阿里巴巴
数据技术及产品部-资源管理高级工程师-杭州
数据技术及产品部-资源管理高级工程师-杭州
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Pytorch
Sql
Vllm
大模型运维
算力管理
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
阿里高薪高压岗，聚焦大模型算力管理，技术前沿但WLB较差
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.0万
比数据工程中位数高
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 4960 个在招 · 其中数据工程 81 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里集团算力资源的统筹管理与交付协同，将大模型训练/推理需求转化为技术指标并落实资源分配
通过搭建监控看板与数据分析优化资源效能，保障核心业务连续性及数据准确性，需具备极强的跨团队协调能力及抗压能力
最低要求
业务理解：熟悉大模型训练/推理场景，能将业务目标拆解为GPU卡数、带宽等技术指标
了解算力供应链逻辑，具备成本估算与容量规划能力
技术能力：熟悉Linux/K8s及云资源平台，能独立排查故障
熟练运用Prometheus/Grafana及SQL/Python进行数据分析与看板搭建
了解PyTorch/vLLM等框架特性以指导资源调优
底层素质：具备极强的跨团队沟通协调能力与服务意识
适应高强度工作节奏，抗压能力强
对数据准确性有极致追求，注重细节
工作职责
需求管理与交付协同：作为部门算力接口人，评估业务训练/推理需求的合理性并转化为技术指标
对接供应链确认资源池、地域及网络等交付方案，跟进进度确保按时按质交付
资源分配与监控优化：依据优先级/适配场景/性能表现等综合因素制定策略、分配资源，搭建监控看板跟踪任务运行状态
分析闲置原因与资源缺口，推动效能优化闭环
数字化建设与应急响应：负责全链路数字化及数据治理，确保核心数据准确一致
应对突发缺口或紧急交付场景，保障业务连续性
优先资格
加分项：有AI平台运维、算力供应链管理或大型互联网资源调度经验
熟悉大模型生态（Prompt/RAG），有Agent开发实践
持有PMP、ITIL等相关认证
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的大模型算力基础设施，技术视野开阔
- 在巨头企业积累大规模资源调度与供应链管理经验，职业背书强
- 能够深入理解AI业务底层逻辑，提升业务敏感度
- JD明确要求适应高强度工作节奏，抗压能力要求极高
- 需要频繁跨团队沟通，协调难度大，对软技能要求苛刻
- 适合具备扎实技术基础、擅长沟通协调、能承受高压环境且对AI基础设施领域充满热情的求职者
缺点 / 挑战
- 资源监控与应急处理压力大，需保证零失误
角色解读
- 可向AI基础设施架构师、算力运营总监方向发展
- 也可转型为专注于大模型性能优化的算法工程师或技术项目经理（TPM）
- 担任算力资源的管理者与协调者，连接业务需求与技术交付
- 负责评估大模型训练/推理的资源需求，制定分配策略并监控运行状态
- 处理突发资源缺口，保障业务连续性并进行效能优化
- 精通Linux/K8s云资源平台及故障排查
- 熟练使用Python/SQL进行数据分析，利用Prometheus/Grafana搭建监控体系
- 深入理解大模型框架（PyTorch/vLLM）特性，具备算力供应链管理与成本规划能力
申请策略
- 准备具体的资源调度优化案例，体现从需求评估到交付落地的全流程能力
- 面试中重点展现抗压能力和解决突发危机的逻辑思维
- 突出在大模型训练/推理场景下的资源管理经验，量化资源利用率提升或成本节约成果
- 强调K8s/Linux故障排查能力及Python/SQL数据分析实战案例
- 展示跨团队协作解决复杂问题的经历
- 深入学习PyTorch/vLLM等主流大模型框架的底层机制与资源消耗特点
- 掌握Prometheus/Grafana的高级监控配置技巧
- 补充PMP或ITIL项目管理知识，提升流程规范化能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述具体案例
- 重点突出问题分析的逻辑链条、技术手段的选择依据、跨部门沟通的策略以及最终量化的业务收益
- 请分享一次你处理过的最复杂的算力资源冲突或突发缺口的案例，你是如何解决的？
- 如何评估大模型训练任务的资源需求合理性？有哪些关键指标？
- 在K8s环境下，如何定位和排查资源瓶颈或故障？
- 如何利用Python/SQL进行资源效能分析，并推动优化闭环？
- 复习K8s核心概念及常见故障排查路径
- 梳理大模型训练/推理的资源特征（如显存、带宽、计算力）
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活30
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里作为上市巨头，提供具有市场竞争力的薪酬包及完善的福利体系，虽未明确提及具体数字，但资深岗位通常对应高水准补偿。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及前沿的大模型算力管理与AI平台运维，技术栈现代且具挑战性，有助于积累稀缺的AI基础设施经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kubernetes、Linux、Python、SQL、Prometheus、Grafana、PyTorch、vLLM、RAG、Agent
业务类型profit_center
工作生活
30较低
JD明确要求“适应高强度工作节奏”，暗示加班较多，WLB较差，属于典型的高压互联网岗位。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
服务于大模型这一行业热点，通过优化算力资源支持AI业务发展，具有一定的行业前瞻性和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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