小红书AI 应用构建架构师

职位描述: 我们正在寻找一位经验丰富且具创新精神的AI应用构建架构师，加入我们的技术团队。该职位将专注于利用大型语言模型（LLM）开发和构建尖端AI应用程序。理想的候选人应具备优秀的技术能力，以及对AI领域的热情和深刻理解。 主要职责: 设计、开发和实施基于LLM的AI应用程序。 探索和分析不同的AI构建范式，提出创新解决方案。 与产品和开发团队紧密合作，确保AI模型的性能和功能满足预期目标。 维护和优化现有的AI应用架构，提升整体系统效率。 跟踪AI领域的最新趋势和技术，持续改进项目和产品。 将通用的 AI 应用构建能力完善成通用基建，沉淀与公司 AI 平台

1、解决方案开发及沉淀推广 ● 基于阿里云AI与大模型相关产品，开发可复用的技术解决方案，包括模型训练、模型推理、AI 应用构建。 ● 参与重点项目，后训练、推理优化和 AI Agent 构建，在项目中与一线 SA 协作，根据客户需求制定针对性的解决方案，开展技术工作坊（workshops），指导客户进行产品选型，进行关键方案的验证（PoC）； ● 从项目实践中提炼最佳实践、参考架构，沉淀并在内部面向一线 SA 团队分享； 2、内部赋能与外部支持 ● 开展面向多人的培训与分享会，赋能内、外部团队； ● 开展面向一线架构师团队的解决方案培训，开发培训课程，担任讲师，提升架构师在AI基础设施领域的架构设计和解决方案编制能力； ● 在重点项目中，面向客户开展技术工作坊（workshops），加深客户对阿里云 AI 基础设施领域产品和技术解决方案的了解和采用； 3、市场洞察和竞争分析 ● 洞察 AI 基础设施领域的市场机会，将客户的实际需求和反馈传递给产研团队，为产品技术路线图规划提供真实输入； ● 分析市场上领先的产品与方案，结合实际项目，分析阿里云所面临的挑战，提出新的功能建议，以简化客户采用阿里云产品过程并提升阿里云产品的市场竞争力；

-主导 PostgreSQL 内核级功能设计与优化 -针对 AI/ML 工作负载（如向量检索、批量推理数据加载、实时特征存储）优化 PG 查询引擎与存储层 -支持扩展如 pgvector、lantern、pg_embedding 等向量插件的深度集成与性能调优 -构建下一代云原生 PG 架构（对标 Neon、Supabase） -设计并实现 计算与存储分离架构，支持秒级弹性扩缩容、按需计费、多租户隔离 -实现 数据库分支（Branching）能力，支持开发/测试/CI 场景下的瞬时克隆与版本管理 -构建基于对象存储（如 S3）或分布式日志（如 WAL-on-S3）的持久化层，保障低成本与高可用 -打造 AI-Ready 数据库服务 -为 LLM 应用提供原生支持：高效存储上下文、对话历史、向量索引与元数据联合查询 -与 AI 平台（如 ModelScope、PAI、SageMaker）深度集成，提供“数据库即特征仓库”能力 -探索在数据库内运行轻量级推理（In-Database ML）或 UDF 扩展（如 Python/Rust UDF） -高可用、智能运维与自治增强（延续并升级） -结合 AIOps 实现自动索引推荐、参数调优、异常根因分析 -支持 Serverless 模式下的冷启动优化、连接池代理、请求级资源隔离 -技术前瞻与生态引领 -跟踪 Neon、Tembo、Supabase、FerretDB 等新兴 PG 生态的技术路线 -推动开源协同，探索将内部创新回馈社区（如开源分支管理、WAL 分离组件等）

1.支持泛互联网和企业客户售前业务拓展，结合云产品技术和AI大模型，为客户定制云化解决方案、AI大模型解决方案，并能协同产品和服务团队进行技术验证，实现业务上云和AI应用场景落地。 2.作为云技术专家，向客户提供业务上云或者支撑关键需求的云计算解决方案，构建弹性、高可用的互联网架构；以最佳云上架构构建业务系统、云底座、监控体系、DevOps、大数据、AI等系统；从成本、效率、稳定性三个维度提升客户云化能力，确保方案可落地、有竞争力。 3.具备典型细分行业如泛互联网（游戏、在线教育、人工智能等）、泛企业（零售、电商等）的市场洞察、解决方案、打法策略及落地经验，能够把握行业的市场和技术发展趋势，推动行业产品解决方案落地。 4.与产品研发团队合作，传递市场需求打磨优化产品竞争力，共同研发或完善满足特定行业，特定应用场景的产品和解决方案。