2027届校园实习招聘｜开发工程师 毕业时间要求：2026年11月 – 2027年10月毕业的海内外应届本、硕、博毕业生 工作地点：杭州、北京 【团队介绍】 阿里云成本中台团队致力于构建面向弹性计算服务的智能化成本管理体系，支撑全球超大规模云资源的精细化运营。我们聚焦弹性计算服务成本建模、大数据标准化治理、统一数据平台开发与AI基础设施建设，通过数据驱动与智能技术，实现从资源消耗到商业价值的全链路透明化与自动化。在这里，你将参与打造下一代云原生数据智能底座，用工程与算法能力推动云计算“降本增效”的核心命题。 【工作内容】 加入成本中台团队，你将参与以下方向的实践与探索： 云服务成本建模与分析：基于海量ECS、容器、存储等资源使用数据，构建多维度成本分摊、预测与优化模型，支持产品销售策略及内部资源效率评估； 数据与智能体管理平台开发：参与建设统一数据治理与智能体运营平台，支持元数据管理、数据血缘追踪、Agent版本控制、运行监控及效果评估等功能，打造从数据到智能服务的一站式开发与运维体验，提升团队智能化能力的规模化交付效率。 Data Agent 智能体开发：参与面向成本与经营场景的Data Agent研发，结合大模型能力实现自然语言查询、自动归因分析、异常检测与决策建议，提升数据消费效率； 知识图谱与记忆系统构建：围绕云产品、客户、资源、账单等实体，构建领域知识图谱，并设计轻量级记忆机制，支撑智能问答、上下文感知的数据服务； 数据仓库与指标体系建设：参与统一数仓分层设计（ODS/DWD/DWS/ADS），开发高可靠、高时效的数据管道，保障成本相关核心指标的一致性与可复用性；

2027届校园实习招聘｜开发工程师 毕业时间要求：2026年11月 – 2027年10月毕业的海内外应届本、硕、博毕业生 工作地点：杭州、北京 【团队介绍】 阿里云成本中台团队致力于构建面向弹性计算服务的智能化成本管理体系，支撑全球超大规模云资源的精细化运营。我们聚焦弹性计算服务成本建模、大数据标准化治理、统一数据平台开发与AI基础设施建设，通过数据驱动与智能技术，实现从资源消耗到商业价值的全链路透明化与自动化。在这里，你将参与打造下一代云原生数据智能底座，用工程与算法能力推动云计算“降本增效”的核心命题。 【工作内容】 加入成本中台团队，你将参与以下方向的实践与探索： 云服务成本建模与分析：基于海量ECS、容器、存储等资源使用数据，构建多维度成本分摊、预测与优化模型，支持产品销售策略及内部资源效率评估； 数据与智能体管理平台开发：参与建设统一数据治理与智能体运营平台，支持元数据管理、数据血缘追踪、Agent版本控制、运行监控及效果评估等功能，打造从数据到智能服务的一站式开发与运维体验，提升团队智能化能力的规模化交付效率。 Data Agent 智能体开发：参与面向成本与经营场景的Data Agent研发，结合大模型能力实现自然语言查询、自动归因分析、异常检测与决策建议，提升数据消费效率； 知识图谱与记忆系统构建：围绕云产品、客户、资源、账单等实体，构建领域知识图谱，并设计轻量级记忆机制，支撑智能问答、上下文感知的数据服务； 数据仓库与指标体系建设：参与统一数仓分层设计（ODS/DWD/DWS/ADS），开发高可靠、高时效的数据管道，保障成本相关核心指标的一致性与可复用性；

2027届校园实习招聘｜算法工程师 毕业时间要求：2026年11月 – 2027年10月毕业的海内外应届硕、博毕业生工作地点：杭州、北京 【团队介绍】 阿里云弹性计算是阿里云飞天操作系统的核心引擎，支撑全球数十亿用户的计算需求。我们管理着超大规模的物理与虚拟资源池，提供业界领先的调度、编排与弹性能力。在ECS智能工程团队，你将直面高并发、强实时、超大规模的系统挑战，并运用最前沿的AI与大模型技术，驱动云计算基础设施的智能化演进。 【工作内容】 加入弹性计算-智能工程团队，你将参与以下方向的技术攻坚： 智能调度系统研发：构建国内最大规模的云资源调度系统，日均处理百万级ECS实例调度决策，结合运筹优化与强化学习，为每台虚拟机精准匹配最优宿主机； 时序预测与资源规划：研发面向服务器需求、机型配比、库存水位等场景的高精度时序预测模型，融合供应链业务经验实现物力资源的高效部署； AI for Cloud创新探索：探索大语言模型（LLM）、多模态模型及智能体（Agent）在云平台中的应用，用AI赋能日常工作研发及对外产品能力； 用户运营算法建模：基于深度学习与大模型技术，分析ToB用户在多区域、多产品的购买行为与趋势，开展用户分群、意图识别与生成式推荐，赋能智能化售卖与库存调度； 算法工程化落地：参与高性能算法服务平台建设，实现从模型训练、推理到在线服务的端到端闭环，保障7×24小时高可用智能计算服务。

2027届校园实习招聘｜算法工程师 毕业时间要求：2026年11月 – 2027年10月毕业的海内外应届硕、博毕业生工作地点：杭州、北京 【团队介绍】 阿里云弹性计算是阿里云飞天操作系统的核心引擎，支撑全球数十亿用户的计算需求。我们管理着超大规模的物理与虚拟资源池，提供业界领先的调度、编排与弹性能力。在ECS智能工程团队，你将直面高并发、强实时、超大规模的系统挑战，并运用最前沿的AI与大模型技术，驱动云计算基础设施的智能化演进。 【工作内容】 加入弹性计算-智能工程团队，你将参与以下方向的技术攻坚： 智能调度系统研发：构建国内最大规模的云资源调度系统，日均处理百万级ECS实例调度决策，结合运筹优化与强化学习，为每台虚拟机精准匹配最优宿主机； 时序预测与资源规划：研发面向服务器需求、机型配比、库存水位等场景的高精度时序预测模型，融合供应链业务经验实现物力资源的高效部署； AI for Cloud创新探索：探索大语言模型（LLM）、多模态模型及智能体（Agent）在云平台中的应用，用AI赋能日常工作研发及对外产品能力； 用户运营算法建模：基于深度学习与大模型技术，分析ToB用户在多区域、多产品的购买行为与趋势，开展用户分群、意图识别与生成式推荐，赋能智能化售卖与库存调度； 算法工程化落地：参与高性能算法服务平台建设，实现从模型训练、推理到在线服务的端到端闭环，保障7×24小时高可用智能计算服务。

本岗位聚焦于云资源智能经营领域的核心算法能力建设，致力于打造高适应性、高自动化的供需匹配系统。候选人需兼具前沿算法视野、扎实工程能力与深度业务理解，能够主导端到端的算法创新与落地。具体职责包括： 1.算法设计与建模 · 深入分析云计算场景下不同类型负载对资源使用模式的影响，识别关键优化机会点 · 针对高波动、高不确定场景，设计融合运筹优化、时间序列建模的混合算法方案，明确技术边界与取舍逻辑 2.算法工程化与服务交付 · 主导从数据接入、特征构建、模型训练到在线服务的完整链路，确保算法模块低延迟、高可用、易运维 · 定义并保障SLA，涵盖预测准确率、优化收益、服务响应时间、资源开销等维度，支撑生产环境稳定运行 3.AI能力探索与集成 · 探索大模型在资源经营中的创新应用，如基于RAG的供需洞察生成、Agent驱动的自动策略调优、多智能体协同调度等 · 实践Prompt工程、模型微调等技术，提升大模型在垂直场景的效能与经济性 4.效果评估与持续演进 · 构建科学的评估体系，结合离线指标、在线A/B测试与业务归因，量化算法对成本、利用率、用户体验的实际影响 · 建立自动化反馈与迭代机制，推动算法能力随业务演进而持续进化 5.跨团队协同与能力建设 · 与产品、运营、平台研发紧密协作，将算法能力封装为标准化服务或经营工具 · 推动算法思维在业务团队中的渗透，助力组织向数据算法驱动的智能经营模式转型

本岗位聚焦于云资源智能经营领域的核心算法能力建设，致力于打造高适应性、高自动化的供需匹配系统。候选人需兼具前沿算法视野、扎实工程能力与深度业务理解，能够主导端到端的算法创新与落地。具体职责包括： 1.算法设计与建模 · 深入分析云计算场景下不同类型负载对资源使用模式的影响，识别关键优化机会点 · 针对高波动、高不确定场景，设计融合运筹优化、时间序列建模的混合算法方案，明确技术边界与取舍逻辑 2.算法工程化与服务交付 · 主导从数据接入、特征构建、模型训练到在线服务的完整链路，确保算法模块低延迟、高可用、易运维 · 定义并保障SLA，涵盖预测准确率、优化收益、服务响应时间、资源开销等维度，支撑生产环境稳定运行 3.AI能力探索与集成 · 探索大模型在资源经营中的创新应用，如基于RAG的供需洞察生成、Agent驱动的自动策略调优、多智能体协同调度等 · 实践Prompt工程、模型微调等技术，提升大模型在垂直场景的效能与经济性 4.效果评估与持续演进 · 构建科学的评估体系，结合离线指标、在线A/B测试与业务归因，量化算法对成本、利用率、用户体验的实际影响 · 建立自动化反馈与迭代机制，推动算法能力随业务演进而持续进化 5.跨团队协同与能力建设 · 与产品、运营、平台研发紧密协作，将算法能力封装为标准化服务或经营工具 · 推动算法思维在业务团队中的渗透，助力组织向数据算法驱动的智能经营模式转型

负责核心业务领域的整体技术架构设计、关键技术创新与落地，驱动技术战略与业务目标的深度结合。需要具备卓越的系统架构能力、深刻的业务洞察力、前瞻性的技术视野以及领导复杂技术项目的能力，能够解决重大技术难题，并引领技术团队提升整体效能。具体包括： 1、技术方案设计 · 收集、识别、分析客户需求，深入理解业务本质，进行领域建模和业务抽象，确保技术方案精准支撑业务目标与发展； · 基于需求分析和业务建模，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、设计并决策高扩展性、高可靠、面向未来的数据架构和开发流程等。 2、技术实现 · 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； · 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等； · 主导或指导复杂数据平台、数据管道、数据服务的设计、研发与优化，确保数据链路的高效、稳定、可扩展，并能有效支持数据分析、决策和智能化应用。 3、稳定性和性能优化 · 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠； · 探索产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能。 4、技术预研 · 跟踪和了解产品技术和趋势，根据业务需要提供技术支持和建议，评估新技术在业务场景的落地可行性及价值。 5、技术规划 · 基于业务需求和技术趋势，主导制定并推动落地支撑业务长期发展的技术架构，确保其具备高可用、高可靠、高拓展性，并能有效沉淀数据资产、驱动业务持续改进。

负责核心业务领域的整体技术架构设计、关键技术创新与落地，驱动技术战略与业务目标的深度结合。需要具备卓越的系统架构能力、深刻的业务洞察力、前瞻性的技术视野以及领导复杂技术项目的能力，能够解决重大技术难题，并引领技术团队提升整体效能。具体包括： 1、技术方案设计 · 收集、识别、分析客户需求，深入理解业务本质，进行领域建模和业务抽象，确保技术方案精准支撑业务目标与发展； · 基于需求分析和业务建模，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、设计并决策高扩展性、高可靠、面向未来的数据架构和开发流程等。 2、技术实现 · 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； · 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等； · 主导或指导复杂数据平台、数据管道、数据服务的设计、研发与优化，确保数据链路的高效、稳定、可扩展，并能有效支持数据分析、决策和智能化应用。 3、稳定性和性能优化 · 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠； · 探索产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能。 4、技术预研 · 跟踪和了解产品技术和趋势，根据业务需要提供技术支持和建议，评估新技术在业务场景的落地可行性及价值。 5、技术规划 · 基于业务需求和技术趋势，主导制定并推动落地支撑业务长期发展的技术架构，确保其具备高可用、高可靠、高拓展性，并能有效沉淀数据资产、驱动业务持续改进。