阿里巴巴阿里国际站-PaaS平台与调度系统开发工程师-推理服务资源调度的架构设计与开发

团队介绍：Stone-AI PaaS团队专注研究AI/大模型应用相关领域的技术和产品，致力于创造和实现创新的人工智能平台服务。团队目前已服务于字节跳动多款产品，比如豆包、Cici、Coze、Trae等。同时团队内部也在孵化多款AI应用创新产品，积极探索大模型应用的技术发展。团队氛围好，发展空间大，欢迎加入！ 课题介绍： 背景：随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著进展，为智能对话系统的发展提供了有力支撑。然而，现有的智能对话系统在面对复杂多变的实际应用场景时，仍存在诸多不足。一方面，用户对于交互的多样性和便捷性提出了更高要求，期望能够实现语音、图像、文本等多模态信息的自然交互；另一方面，面对复杂问题，当前对话系统缺乏深度思考和推理能力，难以提供全面且精准的解答。同时，在知识获取方面，如何高效地调度各类工具，挖掘优质内容，以满足用户的多样化需求，也成为亟待解决的问题。因此，开展对多模态交互、深度思考、工具调度以及优质内容挖掘方向的研究，对于提升通用对话助手的性能和用户体验具有重要的现实意义。 研究方向： 1、多模态交互方向：深入研究语音、图像、文本等多模态信息的融合与交互技术，开发能够实现多模态信息无缝对接的算法模型。通过构建多模态语义理解框架，使对话助手能够准确理解不同模态输入的含义，并根据用户需求以语音、图像、文本等多种形式进行输出，实现自然流畅的多模态交互体验。例如，当用户输入一张图片并提出相关问题时，对话助手能够识别图片内容，并结合文本信息进行分析解答，同时可以以语音形式反馈结果； 2、深度思考方向：探索基于深度学习的推理机制，提升对话助手的逻辑推理和问题解决能力。引入知识图谱、语义网络等技术，增强对话助手对知识的理解和运用能力，使其能够在面对复杂问题时，进行深度思考和分析，挖掘问题的本质，提供更具逻辑性和准确性的回答。比如，在解答科学类复杂问题时，对话助手能够基于知识图谱进行推理，给出全面且深入的解释； 3、工具调度方向：构建智能工具调度系统，使对话助手能够根据用户问题的类型和需求，自动识别并调用合适的外部工具，如信息检索工具、数据分析工具、翻译工具等。建立工具之间的协同工作机制，确保在处理复杂任务时，多个工具能够相互配合，实现信息共享和流程优化，提高问题解决的效率和质量。例如，在处理跨国业务相关问题时，对话助手可以同时调用翻译工具和信息检索工具，快速获取并翻译相关资料，为用户提供准确信息； 4、优质内容挖掘方向：研发高效的内容挖掘算法，从海量的文本、图像、视频等数据中筛选出优质、有价值的信息。利用自然语言处理和计算机视觉技术，对内容进行分类、标注和评估，建立优质内容数据库。通过与对话助手的交互，根据用户的兴趣和需求，精准推送相关的优质内容，满足用户对高质量信息的获取需求。比如，为对历史文化感兴趣的用户推荐相关的优质纪录片、学术论文等。

团队介绍：Stone-AI PaaS团队专注研究AI/大模型应用相关领域的技术和产品，致力于创造和实现创新的人工智能平台服务。团队的算法能力目前已服务于字节跳动多款产品，比如豆包、Cici、Coze、Trae等。同时团队内部也在孵化多款AI应用创新产品，积极探索大模型应用的技术发展。团队氛围好，发展空间大，欢迎加入！ 课题介绍： 背景：随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著进展，为智能对话系统的发展提供了有力支撑。然而，现有的智能对话系统在面对复杂多变的实际应用场景时，仍存在诸多不足。一方面，用户对于交互的多样性和便捷性提出了更高要求，期望能够实现语音、图像、文本等多模态信息的自然交互；另一方面，面对复杂问题，当前对话系统缺乏深度思考和推理能力，难以提供全面且精准的解答。同时，在知识获取方面，如何高效地调度各类工具，挖掘优质内容，以满足用户的多样化需求，也成为亟待解决的问题。因此，开展对多模态交互、深度思考、工具调度以及优质内容挖掘方向的研究，对于提升通用对话助手的性能和用户体验具有重要的现实意义。 研究方向： 1、多模态交互方向：深入研究语音、图像、文本等多模态信息的融合与交互技术，开发能够实现多模态信息无缝对接的算法模型。通过构建多模态语义理解框架，使对话助手能够准确理解不同模态输入的含义，并根据用户需求以语音、图像、文本等多种形式进行输出，实现自然流畅的多模态交互体验。例如，当用户输入一张图片并提出相关问题时，对话助手能够识别图片内容，并结合文本信息进行分析解答，同时可以以语音形式反馈结果； 2、深度思考方向：探索基于深度学习的推理机制，提升对话助手的逻辑推理和问题解决能力。引入知识图谱、语义网络等技术，增强对话助手对知识的理解和运用能力，使其能够在面对复杂问题时，进行深度思考和分析，挖掘问题的本质，提供更具逻辑性和准确性的回答。比如，在解答科学类复杂问题时，对话助手能够基于知识图谱进行推理，给出全面且深入的解释； 3、工具调度方向：构建智能工具调度系统，使对话助手能够根据用户问题的类型和需求，自动识别并调用合适的外部工具，如信息检索工具、数据分析工具、翻译工具等。建立工具之间的协同工作机制，确保在处理复杂任务时，多个工具能够相互配合，实现信息共享和流程优化，提高问题解决的效率和质量。例如，在处理跨国业务相关问题时，对话助手可以同时调用翻译工具和信息检索工具，快速获取并翻译相关资料，为用户提供准确信息； 4、优质内容挖掘方向：研发高效的内容挖掘算法，从海量的文本、图像、视频等数据中筛选出优质、有价值的信息。利用自然语言处理和计算机视觉技术，对内容进行分类、标注和评估，建立优质内容数据库。通过与对话助手的交互，根据用户的兴趣和需求，精准推送相关的优质内容，满足用户对高质量信息的获取需求。比如，为对历史文化感兴趣的用户推荐相关的优质纪录片、学术论文等。

蚂蚁HCS 算力服务是全站通算，智算资源管理的基础设施平台, 通过Kubernetes等容器和平台技术，为上层业务提供云原生服务，AI算力服务，全局资源动态分配，调度节点单集群规模超过万台，同时致力于在系统、业务多个层面，包括os/kernel、容器/PaaS、智能调度/仿真容量等进行技术突破，提高容器系统规模化的资源利用效率，降低大促等各种大规模复杂业务场景下的资源成本，打造智能、高效、稳定的智算基础设施平台，HCS产品架构师的职责包括： ● 平台架构设计: 在日益复杂的AI异构的大背景下，主导设计并构建能够支撑大规模算力交付的平台架构，涵盖系统，内核，存储，网络，算力，kubernetes，确保平台具备高性能、高可用、弹性扩展和安全性，满足海量业务场景需求。 ● 算力交付体系构建: 建立高效的算力交付体系，优化资源调度和分配策略，实现算力的快速供给和弹性伸缩，降低业务获取算力的复杂度，和提升算力使用体验。 ● 算力优化架构：设计和建设智算时代的通智一体的算力架构，实现算力的分时，混部，隔离，一体化调度的架构，充分满足业务的同时，提升资源利用率 ● 经营体系搭建: 构建算力服务的经营体系，制定合理的资源定价模型和计费策略，建立完善的成本控制和收益分析机制，推动平台实现商业化运营。

1. 负责大数据开发套件相关系统的技术架构设计、技术方案评估； 2. 负责调度系统、Adhoc查询、数据资产等项目技术解决方案设计； 3. 负责程序开发工作，有良好的编码习惯； 4. 研究项目技术细节，编写相应的说明书；