传音资深后端开发工程师（算法工程化）(J17884)
任职要求
1. 具备4年以上相关领域的工作经验，有推理大模型或大语言模型的设计、研发、部署经验者优先； 2. 熟悉Linux开发环境，掌握Python/C++等语言， 有良好的编程基础、系统设计优化能力； 3. 熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，训练和推理模型调试、调优有实操经验优先； 4. 熟悉CP…
工作职责
1. 负责AI 加速硬件的性能评估分析，在单机单卡/大规模集群等场景进行全方位的软硬件系统性能评估，分析调优和业务交付落地； 2. 配合算法工程师，推动深度学习相关算法的落地，打造高吞吐、低延时的推理系统； 3. 参与过 ASR, TTS 语音工程化落地项目 或参与过 CV 项目. 4. 大模型技术前沿追踪以及框架应用。 5. 深入研究和优化大模型的训练方法，提高模型的效率和效果经验者优先 6. 优化大模型推理性能，提升吞吐并控制成本经验者优先 7. 优化大模型推理框架，提升框架扩展性，易用性和可调试性经验者优先。
负责语音助手产品的需求梳理、后台架构设计与开发。 配合NLP算法工程师，负责对话系统、NLP、LLM Agent工程化建设。 负责语音助手产品的高可用，高性能。
AI后端开发工程师的核心任务是为AI能力构建稳定、高效且可扩展的后台服务，确保智能应用顺畅运行。其主要工作包括： 1.系统架构设计与优化：参与设计高并发、低延迟、高可用的后端系统架构以支撑AI服务。运用微服务、容器化（Docker/K8S）、消息队列（Kafka/RabbitMQ）、缓存（Redis） 等技术，并优化数据库（如MySQL、MongoDB、向量数据库）性能 2.数据处理与管道构建：构建和维护数据管道，支持海量数据的采集、清洗、存储与处理，为模型训练和优化提供支持，有时需设计数据闭环系统 3.全流程开发与协作：参与从需求分析、设计、编码、测试到部署运维的全流程。需与算法工程师、前端工程师、产品经理等紧密协作，确保项目顺利交付 4.技术攻坚与创新：解决模型部署和运行中的技术难题（如资源瓶颈、轻量化），探索和引入前沿技术（如大模型服务化、多模态、边缘计算）以提升产品竞争力
1、负责电商内容和商品理解全链路的算法工程与架构工作； 2、负责电商知识图谱相关的算法架构、数据生产链路、数据产品服务及中台建设的工程架构工作； 3、负责电商大模型&AIGC数据处理、训练、推理、部署、平台等全链路架构与优化，业务AI智能体工程与架构工作； 4、针对复杂的业务场景，根据产品、策略和算法需求，提供高性能，高可用和灵活的架构设计，解决研发全流程、生产全链路的工程问题，确保服务的稳定，并不断提升业务AI智能化与研发效率； 5、根据业务实际情况，抽象和沉淀通用业务架构，提高基础能力复用程度，更好支持业务高速迭代。
1、负责电商内容和商品理解全链路的算法工程与架构工作； 2、负责电商知识图谱相关的算法架构、数据生产链路、数据产品服务及中台建设的工程架构工作； 3、负责电商大模型&AIGC数据处理、训练、推理、部署、平台等全链路架构与优化，业务AI智能体工程与架构工作； 4、针对复杂的业务场景，根据产品、策略和算法需求，提供高性能，高可用和灵活的架构设计，解决研发全流程、生产全链路的工程问题，确保服务的稳定，并不断提升业务AI智能化与研发效率； 5、根据业务实际情况，抽象和沉淀通用业务架构，提高基础能力复用程度，更好支持业务高速迭代。