薪酬概览
平均月薪
¥47400
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥37700 - ¥57100
数据来源：谈职全网10份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
70% 人群薪酬落在 >30k
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
7月新增岗位
67
对比上月：岗位新增55
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 |
|---|---|---|
| 5-10年 | 48 | 63.2% |
| >10年 | 28 | 36.8% |
热招职位
1. 负责服务器/交换机产品系统硬件设计，保证产品方案领先性、成本优势和综合竞争力，参与产品端到端交付；
2. 负责原始需求的分析、评估与分解，提前识别风险点，解决开发过程中遇到的问题；
3. 负责推动各领域按照硬件系统方案按期完成开发和测试工作，保证最终硬件系统的交付质量；
4. 负责持续跟踪和分析友商竞品的优劣势，为平头哥产品定义和设计提供参考依据；
5. 跟进业界技术发展趋势，参与平头哥芯片与硬件产品路标的规划；
1. 负责在Emulator上对产品进行验证；
2. 负责制定子系统以及SOC级硅前验证计划，例如Core，Mesh一致性总线，PCIE, DDR等，并在EMU上完成验证规划；
3. 重点承担在Core/总线/PCIE的系统大压力测试、场景验证以及性能验证，与EDA验证形成互补；
4. 与EDA验证团队合作，移植部分EDA用例，加大压力测试；
5. 负责建立SOC原型验证流程，并持续改进计划，以提高测试效率、工具性能，保证验证质量；
6.协同设计/验证/软件工程师，共同完成debug工作；
【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。
-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；
面向阿里集团内部业务提供AI Infra容器网络、服务网络等技术支持，支撑集团内部大模型训练、推理、Agent等工作workload形态，服务ATH、淘天、闪购、国际化等各个业务BU。
● 负责面向异构/多云等 AI 计算环境构建统一的 K8s 容器网络，支持 RDMA 高性能通信，保障大规模训练与推理场景的网络性能与稳定性；
● 负责容器网络的轻量化多租隔离能力建设，支撑 AI 业务、传统业务的统一部署；
● 负责面向 Agent 场景提供安全、高效的沙箱网络技术；
● 负责 CoreDNS、kube-proxy 等云原生网络服务的建设与优化，提升 K8s Service 的可用性与性能；
专业要求计算机软件等相关专业工作职责1、负责云平台边界网络日常维护及问题处理；
2、负责网络架构的规划、设计、优化与持续演进；
3、参与网络割接、巡检、应急工作；
4、编写规范的技术文档、运维手册、应急预案和技术方案；
任职要求1、招聘范围：遵守中国宪法和法律，符合岗位所需的学历、专业技能、身体条件人员；
2、年龄学历：大学本科及以上学历，计算机软件等相关专业，一般不超过35周岁；
3、工作经验：1年以上网络规划、实施与运维经验；
4、其他条件：精通TCP/IP、OSPF、BGP等路由技术；熟悉华为、华三或者思科等网络设备,熟悉负载均衡、防火墙等设备；熟悉Linux系统基本运维与常见网络协议分析工具；熟悉zabbix、cacti等网络监控工具；具备独立分析和解决问题的能力，有良好的计划制定及执行能力；持有CCIE、HCIE等证书者优先考虑。
1. 统筹管理：对区域各站点设备运维团队负责，监控和提升各城市团队的工作质量和效率，建立区域运维管理例会机制；
2. 数据看板与决策：主导搭建并持续迭代运维数据管理看板（设备可用率、MTTR、能耗趋势等），通过数据发现异常、引导团队工作方向，用数字准确呈现团队工作成果；
3. 智能工单管理：负责监控全区工程设备工单的处理全流程，推动工单系统从人工派单向自动化分级响应升级，管控工单处理进度、质量和成本；
4. IoT监控与预测维护：负责推进站点设备的IoT传感器接入与远程监控体系建设，探索基于设备运行数据的预测性维护模式，降低突发停机率；
5. 流程标准化迭代：负责运维组操作流程的梳理和持续迭代，根据成本支出变化和业务扩张节奏，更新维修标准手册和设备操作规程（SOP）；
6. 新站验收管理：负责新站工程设备验收质量管控，完善验收清单标准，推动新站交付质量提升，确保设备带病开业率为零；
7. 设备全生命周期管理：统筹负责大区内站点工程设备（制冷系统、给排水、强弱电）的日常运行、维修、保养、巡检、改造等全面管理8. 节能降耗落地：管理大区站点设备能耗使用情况，结合数字化能耗平台数据提供节能优化方案，推动节能降耗KPI完成；
9. 培训体系建设：计划性巡查，现场调研培训需求，撰写培训课件，对设备维保人员进行技能培训和评估考核，打造区域标准化技能梯队；
10. 跨部门协同：建立与供应链、站长、采购、IT等相关方的协作机制，推动设备相关问题高效闭环；
11. 应急响应与保障：熟练掌握给排水、电气、制冷专业技术，制定应急预案，遇突发设备故障带领团队迅速处置，确保站点最短时间内恢复正常运营。
1、政企业务客户端安装、全业务7*24小时故障抢修、巡检，以及客户线路优化、勘察、割接、扩容等维护工作；
2、政企客户关系维护及专业技术维护指导；
3、政企业务客户端资产及资源的管理；
4、重要客户的活动保障及出具运行分析报告；
5、政企业务工程验收工作；
6、领导委派的其它工作。
任职要求1、遵守中国宪法和法律，具有对党忠诚的政治品格，具有职务所需的工作能力、文化水平、专业知识及身体条件；
2、大学本科及以上学历，计算机类、通信工程、电子信息类等相关专业可优先考虑，一般不超过35周岁;
3、具有一年及以上相关工作经验；
4、熟悉INTERNET、VPN、SDH、MSTP、IPTV、监控、无线、大屏等业务知识，掌握相关的技术原理，能快速定义各类网络故障类型及原因，提供解决措施或方案；
5、熟悉各类测试仪器的功能与使用方法，能运用各种测试仪器（例如光功率计、OTDR、场强仪等）迅速定位故障点，快速处理故障；
6、有一定的工程实施、项目管理能力，掌握网络产品安装、配置、测试等相关实施技术；
7、有一定的服务销售技术支持能力；具有良好的沟通能力、学习能力、团队协作精神；
8、具有良好职业操守、责任心、敬业精神；适应压力状态下工作，能适应轮班制；
9、具有一年以上驾龄，具备网络工程师、CCNA等证书者可优先考虑。
报名时间：自发布之日不少于5个工作日，招满即止。
备注：该岗位由上海市对外服务浙江有限公司( 简称上海外服)劳务派遣方式到我司工作。
1. 学历与专业背景
● 本科及以上学历，统计学、数学、计算机、数据科学、管理科学或相关专业；
● 3 年以上商业分析、数据科学经验，有AI、电商、物流或供应链行业背景者优先；
2. 技术栈与工具能力（建模 + AI + 因果）
● 数据与建模：精通 SQL & Python，具备海量数据处理能力；熟练掌握机器学习算法（XGBoost/LSTM等），有成熟的预测或分类建模落地案例（如单量预测、时效预估）；
● AI 应用与创新：具备 LLM/AI Agent 应用意识，能探索如何利用 AI 工具（如自动归因、智能报告）提升商分效率，有从 0 到 1 搭建垂直领域智能体并实现自动化决策的项目经验；
● 因果推断与实验：扎实掌握统计学基础，熟练运用因果推断方法（DID/IV/PSM）解决混杂因素问题，能独立设计复杂 AB 实验并量化策略真实收益；
3. 商业思维与洞察
● 业务敏感度：具备极强的商业嗅觉，能从宏观大盘到微观链路，快速识别业务异常与机会点（如成本机会、体验短板）；
● 策略闭环能力：具备极强的结构化思维，能将模糊的业务痛点拆解为可量化的子问题，擅长将数据洞察转化为可落地的经营策略；
● 全局经营视角：具备UE和ROI思维，能在体验、成本、效率之间寻找最优平衡点，为管理层提供具有前瞻性的决策建议；
4. 综合素质与影响力
● 沟通与协同：具备出色的跨团队沟通能力，能作为“业务伙伴（BP）”深入一线，与运营、产品、研发同频对话，推动复杂项目落地；
● 结构化表达：擅长撰写高质量分析报告，逻辑清晰、结论明确，能通过“策略大图”等形式直观呈现核心观点，有效影响高层决策；
● 自驱与抗压：适应互联网快节奏，对结果负责，能在不确定性中主动寻找突破口。
【加分项】
● 有从 0 到 1 搭建数据分析 AI Agent 或自动化报表系统的成功案例；
● 在 Kaggle 等数据竞赛中获奖，或有开源 AI 项目贡献。
1.计算机、软件工程、数据科学、统计学等相关专业本科及以上学历；
2.2年以上大数据开发、特征工程或算法工程相关经验，有电商搜索推荐场景的特征体系建设经验优先；
3.精通 Spark/Flink 等大数据计算框架，具备大规模实时与离线特征开发经验；具备数据挖掘能力，能基于业务洞察挖掘高价值特征；
4.熟悉特征工程体系，熟悉特征价值评估方法（如特征重要性、SHAP、模型增益分析等）；了解 Feature Store 架构与实践经验；
5.熟悉 LLM 应用开发，有基于大模型构建数据推荐、SQL 语义解析、智能问答等系统的经验优先。
深入行为风险业务，理解行为风控系统全链路，设计并构建面向行为风控的各类agent。根据业务特点完成Agent架构设计（Harness Engineering、Memory设计、Skill建设），同时针对大模型在Agent运行过程中存在的效果不佳问题做定制优化，系统性提升Agent的完成质量与业务效果。
岗位职责
1. 行为风控Agent体系构建
深入理解行为风控业务场景（账号风险、交易风险、营销反作弊、内容安全等），梳理行为风控系统的核心链路与决策逻辑，主导覆盖风险感知、研判、处置全流程的agent建设。根据业务特点完成Agent架构设计，包括任务拆解与编排、多Agent协作机制、人机协同交互范式。
2. Harness Engineering
设计Agent的可观测性体系（日志、追踪、监控），确保Agent行为可审计、可回溯、可优化。构建Agent评测体系和约束机制，定义评估指标（任务完成率、准确率、响应时间等），建立持续迭代闭环。
3. Memory设计
设计Agent的记忆系统，包括短期记忆（会话上下文）、长期记忆（知识沉淀与经验积累）、工作记忆（任务执行状态）。探索记忆检索、更新、遗忘机制，平衡记忆容量与检索效率。结合行为风控业务特点，设计领域知识的结构化存储与高效召回方案。
4. Skill建设
构建Agent的技能体系，将行为风控领域的专家经验（规则策略、分析模式、处置流程）沉淀为可复用的Skill。设计Skill的注册、发现、组合、调度机制，支持动态编排与热更新。建立Skill的质量评估与迭代优化流程。
5. 大模型效果优化
针对大模型在Agent运行过程中存在的幻觉、推理偏差、指令遵循不足等问题，探索定制优化方案。包括但不限于：Prompt Engineering优化、SFT微调、RLHF/Agentic RL对齐训练、推理时干预（Guardrails）等。结合行为风控业务数据，构建高质量训练与评测数据集。
1、熟悉线上服饰市场，具有箱包/女装/运动行业经验者优先， 对服饰产业带及供应链有一定的了解。
2、有淘系外平台运营经验和商家爱运营经验者优先。
3、有一定的数据处理和分析能力，良好的沟通能力和团队合作精神，有良好的自驱力，积极主动做实事拿结果。