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阿里云智能-可观测 AI Agent 高级研发工程师-杭州
阿里云智能-可观测 AI Agent 高级研发工程师-杭州
发布于 大约 21 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Aiops
Go
Opentelemetry
云原生
可观测性
大语言模型
微服务
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI技术、高技术挑战、行业增长快，但WLB不确定。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
40K
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2740 个在招 · 其中人工智能 约 290 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 340 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里云智能可观测领域AI Agent的核心架构设计与研发，构建基于大模型的自主运维系统，解决复杂环境下的故障诊断与处置问题，实现云监控的智能化升级
最低要求
至 5 年服务端研发经验
熟练掌握 Go、Python、Java、C++ 或 Rust 中的至少一门语言，具备扎实的算法基础与工程编码能力
对大模型应用的 Prompt、记忆、RAG、工具调用等上下文工程，Agent 框架等 AI 原生交互与自动化技术等有实际项目经验或深入理解，主导或参与 AI Agent 或 LLM 相关项目的生产落地
熟悉微服务与云原生架构，在可观测领域、APM 或 AIOps 方向有实际业务实践经历
了解 AWS CloudWatch、Datadog、Prometheus 等监控系统架构
具备较强的复杂问题定义与拆解能力，能够独立主导 AI Agent 模块或项目落地
对代码规范与系统性能有严格要求，有良好的工程交付习惯
对 AI 新技术有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强
具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力
喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破
会使用 AI 专业工具并集成 AI 到个人工作流
工作职责
负责可观测领域 AI Agent 的核心架构设计与研发
构建具备分层规划、工具调用与自验证能力的自主运维系统，解决复杂环境下的故障诊断与处置问题
负责云监控系统自身诊断场景的 Agent 落地
将运维标准操作程序与排查经验转化为可复用的工具链，开发高可用、高并发的执行引擎，完成从意图理解到操作执行的工程闭环
建设 Agent 的业务评估基准与持续迭代机制
设计并实现基于大语言模型裁判机制的自动化评测流水线，通过数据回放与治理，保障智能体在真实生产环境中的准确率与稳定性
推进云监控 2.0 基于 UModel 统一数据模型构建 Agent 的底层知识体系
打破指标、日志、链路的数据隔离
负责云监控接入层及探针建设
支持 Prometheus、OpenTelemetry 等标准协议接入，完成可观测的采集、计算、存储的端到端链路在异构计算芯片架构上的深度适配，满足不同客户场景下的无缝接入与监控需求
优先资格
有 AI 相关开发工具应用研发经验者优先，持有阿里云 ACA/ACP/ACE 认证证书者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 涉及前沿AI技术（大模型、Agent），技术成长空间大，能接触行业最新实践
- 在云计算领域有广阔前景，阿里云平台资源丰富，项目影响力强
- 项目涉及生产环境，对系统稳定性和可靠性要求严格，需具备较强责任心
- AI技术快速迭代，需保持技术热情和自驱力以跟上行业发展
缺点 / 挑战
- 技术挑战性强，适合喜欢解决复杂问题的工程师，能提升综合能力
- 技术难度高，需要持续学习AI和运维跨领域知识，工作压力可能较大
- 适合对AI和运维自动化有热情、具备扎实工程能力、喜欢挑战复杂技术问题并追求技术成长的工程师
角色解读
- 可向AI基础设施架构师或可观测性技术专家方向发展，深入技术深度
- 有机会转型为AI产品经理或技术管理者，带领团队推进AI运维创新
- 随着AI在云计算中的应用扩大，职业前景广阔，可参与前沿技术探索
- 设计和研发可观测领域的AI Agent核心架构，构建自主运维系统以解决故障诊断问题
- 将运维经验转化为可复用工具链，开发高可用执行引擎实现操作自动化
- 建设Agent的评估基准，通过自动化评测保障生产环境中的准确率与稳定性
- 推进数据模型构建，打破监控数据隔离，并负责接入层及探针开发
- 熟练掌握Go/Python等编程语言，具备扎实算法基础与工程编码能力
- 熟悉大模型应用（如Prompt、RAG、工具调用）和Agent框架，有AI项目落地经验
- 了解微服务与云原生架构，在可观测性、APM或AIOps领域有实践经验
- 具备复杂问题拆解能力，能独立主导项目，注重代码规范与系统性能
申请策略
- 了解阿里云智能和可观测产品线，展示对业务场景的理解
- 准备展示代码质量或项目案例，面试中可讨论具体技术挑战与解决方案
- 突出AI Agent或LLM相关项目经验，展示技术落地案例
- 强调在可观测性、APM或AIOps领域的实践，以及微服务/云原生架构能力
- 提供算法和工程编码能力的证明，如开源项目或技术博客
- 如有阿里云ACA/ACP/ACE认证，可显著加分
- 深入学习大模型应用框架（如LangChain）和Agent设计模式
- 熟悉云原生监控工具（如Prometheus、OpenTelemetry）和可观测性最佳实践
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经验，重点突出技术选型、架构设计和成果
- 从分层规划、工具调用、容错机制等角度回答Agent设计问题，结合实际案例
- 强调对业务需求的理解，将技术方案与故障诊断、监控提升等目标关联
- 描述一个你参与的AI Agent项目，你负责的核心模块是什么？
- 如何设计一个高可用的Agent执行引擎来处理运维任务？
- 你对可观测性的理解是什么？如何将其与AI结合？
- 如何评估Agent在生产环境中的性能和稳定性？
- 你如何整合大模型到运维工作流中，有哪些挑战？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
80较高
该职位薪资未披露，但作为大型科技公司的岗位，通常具有市场竞争力，福利体系可能完善。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术（大模型、Agent），技术成长空间大，但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、大语言模型、Prompt、RAG、工具调用、可观测性、Prometheus、OpenTelemetry
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式或加班情况，WLB无法判断，办公灵活性未知。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
职位在AI驱动的云计算领域，行业增长快，社会影响积极（提升运维效率），但使命感表达有限。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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