杭州助理软件工程师
助理软件工程师是软件开发团队中的一员，通常负责支持和协助更有经验的软件工程师完成项目任务。他们可能参与软件开发的各个阶段，包括需求分析、设计、编码、测试和文档编制等工作。这个角色涉及协助编写代码、进行单元测试、收集和分析数据、记录开发过程中的进展和问题，并可能参与解决一些较为简单的技术难题。助理软件工程师通常会在工作中逐渐积累经验，学习新的开发工具和技术，逐渐承担更多的责任，为团队提供更多支持和贡献。这个职位需要具备一定的编程知识、基础的软件开发技能，同时需要良好的学习能力、解决问题的能力以及团队合作精神。
薪酬概览
平均月薪
¥5300
中位数 ¥3000 ｜ 区间 ¥4300 - ¥6300
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 0-8k
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
6月新增岗位
11
对比上月：岗位新增6
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 | 11 | 100% |
热招职位
1. 负责编译器的功能、性能及优化有效性测试
2. 验证代码生成质量，包括基础指令集和扩展指令支持
3. 设计并实现自动化测试框架，开发测试工具和性能分析方案
4. 构建完整的测试验证环境，确保编译工具链的稳定性和可靠性
5. 分析定位编译相关问题，推动问题解决和优化改进
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。
1、AI摘要Agent研发:
- 设计并实现基于LLM的搜索摘要Agent,提升对搜索结果与旅行内容的理解、推理与结构化总结能力。
- 探索 LLM Reasoning 技术(思维链、多步推理),优化复杂查询的 Deep Research 模式,实现长文本理解与跨内容/跨商品的信息融合。
- 构建端到端系统,涵盖意图理解、知识与商品检索、结果生成与偏好对齐,持续提升用户体验。
2、AI搜推链路升级:
探索搜索/推荐引擎与大模型、机器学习、强化学习等前沿技术的结合,推动AI搜推链路重构与系统优化,结合内容与时空热点属性,构建场景化的导购引导。
3、模型优化及应用:
- 通过指令微调(SFT)、偏好对齐(RLHF/DPO)等技术优化模型在搜推场景的适应性。
- 探索多模态信息(文本、图像、视频、结构化数据)融合的搜索与生成技术。
- 参与统一搜推大模型建设;
随着芯片功能日益复杂，芯片功能和性能越来越依赖于底层软件。作为芯片团队的一个重要部分，芯片软件团队致力于在系统层次规范和定义芯片软/硬件接口， 桥接片上模块和设备与上层软件栈，培养和构建芯片生态环境。 你将了解到CPU如何从第一条指令开始，如何通过BIOS一步步引导操作系统，你也将了解到如何将主流深度学习框架，如Tensorflow, 移植到阿里自研的芯片平台，并带来数量级的性能提升。在这里，你将了解到所有你想了解的芯片细节。 同时，参与主流开源模块的移植和开发，如UEFI/Linux/Tensorflow/RISC-V，影响并引领开源模块的发展方向。
-既具备扎实的技术背景，又能熟练地与客户沟通，理解客户需求，并能够将公司的技术产品或服务有效地推广给目标市场；
-建立并保持良好的客户关系，定期跟进项目进展，收集反馈信息。
-通过与潜在客户的深入交流，准确把握其业务需求和技术痛点，并结合公司产品特点，定制化设计解决方案；
-为客户提供AI芯片的技术支持，确保产品在客户业务场景中的顺利落地；
-向客户展示产品功能和优势，为客户提供全面的技术咨询和支持服务，解答有关AI芯片使用过程中的问题；
-组织并实施针对客户的技术培训和研讨会，帮助客户快速了解AI芯片产品的规格、特性和使用方法；
-收集并分析客户需求，并总结前代产品落地过程中遇到的各种问题将其转化为产品改进建议，与产品和研发团队合作推动产品升级；
-与市场营销团队合作，以支持AI芯片在市场中的推广和应用；
-持续关注AI领域市场及竞对最新动态和技术趋势，保持对公司产品的竞争力分析；
该职位聚焦企业内 AI 办公应用场景，核心目标是构建服务员工实现AI驱动办公新范式的解决方案、产品和工具，并实施落地。你将是承担连接产品技术能力与业务价值的桥梁角色，从从业务洞察、产品规划、研发协同到运营推广，全方位推进项目，实现客户需求满足和组织目标达成。期待您的加入，共同开启 AI 驱动的办公新范式！
工作内容包括但不限于
1、深入理解企业客户在智能化转型中的真实需求和痛点，从业务视角定义 AI 产品方向与路线图，建立客户需求到技术和产品实现的转化机制。理解主流 AI 模型的能力边界与适用场景，将 AI 能力与企业办公场景深度结合。
2、承接客户成功使命，负责与集团各业务部门建立深度对接机制，主动挖掘各部门AI驱动的办公需求，做出有竞争力的AI产品，以及在组织内部的规模化应用与价值落地，建立从需求承接、方案定制、产品和工具建设到效果追踪的完整闭环。设计内部推广与运营活动策略，提升产品的用户渗透率和活跃。
3、协同工程、产品、算法、运营团队，推动 AI 功能从概念验证到规模化落地，平衡技术创新与工程可行性，建立效果评估体系持续优化产品表现。
4、带领跨职能团队（产品、研发、运营），培养兼具技术视野与业务思维的复合型人才，建立团队 AI 认知框架，推动组织内部 AI 文化传播。
1. 围绕KA零售商的行业特点和业务目的，针对性进行数据分析，洞察业务机会点，并提供策略优化建议；
2. 基于业务&项目需求，搭建评估诊断的数据体系，独立完成核心指标的日常监控&异动归因分析，并提炼为可复用的AI辅助分析范式，建立自动预警机制；
3. 深入业务工作流程，主动识别适合引入AI的具体业务场景，并能够独立或联动产技共同开发对应工具提升效率，持续沉淀AI应用案例和方法工具；
4. 围绕“优秀实践案例”、“高质量Prompt”等课题，主动进行归纳总结，对内部业务团队&合作商家进行赋能培训，提升全员AI素养及应用能力，支持业务整体提效。
1、掌握的研发技术以Java为主，要求Java基础扎实，熟悉io、多线程、分布式、缓存、消息等机制
2、2年以上Java开发的经验，熟练使用spring 、MVC等主流框架，熟悉Linux下的常用命令，熟悉MySQL等主流的数据库
3、掌握常用设计模式，希望有大型应用的开发经验，具备应对大数据、分布式、高并发、高负载、高可用性等系统设计能力
4、具备良好的抽象设计能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题，责任心强，具备良好的团队合作精神和承受压力的能力
5、有良好的项目规划和决策能力，善于捕捉业务需求、架构设计中存在的问题，并给出有效的解决措施和方法
6、具备自然语言处理、文本挖掘、数据挖掘、机器学习等算法能力优先；具有AI工程应用经验优先
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；
3. 有LLM算法优化经验，在智能客服、对话系统、知识增强（RAG）、AI Agent等领域有落地经验更优；
4. 具备优秀的分析问题和解决问题的能力、良好的沟通协作能力。
1、2年以上多模态或计算机视觉相关经验；有第一梯队大模型研发团队经历、CCF-A 类会议论文发表、或电商/零售行业落地经验者优先；
2、代码级熟悉VL开源生态，对网络架构、训练框架或推理优化至少一个方向有深入掌握；
3、具备大模型预训练或后训练完整实操经验；具备各阶段/多任务相互配合以及折中权衡等决策能力；
4、具备亿级别以上样本的查询、处理、调度等工程技巧；具备从数据和评测角度进行溯源和归因的能力；
5、 在真实业务场景中实现过外推泛化案例者优先。