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我们致力于通过运筹优化、统计建模、机器学习和AgenticAI等前沿技术,优化云计算基础设施资源(服务器\部件、网络、数据中心)的需求计划、供需匹配、采购决策和库存管理。目标是提升资源交付效率、降低人工成本,并减少因人为错误导致的资源浪费与供给不足。团队聚焦于将学术界的先进算法(如大模型推理、多智能体决策)与运营业务实际场景结合,打造高自动化的智能决策系统。

团队介绍
1.算法设计与开发
-针对云计算基础设施资源的需求计划、供需匹配、采购决策和库存管理等场景,建立数学模型并设计求解算法(如线性规划、强化学习、仿真推演等)。
-设计并研发基于大模型(LLM)智能问答(QA)、推理分析(如Chain-of-Thought,ReAct)的agenticAI助手,提升资源运营效率。
2.工程落地与优化
-将算法从原型推进到生产环境上线,并可解决实际运营业务场景中的规模化和时效性挑战。
-提供运营业务人员可通过自然语言直接交互并高效可用的AgenticAI助手。
-与工程团队合作,设计高性能、可扩展的算法服务架构。
3.跨领域协作
-与云产品(需求侧)、供应链、采购、数据中心运营等多个团队紧密合作,理解业务痛点并转化为可量化的技术问题。
-跟踪学术界(如OR、ML顶会)和工业界(如AWS/GCP资源优化方案)最新进展,推动技术迭代。

职位描述
1.算法基础
-精通运筹优化(如MIP、动态规划)、统计建模(如时间序列预测)、机器学习(如强化学习、图神经网络)以及相关领域知识。
-熟悉大模型应用相关技术(如Prompt工程、RAG、AgenticAI框架、A2A/MCP协议),有实际应用经验者优先。
-熟悉大模型训练、部署和性能优化相关知识和技术(SFT、RLHF、知识蒸馏、lora、prefixtuning、vllm、sglang等)。
2.工程能力
-熟练Java和Python语言,熟练运筹求解和agenticAI实现框架(如ortools、gurobi、LangChain、SpringAI)
3.业务理解
-具备将复杂业务问题抽象为数学模型的经验(如库存优化、需求预测、路径规划等)。
-熟悉ERP领域标准数据结构和相关计算逻辑(需求预测、安全库存、呆滞风险评估等)

加分项:
-发表过OR/ML领域顶会论文(如INFORMS、NeurIPS)或专利。
-熟悉云计算厂商(如AWSEC2、AzureVM)的资源供需管理机制。
-有大模型应用/AgenticAI应用开发和部署经验。
2026-11-11 15:17
IP属地:浙江杭州

职位福利

硕士5-10年Agentic AIJava机器学习运筹优化算法运筹优化Python
企业发布信息图
阿里云计算有限公司
不需要融资 · 10000人以上
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