阿里云阿里云智能-AI Agent算法研发专家-人工智能平台PAI

1）负责阿里云AI人工智能平台（PAI）运维工作，建设超大规模GPU集群稳定性体系，包括可观测性链路、监控报警，故障应急及处置、SLA可用率度量提升等 2）研发AI运维管控平台，通过自动化提升运维效率，包括交付&变更CICD、GPU节点交付&自愈、智能诊断定界等 3）落地AIOps智能运维，通过AI算法提升稳定性，包括异常检测、根因定位及基于大模型&智能体Agent运维落地等 4）负责稳定性架构设计及项目组织推动落地，包括基础架构云原生化、跨AZ高可用架构、产品可运维性架构演进等

我们正在寻找业界顶尖的系统专家，加入我们的AI基础架构团队，共同设计和构建下一代生成式AI的“在线服务操作系统”。您的使命是解决将前沿AI能力（大模型、AI Agent、多模态等）转化为大规模、高效率、高可用在线服务时所面临的系统性、全栈性挑战。您将负责端到端的服务性能与架构演进，从顶层应用到底层硬件，全面提升AI服务的竞争力。 具体职责包括（若你对以下一个或者多个方向感兴趣均欢迎投递）： 1. 大规模模型服务平台与智能调度系统设计： (1)负责承载大规模在线模型服务（Serving）平台的核心架构设计与演进，通过对底层推理引擎（如PAI平台提供）的深度适配与协同优化，实现极致的推理吞吐与资源利用率。 (2)设计并实现面向复杂混合负载（长/短序列长度、多Lora、多模型、异构资源、多租户、高/低优先级）的上层智能请求调度与资源管理系统，通过与推理引擎的深度协同，动态调整调度策略，保障服务质量（SLA）并最大化云上服务的性价比。 2. 分布式基础设施与底层硬件优化： (1)负责面向大规模模型服务的分布式推理拓扑管理与通信计算协同优化，针对张量并行、流水线并行等场景，优化跨节点通信（InfiniBand/RoCE, NVLink），降低端到端延迟。 (2)深入理解GPU、NPU等异构硬件架构与特性，负责从服务层面对底层计算、编译优化（由PAI等引擎团队提供）进行性能评测、分析与反馈，驱动端到端的硬件效能提升。 3. AI应用层运行时与算法协同优化： (1)深入AI Agent、检索增强生成（RAG）、多模态理解等复杂应用场景，设计并优化其专用的高效运行时（Runtime），解决长链条、多依赖、异步任务流的性能瓶颈。 (2)负责高性能向量检索（Vector Search）与图计算（Graph Computing）引擎的服务化与集成，优化其在RAG和复杂推理场景下的数据访问与计算效率，实现数据层与模型层的无缝高效协同。

1. 系统架构与工程落地 ● 负责AI Agent框架设计与实现，构建高可用、低延迟的AI Agent生产环境，支持百万级以上用户量的应用、部署平台 ● 负责智能体知识库、流程编排等功能开发，对接头部等流量等载体的接口，输出能力 ● 开发LLM应用基础设施，包括RAG 技术、Agent开发框架（如LangChain） MCP 协议等 ● 优化Agent与工具调用的协同机制，提升任务规划、自主决策和交互体验 ● 探索大模型与Agent技术的结合，解决复杂场景下的推理能力 2. 业务场景适配与创新 ● 推动AI Agent在搜索、营销、服务、DevOps运维等领域的落地 ● 设计符合行业需求的解决方案，如应用导购助理、客服助手、智能编程助手 ● 负责AI项目的推动落地，行业类Agent开发以及行业类RAG系统的架构设计与研发。 ● 负责技术预研、架构设计、业务模型抽象及功能开发保持对业务场景的敏锐洞察，快速熟悉业务流程并理解业务痛点，沟通并分析产品需求，制定技术方案，设计与研发核心系统及模块，推动产品快速迭代。

团队介绍：字节跳动剪映研发团队，主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，截止2021年6月，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 课题介绍： 1）课题背景： 1、数字化营销时代，企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告，从个性化推荐文案到多模态互动内容，营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长，难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI（AIGC）技术（如GPT等）已在文本、图像生成领域取得突破，但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”，通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化，推动营销效率与效果的革命性升级。 2、随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟，通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力，提升视频剪辑效率，基于创作者的需求和创意，高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具，但大多局限于规则化操作，成片或缺乏对用户意图的理解，效果同质化，或缺乏成片逻辑与情感，机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术，结合剪映平台的强大剪辑能力和效果，打造一个智能剪辑的智能体（Agent），赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 2）课题挑战： 1、创意与商业价值的平衡：AI生成内容易陷入同质化，需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限，确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同：文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐，且需支持动态组合与实时迭代（如根据用户反馈即时优化素材）。 3、复杂场景泛化能力：营销场景高度细分（如电商促销、品牌故事、危机公关），Agent需具备上下文感知与领域迁移能力，避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制：高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高，需优化模型轻量化与推理速度，满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险：需解决版权争议（如AI生成素材的版权归属）、内容安全（如虚假宣传、文化敏感性）等问题，构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字，巨量的用户素材，要通过大模型去精准理解，并与图片、音频、文字等多模态特征统一，对多模态模型理解能力和推理优化，提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果，可能偏离用户真实意图，既要避免输出模板化、同质化，又要结合用户个性化和创意，在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高，推理慢，如何通过模型优化、工程优化等手段，给移动端、PC等终端用户极致的体验，也是课题的一大挑战。 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测，使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模； 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力，构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。