百度工业解决方案架构师实习生(大模型&AI）（J85824）

【我们是谁？】 阿里云智能是阿里巴巴集团的技术基石，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力。我们的团队专注于机器学习系统（MLSys）的前沿研究与工程实践，特别是为“通义”系列大规模语言模型（LLM）的训练、推理提供坚实的系统支撑。在这里，你将有机会参与构建和优化支撑万亿参数级别模型的超级工程，直接影响亿万用户的AI体验。 【为什么这个机会不容错过？——来自工业界的真实挑战与机遇】 大规模语言模型的研发是一项复杂的端到端系统工程。从海量数据的高效处理、万卡集群的分布式训练、精细化的后训练调优，到低延迟高吞吐的推理服务和云上弹性部署，每一个环节都充满了挑战，也孕育着巨大的创新机会。我们认为，虽然算法创新是驱动力，但在LLM的整个生命周期中，系统扮演着至关重要的角色。 以下是我们正在“通义”大模型及相关场景下积极探索并期待与你共同攻克的挑战： 1.超大规模预训练系统优化：追求极致效率与稳定性 ·系统行为的深度洞察：在万卡集群并行训练的极致规模下，如何设计高效、低侵扰的追踪系统（Tracing System）以精准理解系统真实运行状态，本身就是一个难题。例如，仅网络层追踪就面临数据量爆炸性增长的挑战，如何在海量数据中高效提取关键信息，指导性能优化。 ·并行策略的自动化与智能化：随着模型结构的快速迭代，如何针对新型架构自动设计并调整最优的并行策略（张量并行、流水线并行、数据并行、序列并行及其混合），在复杂的内存、计算、通信约束下取得最佳平衡，减少人工调优的巨大成本。 ·大规模集群的韧性与容错：尽管我们拥有先进的异步、跨多级存储的Checkpointing机制，但GPU集群的故障（硬件、软件、网络等）仍会导致训练中断和时间浪费。如何进一步提升系统的容错恢复能力，最大限度减少故障影响，保障训练任务的连续性和效率。 2.后训练（RLHF等）中的算法-系统协同设计：提升“智能”的性价比 ·复杂工作流的高效资源调度：后训练阶段（如RLHF）涉及采样、训练、评估等多个计算特点各异的任务。如何设计智能调度系统，自动、高效地为这些任务分配和管理计算、存储、网络资源，以最小化总体资源消耗，或最大化单位资源投入下模型效果的提升“斜率”。 ·算法与系统协同进化：后训练的算法仍在快速演进，如何设计灵活、可扩展的系统架构，以适应算法的不断变化，并反过来通过系统创新启发新的算法可能性。 3.云原生推理服务：敏捷、高效、经济地赋能万千应用 ·多样化业务负载与SLA保障：云上推理业务场景丰富，客户对吞吐量、延迟、成本等有着不同的服务等级协议（SLA）要求。如何设计统一而灵活的推理服务系统，满足从离线批量推理到在线实时服务的各种需求。 ·推理优化技术的敏捷集成与工程化：学术界和开源社区的推理优化技术（如量化、剪枝、FlashAttention、PagedAttention、投机采样、模型编译等）日新月异。如何构建一套敏捷的工程体系，快速评估、吸收、融合这些前沿技术，并将其稳定部署到在线服务中，持续提升推理效率。 ·极致的资源弹性与成本效益：在云环境中，如何通过精细化的资源调度、高效的多租户管理以及智能的流量预测，应对业务负载的剧烈波动，最大限度地减少空闲资源浪费，为用户提供最具成本效益的LLM服务。

1.大模型微调与优化 基于业务场景需求，主导7B/14B等参数量级大模型的微调全流程，涵盖数据清洗、算法选择（如LoRA/QLoRA）、量化压缩（INT4/INT8）及部署优化 设计参数高效微调方案，优化模型推理效率与成本，推动RAG技术栈（向量数据库/检索增强）在业务中的落地 跟踪前沿技术（如Diffusion模型、多模态微调），探索模型轻量化与领域适配的创新方案 2.AI Agent开发与系统集成 构建基于LLM的智能体架构，实现任务规划、记忆管理、工具调用等核心功能，开发符合业务逻辑的Agent交互系统 集成LangChain、LlamaIndex等开发框架，实现AutoGPT式自主决策能力，优化Agent在复杂场景下的鲁棒性 推动Agent与数字孪生、数字员工等技术的融合，提升工业检测、智能客服等场景的自动化水平 3.客户需求转化与方案落地 深度参与客户需求分析，将业务场景（如制造、金融、医疗）转化为可执行的AI技术方案，提供端到端咨询服务 输出技术文档与API接口，支持跨部门协作与客户侧的技术培训 监控模型生产环境表现，针对客户反馈持续迭代优化，确保SLA达成与成本可控

1.大模型微调与优化 基于业务场景需求，主导7B/14B等参数量级大模型的微调全流程，涵盖数据清洗、算法选择（如LoRA/QLoRA）、量化压缩（INT4/INT8）及部署优化； 设计参数高效微调方案，优化模型推理效率与成本，推动RAG技术栈（向量数据库/检索增强）在业务中的落地； 跟踪前沿技术（如Diffusion模型、多模态微调），探索模型轻量化与领域适配的创新方案。 2.AI Agent开发与系统集成 构建基于LLM的智能体架构，实现任务规划、记忆管理、工具调用等核心功能，开发符合业务逻辑的Agent交互系统； 集成LangChain、LlamaIndex等开发框架，实现AutoGPT式自主决策能力，优化Agent在复杂场景下的鲁棒性； 推动Agent与数字孪生、数字员工等技术的融合，提升工业检测、智能客服等场景的自动化水平。 3.客户需求转化与方案落地 深度参与客户需求分析，将业务场景（如制造、金融、医疗）转化为可执行的AI技术方案，提供端到端咨询服务； 输出技术文档与API接口，支持跨部门协作与客户侧的技术培训； 监控模型生产环境表现，针对客户反馈持续迭代优化，确保SLA达成与成本可控。

1、参与亿级用户规模的本地生活搜索优化，负责迭代到店业务搜索算法，包括到餐、到综、酒旅等，提升点击率、转化率等核心指标，提升用户在快手的本地生活搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对本地生活搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等方面，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。