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3周前
高端招聘:阿里 招 AI Agent技术架构师(P7-P8) ----- 阿里控股-AI Agent技术架构师-杭州 阿里集团 · 杭州 职位描述 1、参与阿里巴巴控股集团企业经营智能化方向产品的研发和核心模块的架构设计; 2、主导AI+各类型文件要素提取、结构化体系、审核能力,及对应AI Agent化的技术架构设计,具备高性能、高可用、高可扩展的特性; 3、结合各类型场景涉及到的文件类型,推进AI+文件结构化的类型覆盖与准确率保证工作; 4、参与制定长期技术路线图,推动 AI+文件要素提取在企业经营自动化场景及机器审核等各类场景的支持落地; 职位要求 1、5 年以上后端开发经验,主导过企业级 AI 产品的架构设计; 2、有较强的逻辑能力和规划能力,对 AI Agent 有深度的了解和实践经验; 对前沿技术有好奇心,对 AI 技术发展方向有预判能力; 3、具备较强的自驱力,追求卓越,善于沟通,善于跨团队协作推进事项; 能够推动传统应用架构、基础 Agent 架构向前沿的 AI 应用架构发展和破局; 4、有扎实的后端基础,有大型项目的工程实践经验,精通 Python 或 Java 中至少一门语言; 5、对 AI 应用和 AI 产品有深刻理解,了解大模型的使用边界具备 AI 产品的洞察能力; (加分项); 1、有 AI 领域业务和产品主导能力的优先; 2、有开源项目贡献经验、有 AI 相关专利或论文的优先; 3、深刻理解企业应用设计模式,有大型分布式,高并发,高负载,高可用性系统设计开发经验; 对复杂的服务端系统有构架、经验优化者优先; 4、具备技术团队管理经验者优先; 报名地址详见: 搜索。
[开源推荐] HMPL: 极简的服务端驱动模板语言,比 React 更轻、比传统 jQuery 更现代、类似 HTMX 但更具模板化控制力。 核心目标非常明确:在保持现代 Web 应用动态交互体验的同时,极大地减少客户端 JavaScript 的代码量和复杂性,可以把它理解为 HTMX 和 EJS 之间的某种“中间形态”——它既拥有传统模板引擎的直观,又具备现代“服务端驱动 UI”的能力。 💡 核心理念:在 HTML 中定义“请求” HMPL 最大的创新在于它的语法逻辑。传统的做法是“写 JS 发请求 -> 拿到数据 -> 更新 DOM”,而 HMPL 允许你直接在 HTML 模板中声明“这个区块的数据来自哪里”。 · 所见即所得的数据流:你不需要编写冗长的 fetch 或 axios 代码,只需在模板中使用特定的语法(如 {{ src: "/api/component" }}),HMPL 就会自动处理请求、获取服务端返回的 HTML 片段,并安全地渲染到页面上。 · 服务端为中心:它推崇将逻辑放回服务端,客户端只负责“按需获取和展示”。这使得它天然支持类似 SSR 的效果,但没有复杂的框架负担。 ✨ 关键特性解读 1. 极致轻量 (Lightweight) 在现代前端框架(如 React, Vue)动辄几十 KB 甚至更大的背景下,HMPL 的核心非常小巧(gzip 后约 24KB 甚至更小),极其适合对首屏加载速度和性能有高要求的项目。 2. 安全性内置 (Security First) 直接渲染服务端 HTML 最怕 XSS 攻击。HMPL 聪明地集成了 DOMPurify,默认对渲染内容进行清洗和消毒,解决了开发者最担心的安全隐患。 3. 极佳的开发者体验 (DX) 尽管是小众语言,但它提供了完善的配套工具,包括 VS Code 插件、Vite 插件和 Webpack Loader。这意味着你编写 HMPL 时也能享受到语法高亮、自动补全等现代开发体验。 4. 灵活性 (Flexibility) 它不是要取代整个框架。你可以把它作为一个独立工具使用,也可以将其嵌入到现有的 Vue 或 React 项目中,专门处理某些需要动态加载的服务端内容。 ⚖️ 行业价值与评价 在当前的前端领域,HMPL 的出现反映了一种反思: · 拒绝过度工程化:我们真的需要为每一个简单的动态页面都引入庞大的 SPA 框架吗?HMPL 给出了否定的答案。 · 更低的学习门槛:对于后端开发者或全栈开发者来说,HMPL 这种“写模板 = 写逻辑”的方式,比学习整套 React Hooks 或 Vue Lifecycle 要直观得多。 开源地址:
《2025 企业级 AI 采用速度是否加速?— 综合证据总结》 基于过去 1–2 个月的行业报告、2025 年最新财报信号、OEM/网络/芯片厂商数据,我们可以非常明确地得出: 🎯 结论:2025 年企业级(非云)AI 采用出现“第二次加速点(Second Acceleration Wave)”,速度明显快于 2024→2025 初期。不是持平,而是加速。 原因与证据来自六大独立渠道,且全部在 2025 年出现收敛。 ① 全球调查类报告:从 PoC → 全面部署的比例翻倍 ISG《State of Enterprise AI Adoption 2025》(2025 年 9 月) 2024:约 15–17% 的企业 AI use-cases 进入生产部署(production) 2025:31%(几乎翻倍) ➡️ 最直接的“部署深度加速”证据。 ② AI 基础设施预算:2025 明显上调 Flexential《2025 State of AI Infrastructure》 AI 占企业 IT 预算比重: 2024:<5% 2025: >10% C-suite(企业高层)推动 AI 基建的比例: 2024:53% 2025:71% ➡️ 预算转向 AI,是加速落地最硬的指标之一。 ③ McKinsey 2025:企业开始进入“Scaling 阶段” 2025 年企业正在开始 scale their AI programs 不再停留在 2023–2024 的“试点 / 试水”阶段 ➡️ “Scaling(规模化)”是 AI 工厂建设的明显标志。 ④ 451 Research / S&P Global:AI 基建投资全面加速 2025 年中期市场规模预测首次突破: AI Infra 总市场:>$250B(比 2024 上调) “Ramping → Expanding” 的结构性变化确立 ➡️ 基础设施 CapEx 明显加速,这直接对应到 Dell/HPE/AVGO/ANET 的订单。 ⑤ 芯片厂商信号(NVIDIA):企业 AI 是增长最快 segment NVIDIA 2025(Q1–Q3 Earnings): Enterprise AI 软件 YoY:150–200%(高于 2024 的 100–150%) Fortune 500 private AI cloud 的部署全面爆发 CEO 2025 年首次明确: “Every Fortune 500 company is building a private AI cloud.” ➡️ 企业 AI 的增长比云更快,且进入“全面部署期”。 ⑥ 网络厂商(Broadcom / Arista)证据:企业 AI 网络增速首次超过云 Broadcom 2025: Enterprise AI networking YoY:+90% Cloud AI networking YoY:+60% Arista 2025: Enterprise AI networking YoY:+70–85% 进入“Phase-3:Global rollout” ➡️ 这是企业级 AI 加速最硬的“实时链路”证据。 ⑦ OEM(Dell / HPE / Lenovo)财报同步印证 Dell 2025: Enterprise AI backlog 增速 高于 cloud Fortune 100 企业正在下“multi-rack AI factory”订单 HPE 2025: Enterprise AI revenue YoY:+78% (明显高于 2024 的 +50–60%) Lenovo 2025: Global 2000 企业 AI server YoY:100%+ ➡️ 企业 AI 的订单增长从“中等高速”进入“全面加速”阶段。