薪酬概览
平均月薪
¥11000
中位数 ¥12500 ｜ 区间 ¥8800 - ¥13200
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
4月新增岗位
9
对比上月：岗位减少0
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 9 | 100% |
热招职位
【团队介绍】
阿里巴巴中间件团队是集团基础技术的核心支撑力量，负责消息、服务发现与软负载、分布式协调、任务调度）、配置管理等核心中间件产品在集团内部的稳定性保障与运维体系建设。
这些中间件承载了阿里集团几乎所有在线业务的流量调度、服务通信与数据流转，覆盖电商、物流、本地生活、云计算、大文娱等 BU，日均处理万亿级消息、百万级服务节点调度，是每年双 11 大促的底层生命线。
团队当前重点方向：
1、稳定性工程 — 从准入规范、变更管控到容灾演练的全链路保障体系，目标全年中间件可用性
99.99%；
2、AI 智能运维（Agentic SRE） — 将运维经验沉淀为 Agent Skills，通过 LLM + MCP 实现告警自愈、风险治理、架构演进，通过 AI 提升中间件产品的稳定性
我们相信：下一代 SRE 不只是运维工程师，更是用 AI 重新定义运维的人。 如果你既有系统功底，又对用技术杠杆 10x 提效充满热情，这里是你的主场。
【职责描述】
1. 负责阿里巴巴集团核心中间件（软负载 / 消息 / ZooKeeper / 配置中心等）的稳定性保障，包括故障定位、性能调优、容量规划与成本治理；
2. 主导中间件重大风险识别、应急预案设计与容灾演练，确保分钟级恢复能力；
3. 建设中间件 + AI 智能运维体系（Agent / Skills / MCP），实现 10x 效率提升，将人工经验沉淀为可复用的自动化能力；
4. 面向业务需求提供中间件选型建议与架构方案，联动产品和开发推动落地；
5. 参与大规模集群建站、大促备容及架构升级，支撑集团业务持续增长。
1、大模型行业与市场研究：持续跟踪国内外大模型及生成式AI产业发展趋势，覆盖但不限于基础大模型、多模态大模型、AI Agent、Coding Agent、AI应用生态等方向，形成高质量市场研究报告与趋势判断。
2、用户研究与需求洞察：围绕AI数据建设、模型能力优化，开展用户访谈、专家访谈、问卷调研、竞品分析及案例研究；识别用户真实需求和行业场景痛点，形成结构化洞察。
3、战略分析与内外部协同：参与公司在大模型、数据生态、模型评测、行业合作等方向的研究与专项事务；与技术、产品、投资等团队协同，推动研究结论转为业务决策建议。
1、面向Agent消费数据的趋势，完成数据流通产品的产品能力规划设计及产品开放能力建设，打造for Agent 友好的跨域数据消费基础链路，实现数据的分层高效消费和安全流通；
2、深入了解集团业务agent行业现状，挖掘数据消费场域的关键问题，与相关团队合作，形成完整的产品解决方案；通过数据分析聚焦业务痛点，不断优化产品，保障产品的可用性和稳定性；
职位概述：负责阿里集团内智能体业务运行时安全防控运营，从需求对接、方案设计、策略上线到效果验收闭环管理。通过数据驱动的风险洞察和能力评测，协同算法团队构建安全防御能力，协同产品完善安全运营平台，确保高效服务业务的同时满足智能体业务安全、体验、成本优化等多重目标。
核心职责：
1. 安全解决方案设计与交付：
● 对接各智能体业务方，深入理解业务场景（办公、电商、代码、消费等Agent），识别运行时安全风险（Prompt注入、意图偏离、敏感信息泄露、越权等）；
● 综合安全效果、服务响应时效、安全成本、用户体验等因素，为业务量身制定防控方案，包括风险识别策略（规则+模型）、处置策略（拦截/放行/改写/人工审核等）、兜底机制等。
● 协调算法、研发、产品资源，推动方案落地实施，完成业务接入、策略配置、灰度上线，并对最终安全效果负责。
2. 能力建设：通过安全评审、数据分析、红队测试、舆情情报等洞察和定义风险，发现能力短板，协同算法团队建设安全能力，构建评测集并制定验收标准，验收模型效果。
3. 运营机制和平台完善：建立巡检和监控告警机制，跟踪监管及行业动态，确保安全策略符合合规要求，并协同产品完善安全运营平台，优化防控链路，提升策略迭代效率。
数据技术及产品部-AI 数据研发工程师-数据公共层建设/数据语义层建设
1、主导面向Agent的新型数据语义层架构设计与落地，推动数据资产从数据表向智能体可理解、可调用、可推理的消费模式演进；
2、负责端到端数据建模设计与开发交付，基于流批一体架构（Flink + Spark + Paimon）实现业务模型的统一构建与服务；
3、负责数据质量治理与链路稳定性保障，建立覆盖全链路的监控告警、血缘追踪，确保关键数据任务满足SLA要求；
1.负责阿里巴巴公益产品的全栈开发工作；
2.通过工具，平台等方式，来解决复杂业务系统需求和产品交付，提高工作效率，提升系统的整体用户体验；
3.有良好的洞察能力，能够通过新技术、业界优秀产品的分析调研来提升我们的产品体验。
1.私域资产运营：运营企业微信、社群等私域流量池，通过多元形式提升用户活跃度与信任度；对用户分层标签管理，制定精准触达策略；
2.大健康业务转化：承接集团大健康产品销售任务，完成各项业绩指标；通过多渠道挖掘用户需求，提供个性化方案，实现科普到成交闭环；
3.专业内容生产与传播：依托集团素材库二次加工本地健康内容；打造“健康顾问”人设，开展线上讲座、线下品鉴会，强化用户信任；
4.跨业态协同赋能：挖掘本单位业务与大健康结合点，推动业态融合；配合其他部门，以大健康为增值服务，提升客户满意度与粘性；
1、工艺开发与DFM分析：跟进产品早期开发，提出DFM需求并闭环；制定输出SOR技术协议和核心PFMEA；
2、供应商管理与评审：评审供应商方案并组织评分；管理供应商开发过程，确保按节点完成线体设备采购、组装、调试和发运；
3、图纸审核与验收组织：审核供应商3D/2D电气图纸并组织会签；协调供应商端预验收，组织各相关部门参与；
4、线体调试与生产组织：跟进线体setup和调试物料准备；协助组织现场小批量生产，协调生产资源进行样件输出；
5、工艺文件与验收交付：协调输出线体PFMEA、CP、SOP等工艺文件；完成线体终验收，确保问题整改闭环并最终交付生产。
1、根据生产计划，招聘/培养/组织产线人员，完成产能爬坡及生产计划的达成。
2、做好车间的质量管理，带领全员质量管理，改善生产流程/效率管理，提高精益水平，降低制造成本。
3、培训员工通用技能/岗位技能，做好团队的能力建设和梯队建设，提高团队凝聚力同时，保证团队安全和纪律，带领团队达成目标。
4、做好车间基本的5S/可视化/拉动生产等基本管理，保证记录一致，降低客户审核中对于生产执行类问题。
5、完成领导交办的其他工作任务。
1、负责产品量产阶段的制造质量管理工作，建立并持续优化生产过程质量控制体系，运用过程方法识别、监控及改善关键质量风险，推动相关部门落实标准化作业及质量要求。
2、运用SPC、MSA、FMEA、APQP、PPAP等质量工具开展质量管理活动，对生产过程能力、关键质量指标及异常问题进行分析与改善，确保产品和过程满足质量要求。
3、主导生产过程中的质量异常分析与闭环改善，推动跨部门团队开展根因分析（8D、5Why、鱼骨图等），跟踪纠正预防措施的实施效果，持续提升产品质量及制造过程稳定性。
4、监督品质检验标准、控制计划（Control Plan）及作业指导书的执行情况，推动质量意识提升及质量文化建设，确保出货产品满足客户要求及公司质量目标。
5、参与新产品开发、试制及NPI导入过程，制定产品质量计划、检验规范及质量控制方案，推动产品顺利导入量产并实现质量目标达成。
6、收集并分析生产过程质量数据，建立质量看板及关键质量指标监控机制，推动良率提升、制程优化及质量成本持续改善。
7、配合研发、工艺、生产、供应链及客户质量团队开展质量改进项目，支持客户投诉分析、产品可靠性提升及质量体系持续优化。
1. 检验管理
a. 制定班组检验计划，完成检验任务保交付 b. 监督检验过程，保证各项检验要求被有效执行检验，检查各项检验变更文件及时下发，并培训按照变更文件有效执行 c. 审核检验记录与报告的及时性与完整性，确保数据准确性 d. 监督现场合格品、异常品、NG品的处理 e. 配合量具计量管理人员对所有QC使用相关量具的计量检验工作，保证检验量具的有效性
2. 质量问题管理
a. 出现批量异常及时叫停，并协助相关工程师现场质量异常分析 b. 严格执行异常叫停原则 c. 配合生产部门处理返工/返修，跟踪不良品隔离与处置 d. 参与客户投诉的原因调查、取证以及纠正措施落地被有效执行
3. 体系执行
a. 确保ISO9001/TS16949等质量管理体系在班组落地 b. 配合内部质量审核与客户审核所需相关检验材料 c. 维护质量文件（SOP、检验规范、质量记录）
4. 人员培训与团队管理
a. 培训新员工掌握检验标准与工具使用（如卡尺、显微镜、推拉力测试仪） b. 评估班组成员绩效，实施技能矩阵管理 c. 组织质量意识培训，提升全员质量责任感
1、管理培养PMC团队，完成公司交付OTD目标。参与公司发展战略与年度经营计划，负责公司所有产品线生产计划调度。
2、对接客户需求部门及内部销售窗口，实时掌握客户需求变动，调配生产满足交付。梳理符合TS16949体系的内部业务流程，应对客户审核和体系审核。
3、负责供应链物料采购计划，优化采购策略，控制合理库存水平（DOH），协同采购部门根据内外部环境，统筹负责风险战略备料，评估风险及时预警。
4、项目导入、SOP、EOP各环节工作协调处理（包含但不限于SOP物料采购、试生产及量产计划制定；EOP物料规避呆滞，必要的替代、售卖或报废等流程处理）。
5、负责ERP，WMS，APS等相关系统功能的优化与完善，以及SRM,CRM等相关业务系统的深度开发与持续改进。与数字化团队协同完成方案评估、开发及落地。
6、生产数据及物料数据的统计分析，发掘问题识别风险并改善。有BI应用能力，AI agent场景应用，赋能团队提效。