通义实验室工程团队专注于构建面向公众与企业的大规模、高性能在线AI服务平台，全面支持通义千问、通义万相及多种前沿开源模型的线上服务运行，并积极推进AIAgents、多模态应用、MCP等创新技术的产品化实践。
团队持续应对异构GPU资源调度、跨地域多模型部署、多模态任务统一推理、多层次服务等级保障（SLO）以及模型推理端到端工程化等核心技术难题，不断优化系统性能、稳定性与资源利用效率。

1、基于LLM技术，设计并优化RAG全流程基础架构，提升系统整体吞吐量与响应效率；

2、研发高吞吐、可扩展的分布式文档处理与索引构建体系，满足大规模知识库在索引生成与检索场景下的核心需求；

3、负责检索集群的架构规划与性能调优，通过合理分片策略与资源分配机制降低延迟、提升吞吐，结合具体业务场景实施针对性优化；

4、搭建完整的系统监控体系，集成日志分析与链路追踪平台，实现问题的快速定位与高效处理。

职位描述
1、计算机或人工智能相关专业硕士及以上学历，具备5年以上开发经验，熟练掌握C++/Java/Go中至少一门编程语言，有大型分布式系统实际开发经历者优先；

2、了解信息检索基本理论，具备高并发在线服务系统开发背景者优先；

3、熟悉Linux操作系统，能熟练运用Unixshellscripting、Perl或Python等脚本工具；

4、深入理解数据结构与算法设计，具备较强的逻辑分析与问题解决能力，热衷于攻克复杂技术难题；

5、精通搜索推荐引擎的在线与离线系统架构，掌握索引机制、缓存策略、负载均衡及分布式系统基础原理；

6、具备关键字检索或向量检索系统实践经验者优先。