岗位职责
Tair是阿里云自主研发的分布式缓存和KV数据库产品，为企业提供高性能、低延迟、高可用的缓存与KV数据库，场景从面向互联网的缓存/KV到面向推理的 KVCache。 在技术层面，我们持续深耕缓存和KV的内核优化、分布式架构、云原生技术、Serverless 弹性、KVCache 缓存优化等前沿方向，致力于将 Tair 打造为业界领先的分布式KV存储与缓存产品，并在 AI Infra 浪潮中处于技术前沿。团队在内核性能优化、推理优化、存储引擎、高可用架构等方面积累了深厚的技术底蕴，多篇技术论文发表于顶会。
- 参与Tair内存数据库管控产品核心研发工作，包括高可用架构、性能优化等关键模块的设计与实现；
- 参与Tair管控平台的研发与管理，覆盖数据库全生命周期（创建、变配、备份、恢复、监控、告警、审计、优化等）及服务相关系统的研发；
- 参与从用户侧到资源侧的端到端研发，包括数据链路、指标链路、巡检链路、容量管理、成本分析等，构建智能化、自助化的数据库运维管理平台；
- 利用云原生技术（Kubernetes、Docker、ECS/神龙、VPC等）与数据库技术深度融合，打造高体验、高吞吐、高可扩展、高稳定性的云原生内存数据库服务；
- 通过产品化、智能化方式管控阿里云大规模分布式Tair实例集群，支撑集团及云上客户业务需求，为双十一等大促场景提供稳定、极致性能的缓存服务；
- 日常研发中持续提升系统稳定性、可扩展性、可观测性与高可用能力，面向用户提供简洁、高效、自助化、自动化的数据库管理平台；
- 负责上述相关技术方案设计、落地与实现，保障产品稳定性并持续迭代提升。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机科学或相关专业，或具备同等实践经验；
- 熟练使用 AI 辅助编程工具（如 Claude Code、Copilot、Cursor 等），对 AI Native 研发范式有实践或强烈兴趣。
- 3年以上后端开发经验，至少熟悉Java/Python/Go/C++中的一种或多种编程语言，熟悉Linux内核基本原理、常用工具与命令，具备良好的诊断和调试技能；
- 熟练掌握多线程、高并发系统编程和优化技能；熟悉分布式系统的设计与应用，熟悉分布式、缓存、消息等机制；能对分布式常用技术进行合理应用、解决问题；
- 熟悉Redis/Memcached等内存数据库或缓存系统，了解其内核原理、数据结构、持久化机制、高可用架构（主从复制、Sentinel、Cluster）者优先；
- 熟悉Kubernetes/OpenStack/CloudFoundry等开源云平台，熟悉Docker容器技术，有云原生应用开发经验者优先；
- 熟悉MySQL/PostgreSQL等关系型数据库，熟悉MongoDB/HBase/ElasticSearch/Kafka等开源数据库或队列产品，了解其原理并有运维经验者优先；
- 有大规模互联网产品研发经验、有云厂商IaaS或PaaS产品开发经验者优先。
