阿里巴巴阿里国际站-研发工程师（后端方向）-深圳 AI Coding
任职要求
基础能力： 1.计算机相关专业,1年以上Java开发经验，Java基础扎实，熟练掌握面向对象设计和编程方法，有多线程使用经验，熟悉IO、分布式、缓存、消息中间件等机制和技术能力。 2.熟悉Spring、SpringMVC、MyBatis或其他主流开发框架，熟悉Linux下的常用命令、MySQL等主流的数据库；有丰富的系统架构和设计的经验，善于解决高并发，分布式通信，存储等方面的问题。 软性能力： 3.具备良好的系统和架构抽象设计能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题，责任心强，具备良好…
工作职责
1.负责alibaba国际站物流供应链产品的相关系统架构设计及研发，与产品密切配合，从需求出发主导和参与开发工作，高效交付，解决各类潜在系统技术风险，保证系统的安全、稳定、高效运行。 2.具有独立完成复杂的系统分析、设计的能力，高质量高效率的完成核心编码开发；积极参与团队卓越工程，持续提升系统整体性能和稳定性。 3.在做好业务能力支撑的前提下，具有技术调研、架构优化、性能调优能力，能深入理解并参与业务研发；积极参与业务方向讨论，提出优化建议，技术驱动业务发展 4.有良好的自驱力，能紧跟技术前沿，主动学习新技术，针对不断增长/变化的业务需求，积极使用AIGC等新技术，完成项目的技术选型、设计和落地。
1. 协同产品、后端和测试团队，推动 Keeta 供给业务快速迭代，保障研发过程质量、交付周期、产品稳定性、用户体验； 2. 通过建设/使用工具、流程保障业务线上质量安全； 3. 参与终端的技术能力的建设，中后台基建、AI Coding提效等，提升研发效率、交互体验，赋能业务快速发展； 4. 负责指导团队新人和初级工程师，带领项目团队达成目标，通过分享或经验沉淀，助力团队共同进步； 5. 负责中大型项目研发工作，带领小团队一同完成项目目标。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性