岗位职责

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。

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；
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；
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；
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；
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。

职位要求

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；
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；
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；
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；
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。加分项：
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；
熟悉可观测、智能运维，有 Kubernetes、Prometheus、OpenTelemetry 等开源项目相关使用经验。