权限控制的平台化操作。提升测试工具的稳定性、易用性和扩展性，支持研发自助使用或 AI 自动调用，减少重复劳动，提升发布验收效率。 3.跨团队协同与项目跟进：作为质量接口人，负责与研发、产品、基础架构等多团队的横向沟通与协调。跟进重点项目的测试进度，识别并推动解决跨组件集成中的阻塞性问题，确保项目关键节点按时高质量交付。 4.合规性与稳定性保障：围绕金融/政务级高可用部署、权限隔离和操作留痕等合规要求，开展专项测试与加固工作。参与系统架构设计评审，从可测性、稳定性维度识别风险，推动质量左移。 5.性能与兼容性测试实践：设计并执行大规模性能压测及多环境兼容性测试，建立核心场景的性能 Benchmark。通过混沌工程等手段验证系统容错能力，为产品 SLA 达标提供数据支撑。
1.参与阿里云多模数据库 Lindorm 云原生管控平台建设，负责元数据、任务流、调度引擎、资源编排、变更审计、可观测、高可用、备份恢复与容灾等核心子系统的架构设计和编码落地 2.结合云原生技术，基于Kubernetes、ECS、EBS等云基础设施，构建实例一键交付、智能弹性、跨地域容灾等能力，实现数据库服务的标准化与自动化 3.深度使用 AI Coding 工具参与需求分析、方案设计、代码生成、Code Review、问题分析和文档沉淀，并参与构建面向客户和研发的 Lindorm Agent、MCP/CLI、Skill体系 4.持续优化工程质量体系，完善测试、发布、变更、回滚、CI/CD 和代码审查机制，保障管控系统在高复杂度、高变更频率下持续稳定演进 5.通过产品化、自动化和智能化方式管理大规模分布式集群，从工单、值班、客户反馈和线上故障中提炼共性问题，建设智能诊断、巡检、根因定位和自助修复能力，提升客户问题定位效率并降低运维成本
负责手淘健康搜索远近场融合（B2C及O2O）方案的整体产品规划与设计，工作包含但不局限与： 1、针对典型的电商急用场景，设计远近场供给融合的搜索承接方案，包含商品召回、排序、元素表达等，完成体验升级与效率大幅提升。 2、负责搭建远近场电商搜索数据体系，协同数仓落地数据产品，看清全链路转化漏斗数据与AB数据，能够从数据中发现问题和机会点。 3、能够跨BU协调组织运营、研发、用研、算法、数据团队，保证流程的高效顺畅，快速推进项目。 4、持续跟踪市场动态及用户反馈，推动产品迭代优化。
