薪酬概览
平均月薪
¥17200
中位数 ¥12500 ｜ 区间 ¥13200 - ¥21200
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
80% 人群薪酬落在 8-15k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
5月新增岗位
15
对比上月：岗位新增3
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 2 | 100% |
热招职位
我们正在寻找一位经验丰富的模块测试工程师，专注于服务器核心模块与子系统的深度测试与验证。您将负责从单元到系统级的测试策略设计、自动化实现与问题定位，确保服务器各关键模块（如内核/虚拟化、高速总线、编解码等）的功能、性能、可靠性及兼容性满足严苛的行业标准。您需要对服务器硬件架构与软件栈有深入理解，并能通过创新的测试方法发现潜在缺陷，为产品的高质量交付提供坚实保障。
岗位职责：
1. 服务器核心模块测试策略与执行：负责制定和执行服务器关键模块的测试计划，特别是在如下某一个或者某几个核心模块有扎实测试专长的候选人加入：
a. 内核与虚拟化模块：测试虚拟化技术（如KVM, VMware ESXi）、容器运行时、内核关键子系统（调度、内存管理、网络栈）的功能、性能隔离与稳定性。
b. 高速互连总线模块：负责PCIe, CXL, NVLink等高速总线的功能验证、带宽/延迟性能基准测试、错误注入与容错测试。
c. 硬件加速与编解码模块：测试GPU、视频编解码器（如H.264/HEVC/AV1）、加解密引擎等硬件加速单元的功能正确性、性能提升及驱动兼容性。
d. 固件与BMC模块：参与服务器固件（BIOS/UEFI）、基板管理控制器（BMC）的接口、安全与可靠性测试。
2. 测试框架与自动化开发：针对特定模块，设计并开发高覆盖率的自动化测试套件、压力测试工具和性能基准测试框架。集成到CI/CD流水线，实现模块质量的持续监控。
3. 深度分析与问题定位：执行测试并分析结果，能深入日志、硬件寄存器、性能计数器等，对发现的缺陷进行根因分析，准确定位至硬件、固件、驱动或应用层，并与研发团队紧密协作推动问题解决。
4. 系统级集成与可靠性验证：将模块测试融入整机系统测试，验证多模块协同工作下的功能与性能，设计并执行长时压力、故障恢复、容错等可靠性测试场景。
5. 技术预研与能力建设：跟踪服务器技术演进（如新硬件架构、互联协议、虚拟化技术），预研新的测试方法、工具与标准，提升团队在特定模块领域的测试深度与效率。
1、负责面向全集团中间件的质量保障，注重产品体验，能够从用户视角发现问题并反馈给开发，参与中间件发版迭代测试，编写集测用例集并执行；
2、参与中间件CI/CD流程优化，确保中间件在持续集成和交付过程中得到充分测试；
3、维护和优化现有的测试工具和自动化测试框架，确保其稳定运行。研究并引I入新的测试工具和技术，并通过AlCoding提效集成封装覆盖率；
4、参与建设中间件自动化压测体系；
5、制订中间件的发布规范和质量标准，并与研发同学一起落地质量规范。
• 主导GPU服务器在Linux系统下的兼容性、压力稳定性及异常场景（宕机、GPU掉卡、PCIe/NVLink链路抖动/中断、ECC错误激增、固件升级失败等）专项测试；
• 深度参与GPU驱动、固件、CUDA生态组件的测试方案设计与自动化脚本开发（Python/C++/Shell）；
• 熟悉GPU服务器典型故障注入与诊断工具链（如：基于nvidia-smi/nvml、dcgmi、ipmitool、core dump分析、kdump/kexec等）；
• 联动硬件、驱动、固件、BMC团队，对重大系统级问题（如reboot loop、panic on GPU reset、nvlink topology mismatch）开展跨层级日志采集、时序分析与闭环验证；
• 输出高质量测试报告、故障模式库（FMEA）、调试SOP及可复用的回归用例集。
【基础要求】
1、扎实的 Java 功底，深入理解 JVM 原理、多线程模型及常用设计模式。
2、熟悉 Spring Boot 架构，有处理高并发请求、分布式事务及系统稳定性经验，能够熟练使用工具（如 Arthas）进行性能调优。
3、精通分布式数据库原理，有 Lindorm（宽表/时序）、Hologres（HSAP）、ADB（AnalyticDB） 或同类产品（如 StarRocks, ClickHouse）的实际生产环境优化经验，理解其底层原理（如存储计算分离、索引机制）。
4、熟悉并理解数据指标建模，有星型/雪花模型设计经验，能够合理规划数据分层。
5、具备卓越的 SQL 能力，能够处理复杂的关联分析并在海量数据场景下完成调优。
【AI 实践经验】
1、熟悉大模型（LLM）生态，有 Multi-Agent（多智能体）、Skill实践经验者优先。
2、了解如何定义和封装 Skill、AI frendly工具供AI调用，并能解决 LLM 在复杂数据分析中的幻觉问题。
【软性素质】
1、具备优秀的逻辑抽象能力，能将繁杂的业务指标转化为标准化的技术方案。
2、对数据敏感，能够通过数据发现业务问题并驱动技术改进。
【加分项】
1、有 AI Agent 框架（如 LangChain, ADK, 或自定义Agent框架）的实际项目落地经验。
2、在大规模离线/实时数据集成领域有深度见解。
1. 本科及以上学历，2 年以上互联网商业分析、经营分析相关工作经验，具有良好的业务洞察力和数据分析能力；
2. 具备良好的SQL和数科分析能力，对AB实验，因果推断熟悉，有复杂实验设计经验、能结合AI能力提效者优先；
3. 有电商、用户、供给、供应链、AI产品等方向的分析及策略落地经验，能将数据结论有效转化为业务行动。
4. 具有强烈的学习意愿和工作热情，有较强的学习能力，沟通协调能力和执行力，有较好的自驱力。
1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能相关专业优先；
2、熟练掌握Java/Python/Go/C++等编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础；
3、具备Agent系统开发经验，掌握LangChain/LLamaIndex/AutoGen等框架及实现原理，能够设计高可用、高扩展性的大模型/Agent工程架构；
4、掌握Prompt工程、RAG、Tool Calling、Context Engineering等AI应用关键技术；
5、能够进行工具集成，掌握OpenAPI、RPC、MCP等协议实现方案；
6、了解机器学习、深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有Transformer等模型实战经验优先；
7、具备问题/价值驱动的探索精神和优秀的问题解决能力；
8、敢于创新，主动探索AI新技术/新范式在商业场景中的应用边界；
9、对AI技术充满热情，具备快速学习的能力，持续关注和学习AIGC前沿技术研究。
1. 计算机相关专业本科及以上学历，1年以上后端 / 算法工程 / AI 应用研发经验，熟练掌握 Python，熟悉至少一门工程语言（Java/Go/TypeScript）。
2. 深入理解大模型基本原理与工程化实践，熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent 编排范式，有基于 LangGraph、LlamaIndex、AutoGen、Dify、AgentScope等框架的实战经验者优先。
3. 具备扎实的系统设计能力，熟悉高并发、分布式、可观测性体系，能独立完成从 0 到 1 的服务搭建与线上稳定性保障。
4. 至少有一段将 AI Agent / LLM 应用推上 C 端或 B 端真实业务、并对核心指标负责的端到端落地经验。
5. 具有持续学习意愿，业务结果导向，能在快速变化的技术环境中保持判断力。
加分项：
1. 有多 Agent 系统、Agentic Workflow、Agent 评测平台、模型微调或后训练经验。
2. 在 AI Agent / LLM 方向有开源项目、技术博客、专利或顶会论文产出。
3. 有内容、社区、用户增长、商业化等 C 端业务场景的 AI 落地经验。
1.负责机器学习训练平台的建设，支持业务的探索实践
2.负责研发领域相关的基础设施建设，包括但不限于数据采集、预处理、模型训练、监控和管理等
3.负责对算法进行工程化能力封装和抽象，形成通用框架或组件，提高研发效率和降低研发成本
4.负责大规模分布式异构训练性能优化
1. 负责企业级办公Agent 技能市场产品/平台能力的设计和研发，包括前台产品能力、运营中心、开放对接能力等，打造企业办公易用/安全/统一的技能市场，加速AI在办公场景的大规模应用。
2. 参与搜索/意图识别等相关能力的设计和研发，涉及企业内部海量知识的接入/加工、搜索在/离线能力的建设（索引构建、意图识别、粗排/精排等），建设企业办公统一的搜索能力，同时结合技能市场的消费需要，提供高质量的findskill能力。
企业智能事业部-AI 应用研发工程师（Python/Java）-杭州
该职位涉及企业数智化、企业办公智能助理相关业务中的部分内容：
1、参与阿里巴巴集团员工通用的办公智能助理的研发；
2、参与大模型和 Agent 相关技术的开发，包括工具调用、任务规划、多智能体协同、技能开发等技术模块；
3、作为后端工程师，参与 AI Agent 和办公任务自动化产品的系统架构，保证各系统高性能、高可用、可扩展。
1. 负责面向LLM、图片、视频、音频的全模态标注能力建设和 Coding/Agentic 领域标注能力完善。
2. 负责标注平台智能标注能力建设，如LLM、多模态自动标注等，并建设基于标注平台的agent框架以及相关标注agent的开发；
3. 负责面向领域专家的专家标注平台建设，同时把智能标注能力迁移至专家标注平台。
1.有较高用户在购物场景需求理解力，善于捕捉用户购物过程中的问题，并针对性产出解决方案；
2.熟悉电商体系和电商逻辑；具有较高的执行力和学习力，较强的用户需求捕捉、数据分析和拿结果能力；
3.加分项：有用户侧AI产品相关经验，包含但不限于智能对话助手（Chatbot）、AIGC 内容生成工具、个性化推荐系统、智能搜索增强等。
1、套餐运营：制定连锁酒店套餐商品策略，优化套餐结构和定价并跟进套餐上线、推广及销售转化，提升套餐GMV，进行效果分析和策略调优；
2、产品优化：根据连锁酒店商品特性，优化套餐产品体验，提升用户购买转化和复购率并持续进行产品创新和迭代，改善商户端和消费者端使用体验，提升商品的发品效率；
3、数据分析：搭建套餐数据监控体系，跟踪核心指标变化，分析用户行为和交易数据，输出运营洞察，制定数据驱动的运营策略，持续提升业务效果。