阿里巴巴智能引擎-机器学习系统工程师-北京

1.负责机器学习训练平台的建设，支持业务的探索实践 2.负责研发领域相关的基础设施建设，包括但不限于数据采集、预处理、模型训练、监控和管理等 3.负责对算法进行工程化能力封装和抽象，形成通用框架或组件，提高研发效率和降低研发成本 4.负责大规模分布式异构训练性能优化

1.负责机器学习训练平台的建设，支持业务的探索实践 2.负责研发领域相关的基础设施建设，包括但不限于数据采集、预处理、模型训练、监控和管理等 3.负责对算法进行工程化能力封装和抽象，形成通用框架或组件，提高研发效率和降低研发成本 4.负责大规模分布式异构训练性能优化

我们关注大规模分布式模型训练系统，服务于阿里巴巴核心业务场景，包括但不限于以下职责： 1. 性能优化：结合分布式系统、高性能计算、异构计算和编译优化，探索性能边界，分析和解决超大规模分布式计算的核心问题； 2. 框架研发：以淘天、海外等超大规模训练场景为抓手，研发和优化稀疏+稠密统一训练框架，参与开源共建； 3. 算法协同：深入工程和算法协同，结合大规模推荐、大语言、多模态算法，探索适合业务的创新训练范式。

通过技术创新支持阿里集团大模型研发快速迭代，主要工作内容和挑战如下： 1. 建设大规模强化学习的环境平台，增强大模型对齐Coding&Agentic等方面的能力。 2. 结合强化学习框架，优化强化学习效率，实现高效的大规模强化学习训练。 3. 建设覆盖各个领域场景的真实和仿真环境，支持大规模评测和Agentic后训练。 4. 将成熟的系统与算法成果发表于学术会议，并回馈开源社区（如 ROCK和ROLL等），持续提升在学术界与产业界的影响力。