阿里云阿里云智能-服务器运维技术专家-AI领域-深圳/杭州
任职要求
1、通讯、计算机、电子工程相关专业,有扎实的计算机底层硬件基础知识; 2、从事5年以上的服务器/存储/核心路由器硬件开发和维护工作,熟悉x86架构或者ARM架构、精通数字电路、模拟电路设计,具备全流程硬件产品开发、制造、服务相关经验者优先; 3、熟练掌握Linux/UNIX、Shell、Python、SQL等编程语言,扎实的服务器硬件(如CPU、内存、存储、RAID)的故障排查与实操维护,有互联网企业…
工作职责
1、负责产品的硬件设计交付,实现产品化,对产品端到端交付质量运维负责,辅助并督导上游ODM/OEM开展设计和质量运维保障工作; 2、对标业界标杆,引入先进质量运维管理方法,并制定相关产品的全流程质量运维管控方案并主导实施,开展供应商质量审核、质量体系评估、运维能力管理,确保改善措施的有效实施; 3、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题,主导产品质量问题分析、定位及质量问题的处理与预防; 4、负责大规模服务器从交付到退役的全生命周期运维工作,包括新机型导入(NPI)、操作系统安装、维修、硬件监控、硬件重构、服务器管理等运维自动化系统架构、设计、研发,确保交付质量与效率满足SLA要求; 5、参与制定服务器可靠性标准及平台建设,负责风险应急处置,保障系统稳定性,提升业务的安全性与可持续性; 6、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势,结合对阿里业务应用场景的深入分析,并推动相关技术的产品化实现。
1、负责产品的硬件设计交付,实现产品化,对产品端到端交付质量运维负责,辅助并督导上游ODM/OEM开展设计和质量运维保障工作; 2、对标业界标杆,引入先进质量运维管理方法,并制定相关产品的全流程质量运维管控方案并主导实施,开展供应商质量审核、质量体系评估、运维能力管理,确保改善措施的有效实施; 3、主导分析解决和预防重大产品质量运维问题,主导产品质量问题分析、定位及质量问题的处理与预防; 4、负责大规模服务器从交付到退役的全生命周期运维工作,包括新机型导入(NPI)、操作系统安装、维修、硬件监控、硬件重构、服务器管理等运维自动化系统架构、设计、研发,确保交付质量与效率满足SLA要求; 5、参与制定服务器可靠性标准及平台建设,负责风险应急处置,保障系统稳定性,提升业务的安全性与可持续性; 6、持续跟踪硬件相关领域的技术发展趋势,结合对阿里业务应用场景的深入分析,并推动相关技术的产品化实现。
1.阿里电源PSU技术规范制定和维护,确保阿里服务器PSU制造商遵循阿里标准;定期分析总结阿里电源应用表现,针对问题提出优化方向并验证,纳入规范,实现产品技术&质量大闭环; 2.负责阿里服务器PSU的引入,保障EDM/ODM整机制造商及自主研发项目中PSU组件的引入质量和进度; 3.负责PSU组件线上质量看护,针对批量问题快速定位分析,给出整改意见; 4.负责EDM/ODM整机制造商生产发现PSU问题管理和根因分析,确保交付质量; 5.协调解决PSU组件与其他相关领域,如IDC数据中心、BMC兼容性、服务器品质保证、运维支持、自维保备件各种问题。
1、负责服务器BIOS 自主研发及产品交付和维护,能主导需求分析、版本管理、功能开发与测试,线上运维全生命周期研发,保障产品高质量交付。 2、负责海量服务器硬件组件的BIOS 统一化定制, 与厂商协同研发并指导其开展工作,推动 BIOS 研发标准化,测试自动化。 3、负责服务器BIOS/CPU领域RAS、故障定位系统、系统性能调优、安全、功耗等竞争力特性的策略制定、方案落地。 4、结合阿里业务应用场景,开拓BIOS技术发展方向,引领行业标准建设,并推动相关技术产品化落地。
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。