阿里巴巴AI平台研发工程师
任职要求
基础条件： ● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。 ● 有大型开源AI项目参与者加分。 专业能力： ● 系统工程与编程能力：具备良好的系统工程基础，熟悉Linux开发环境，熟练掌握Python，了解Go或Java，具备扎实的工程实现能力。能够了解并熟练应用编程Agent。 ● 分布式系统：了解分布式系统的基本原理（如一致性、容错、扩展性等）。 ● AI系统领域专业知识： ○ 了解AI的基本原理，熟悉主流大模型的底层算法架构（如Transformers、扩散模型等），理解算法训练与推理的基本过程。 ○ 具备AI…
工作职责
负责AI平台的模型接入、推理优化及平台功能开发工作。负责AI基础设施的架构设计与迭代，将前沿AI技术转化为可落地的平台能力，支撑各业务的智能化需求。 1.AI模型接入与推理加速： ● 负责主流开源模型的接入适配工作，包括模型格式转换、服务化封装及API接口开发；运用各种技术手段优化推理耗时与资源使用率，提升AI平台的性能与成本优势。 2.AI平台架构设计与开发： ● 优化与迭代AI平台架构，提升AI平台的可扩展性、分布式系统吞吐量、系统安全与稳定性等，持续优化成本。 3.AI能力产品化： ● 开发并维护平台AI工具链，如LoRA微调训练 pipeline、模型评估工具等；参与Agent框架与Skills开发平台的建设，支持业务快速构建AI应用；跟踪AI领域前沿技术动态，参与技术调研与POC验证。
团队介绍 团队长期深耕AI算法研发、AI基础架构建设、AI服务应用打造，负责从AI算法研发、性能优化加速、工程服务化与云端部署、服务调度与资源优化、到服务管理与运维在内的完整AI落地运用流程，覆盖线上数据到模型训练、训练模型到线上服务的闭环。近期重点聚焦AIGC在公司内容团队和产研团队的使用，通过大模型的能力，持续推动爱奇艺在内容创作、生产、分发、以及用户体验上的创新、优质、高效、自动化与智能化。欢迎愿意长期深耕AI领域的同学加入我们！ 工作职责 - 参与AI工程服务化工作，将算法团队研发的AI能力初始原型进行服务化，落地成为业务团队线上稳定可用的AI应用 - 参与大模型训练平台、推理平台建设，包括但不限于分布式训练框架调优、推理引擎优化、模型量化及加速等 - 参与AI基础设施建设，包括计算资源管理、网络架构设计、存储系统优化等，提升资源利用率，降低大模型研发与应用成本 - AI领域最新进展的技术调研、引入改造、原型设计与开发等
1、面向AI应用场景设计开发业界领先的AI平台，包括prompt工程，RAG工程、模型微调、推理加速等能力； 2、负责大模型场景下多领域的数据工程，包含知识库数据的高质量处理，Prompt提示词的优化，模型微调数据集的质量提升； 3、负责大模型场景下模型推理框架的性能优化方案的设计与实现； 4、设计训练和优化大模型，跟踪和研发代码大模型的预训练、持续训练、SFT、RLHF等技术； 5、设计与实现AI智能体应用的编排定义，提升企业应用的智能度。
base北京/杭州都可以~ - 负责滴滴AI平台的架构设计和工程研发，打造行业领先的聚焦AI开发迭代效率和资源利用效率的AI平台 - 探索业界前沿的机器学习研发(MLOPS)和大模型工程研发(LLMOps)相关技术，覆盖数据、实验、训练、评估、推理等各个方向 - 不断精进、研究和实现大模型方向的平台产品与技术
1、负责大模型/Agent应用核心链路的架构设计与系统研发，支撑大规模在线生产运行； 2、基于前沿大模型，设计Prompt组织、Agent编排、决策链路与评测机制，把模型能力转化为可度量的业务产能； 3、构建模型效果自动优化闭环与降本效率专项：错例归因、问题聚类、策略迭代、回归验证，推动系统自驱进化；推进平台在效果、成本、性能之间持续寻找更优解； 4、搭建面向AI决策的可观测与感知基础设施，让模型的判断过程对业务侧透明可信； 5、与策略、算法、模型训练、业务运营等多方深度协作，把复杂业务诉求翻译成可落地的技术方案。