高德地图高德-大模型应用开发专家（工程效率）-信息工程开发
任职要求
我们期待你： ☑ 大模型深度实践者： 精通Transformer架构，具有LoRA/P-tuning等模型优化实战经验 熟悉LangChain、LlamaIndex等AI工程化框架，有RAG系统构建案例 掌握Prompt Engineering高阶技巧，能设计…
工作职责
我们正在构建下一代智能编码体系，通过大模型重构软件工程范式。诚邀AI原生开发者加入，共同探索""AI+Engineering""的无人区。 岗位使命： 运用大模型技术重塑软件工程全流程，打造AI深度参与的智能研发体系，在代码生成、架构设计、系统优化等环节实现突破性创新。 你将主导： 大模型工程化落地 基于LLM构建智能编码系统，实现需求分析→代码生成→测试验证的闭环赋能 开发面向研发场景的领域大模型，构建代码知识图谱与Prompt工程体系 探索AI结对编程、自主调试等前沿模式，突破传统研发效率边界 智能编码范式革新 利用Code Llama、GPT-Engineer、Windsurf、cursor等工具重构研发流程，建立AI优先的工程方法论 构建自动化效能提升方案，实现代码生成准确率>65%的核心指标 创建智能编码最佳实践指南，驱动团队AI能力升级
1、负责搜索、展示广告系统的业务分析与实施，沉淀业务解决方案，打造简单、可依赖的商业产品基础设施 2、负责广告投放引擎的架构设计和优化，打造高可用、高性能、高迭代效率的广告在线投放系统，同时保证系统稳定性 3、负责广告检索、策略、召回、排序等技术方向的设计、实现和优化，用技术创新驱动业务发展 4、分析现有系统不足，找到目前系统的瓶颈，改进、提高系统性能
我们是淘天集团阿里妈妈工程平台团队，致力于打造面向搜推广场景及GenAI与AI Agent应用的AI Infra平台。团队服务于淘天电商广告核心业务，承担 广告模型超大规模Embedding表征学习和Sparse-Dense模型及Dense大模型（LLMs/Diffusion等）训练与推理，AI Infra研发和优化等关键职责，在高性能在线服务&训练平台（推荐系统/多模态大模型/大语言模型）、分布式系统（计算/存储/网络）、异构计算和AI编译优化（GPGPU/CPU）等课题上都具有业界前沿的挑战。 1. 负责超大规模Sparse-Dense模型（for 广告）和Dense大模型（for GenAI应用）的训练架构设计优化并推动生产落地。 2. 负责大规模异构硬件Training系统的计算性能与效率优化。 3. Algorithm-Training-Inference Co-Design，整体提升模型效率。
1. AI大模型应用探索： 负责推动大规模预训练AI模型在商品运营领域的应用，探索在定品、选品、同品识别等商品相关业务中的创新应用场景。 2. 定品与选品优化： 基于大模型技术，分析商品历史数据、用户需求与市场趋势，推动定品和选品的智能化决策，提升商品推荐与选品效率。 3. 同品识别与归类： 利用大模型技术进行商品同品识别、归类与比对，提升商品库的精准度和一致性，优化商品信息的展示与管理。 4. 数据挖掘与特征工程： 深度挖掘商品数据，提取关键特征，通过大模型进行数据处理、分析与建模，发现商品运营中的潜在问题和机会。 6. 跨部门协作： 与商品、数据、技术、产品等多部门合作，推动AI大模型在商品运营中的实际应用，提升业务流程的自动化与智能化。 7. 技术创新与研究： 关注大模型和商品领域相关技术的发展趋势，跟进前沿技术，提升大模型在商品运营中的应用深度和广度。
1. 参与设计并实现混合多云的成本管理与优化平台，提升资源利用率，降低云支出。 2. 开发自动化工具，实现成本数据的实时采集、分析与可视化，支持FinOps全流程（成本洞察、计费、监控、优化等）。 3. 建立并完善云成本数据治理体系，确保成本数据的准确性与一致性。 4. 识别云资源浪费场景，设计自动化策略（如弹性伸缩、闲置资源回收、预留实例规划等），提升成本效率。 5. 跟踪业界FinOps最佳实践，探索AI驱动的成本优化方案。 6. 和财务、BU研发团队紧密协作，推动跨组织的成本运营。