阿里巴巴国际贸易事业部(ICBU)-研发工程师-杭州滨江
任职要求
基础能力： 1. 计算机相关专业，3年以上前端开发经验，熟悉Web前端技术，包括(X)HTML/CSS/JavaScript等，能够解决各种浏览器兼容性问题，了解各种常用工具 2.精通React框架，精通泛状态框架（redux/zustand），精通至少一种状态管理库，有复杂应用开发经验 3.熟悉前端工程化与模块化开发，并有实践经验（如gulp/webpack、VueJS/React、ide研发等） 软性能力： 4. 善于发现工作流程、产品体验中的问题，且较强的问题解决能力 5. 持续关注业界的新话题和新技术，热爱前端技术，个性乐观开朗，逻辑性强、…
工作职责
1.负责alibaba国际站相关产品的前端架构设计及研发，保障系统的安全、可扩展以及质量和性能，与PD、UED、Java 工程师协作，完成设计交互实现、数据交互、动态信息展现 2.关注用户体验，与合作方一起不断改进产品的易用性；运用AI能力重塑产品形态，提升用户体验和客服效能 3.研究和探索创新的开发思路和新的前端技术，结合业务特点创新应用AI技术，解决前端团队开发过程中面临的各类问题，提升个人和团队的开发效能
1. 负责搜索和推荐引擎核心系统面向1688业务的开发和优化；负责基于pytorch、Tensorflow的在线算法服务开发和基于MaxCompute和Flink的离在线数据流开发； 2. 负责1688搜推算法工程，提升业务效率、算法研发效率；理解业务、解构业务难题、设计核心系统，落地1688用户体验和平台机制的持续优化； 3. 负责搜索推荐引擎和算法服务核心系统的性能优化和稳定性保障；面向未来，持续推进核心系统迭代演进和长期发展；
1. 负责设计和实现商家经营场景下，复杂任务的多步骤规划执行的能力 2. 负责关键AI技术的引入、实现、落地 3. 负责建立大模型应用领域的基建要求并解决相应问题，如效果评测、数据质量、安全等 4. 负责定位、分析商家经营链路中的智能化需求点，并设计相应的解决方案 5. 负责商家智能化CRM产品、智能经营分析和多轮问答等产品的开发落地升级 6. 负责高阶商家日常经营和商家成长的需求开发落地 7. 负责针对重点分类下的商家设计相应的解决方案，综合利用业务和技术手段，实现商家增长
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。