小红书数据引擎Data Agent专家
任职要求
1、计算机相关专业，研究生学历，本科211以上 2、熟悉机器学习/深度学习算法（如 LSTM、GNN、异常检测算法等） 3、熟练掌握数据ETL流程、PyTorch / TensorFlow 及 MLOps 生产工具链 4、有大规模的AI Agent、AIOps落地经验者，或相关开源项目贡献者优先
工作职责
1、整合多源异构数据来源，构建数据基座，结合传统AI算法和LLM，设计和实现Data Agent架构。 2、研究和探索Data Agent和AIOps领域的前沿技术和应用场景，包括智能问答、推理分析、容量规划、数据治理、业务诊断、风险预测等，并将研究结果应用到数据平台和数据业务领域，不断推动服务能力升级。 3、解决算法工程化的问题，包括端到端应用算法解决方案、模型优化和在线模型更新、场景仿真实验和调优等。不断提升Data Agent各应用场景的召回率和准确率。
1. MLOps平台开发打造一站式大模型开发平台，负责主流开源和闭源模型的训练、评测、蒸馏、压缩、部署全链路工具开发 ● 参与模型各种后训练如微调、蒸馏、强化学习的产品化，以及vLLM/sglang/自研推理引擎的优化，提供有竞争力的推理性能 ● 负责各种MLOps工具链开发，如AI资产管理、实验管理、血缘跟踪、评测对比等，帮助用户串联AI开发全流程，提升模型开发效率 ● 负责多模态数据自动标注和挖掘功能的开发，为智驾和具身智能客户提供新一代的数据工程解决方案 2. 企业级Agent开发平台建设 ● 建设具备全模态能力的agent开发平台，帮助客户构建RAG、chatbot、data agent、design agent、research agent等各种AI agent应用 ● 提供白盒化开发模式，建设全链路的可观测、可调试和监控能力，帮助用户构建同时具备高精度和高性价比的agent应用 ● 针对企业客户对安全隐私的强需求，构建全方位的安全防护能力，包括不限于模型安全护栏、工具沙箱、细粒度权限管控等 ● 与阿里云大数据、智能搜索等业务产品合作，建设阿里云agent工具生态
以数据库引擎PolarDB/ADB/Lindorm为数据存储和计算底座，基于此构建in-DB的数据库垂类AI服务. 具体围绕： A. 数据库AI算子的开发。算法研发方向重点为自然语言技术在数据库上的应用。围绕自然语言转SQL/NL2SQL，基于RAG和行业知识的推理逻辑加强，图/知识库自动构建，实体与关系的分析挖掘，和基于Model Context Protocol的数据库AI agent能力。 尤其是在DATA+AI方向具有显著行业数据计算属性的量化金融的国内数据库市场，优化AI推理和针对交易数据的in-DB智能高性能计算算子，以增强阿里云数据库引擎产品在国内量化金融市场的影响力， 并支持数据库引擎团队打下新市场。 B. 适合数据库相对资源受限计算情况下的复杂AI算子推理加速, 并对传统数据库执行计划在新置AI算子的新情境下进行性能联合优化。 围绕transformer架构的推理加速（KVCache， SGlang， vLLM和）等关键AI推理框架的系统底层优化，开发数据库在量化金融市场中的高性能计算和系统框架， 支持AI高性能算子并提供丰富的量化金融算法包。 C. 在数据库和人工智能顶级会议上发表研究论文， 推高阿里云在这两个关键研究领域的影响力。
1、负责Data+AI方向的ToB产品的演进规划、竞争力建设和研发，打造业内领先的产品； 2、负责计算和存储引擎内核的深度优化，领先开源社区和行业，给客户提供增量价值； 3、负责大模型数据处理框架的研发、数据处理算子的研发，引领市场需求； 4、与火山引擎方舟、机器学习平台等产品深度生态对接，打造AI全链路组合竞争力； 5、支撑客户的预训练、后训练、模型蒸馏、AI搜索、RAG、Agent等场景的数据需求。
1、打造业界领先的大数据+AI云平台产品，满足大模型时代的数据处理及应用需求； 2、负责云平台的架构设计和研发，包括数据处理、资源调度、模型/算子管理、模型部署服务等； 3、基于K8S体系构建大规模任务处理系统，并负责GPU、CPU等多种异构资源的编排调度优化； 4、负责云平台与字节跳动火山引擎基础设施如计算、存储、AI模型等上下游生态的集成。