阿里巴巴数据技术及产品部-大模型数据平台研发工程师/专家-AIData

1. 负责面向LLM、图片、视频、音频的全模态标注能力建设和 Coding/Agentic 领域标注能力完善。 2. 负责标注平台智能标注能力建设，如LLM、多模态自动标注等，并建设基于标注平台的agent框架以及相关标注agent的开发； 3. 负责面向领域专家的专家标注平台建设，同时把智能标注能力迁移至专家标注平台。

1. 数据标注、模型评测、数据采集、数据生产的资源管理体系搭建与优化：构建并完善数据生态资源管理体系，统筹管理多种资源形态。通过精细化管理策略，提升资源交付的整体质量和效率，确保资源管理的标准化与规范化。 2. 供应商全生命周期管理：负责外部供应商的资源拓展、准入管理、资源调度、交付履约及结算等工作。对供应商在项目中出现的问题和事故进行及时干预与处理，确保项目顺利推进。建立完善的供应商绩效管理制度，通过科学的评估体系优化供应商合作，提升整体合作质量。 3. 多元化资源管理与高效调度机制构建：构建多元化的资源管理结构，整合多种用工类型与垂直领域专家资源。设计高效、合理的资源分配调度机制，精准匹配项目需求与资源供给，确保资源供给的及时性与有效性，提升资源利用效率。 4. 资源交付与运营效率提升：通过商务策略优化、流程再造及产品设计创新，不断提升资源交付及运营效率，降低整体业务交付成本。推动资源管理的智能化与自动化升级，助力公司在数据标注领域保持竞争优势，实现业务的可持续发展。

1.主导EB级海量全模态（文本/图像/视频/音频3D等）AI数据处理平台的规划，负责高性能、可扩展的数据处理架构设计; 2. 负责AI数据资产体系构建与AI数据资产规划，推动数据、算法、工程及产品等多团队协作，实现AI全模态数据标准化、流程化及资产化，加速AI数据在基模和AI应用之间效能转化； 3. 主导核心数据处理算子（清洗、加工、转换、融合）的研发与工程化落地，并构建高效的流程编排与执行引擎，支持百亿级数据在异构卡型上快速自动化处理； 4. 负责全域EB级检索引擎的架构设计与实现，包括多模态检索、内容检索与RAG（检索增强生成）等，并持续进行性能与效果优化； 5. 关注并引领AI数据处理领域的新技术、新架构、新工具，积极推动平台技术升级和平台开放，推动团队在AI数据处理能力提升和内部技术分享。

1、负责多模态数据处理链路的推理优化，分析性能瓶颈，软硬件结合优化，实现包括语言识别、计算机视觉等多方向的推理优化，达到极致性能； 2、负责多模态数据处理链路的可观测性工具建设，包括数据处理、模型推理的监控、告警等； 3、负责异构资源（GPU、CPU等硬件）的调度优化，实现潮汐资源、混部资源、多云资源的最优化调度 4、负责集群和业务服务的稳定性治理、资源利用率提升，通过系统化方式提高GPU、CPU等硬件资源的使用效率。 5、参与设计高吞吐、低延迟的数据处理 pipeline。针对大模型数据处理场景（如LLM、多模态），优化数据清洗、预取、缓存及异步加载策略，确保数据大规模产出。