阿里云阿里云智能-分布式推理系统研发专家-AI领域
任职要求
● 计算机、软件工程、人工智能相关专业硕士及以上学历。 ● 扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉Python/C++/Go等编程语言和常用设计模式，具备复杂分布式系统的设计开发调试能力。 ● 熟悉深度学习的基础理论概念，了解主流模型算法，能够熟练应用PyTorch、TensorFlow等框架。 ● 熟悉计算机体系结构基础知识，有扎实的推理引擎优化（vLLM、SGLang等）、调度/网络/存储等方面分布式系统开发、模型算法优化（量化/稀疏等）、高性能Kernel开发（CUDA/Triton/ROCM等）等方面的经验。 ● 熟悉PD分离、跨机EP、请求调度等…
工作职责
● 为大语言模型和多模态模型设计和实现高效的分布式推理架构，支持多节点、多角色、多模型的异构复杂部署模式，以统一、可扩展的方式支持PD分离、多模态多模型分离等部署方式，以及灵活的配比、伸缩等能力。 ● 设计和实现智能的请求与模型调度能力，在高度动态的负载工况下以及多模态模型异构的子模型间做高效的调度，让分布式推理系统具备充分的动态性和适应能力，提升服务的整体效率和质量。 ● 对分布式和多模态推理引擎运行时进行深度优化，提升分布式推理的效率和稳定性：提升组件间协调的效率，降低请求延迟、提升服务吞吐；结合各类推理引擎层面优化以及量化等算法方法提升多模态模型推理效率，同时保证模型效果；提升系统在高并发下的鲁棒性，确保极端负载下的稳定性和性能；引入容错机制、自动恢复和监控报警系统，保证系统的高可用性。 ● 为分布式推理实现高效、通用的数据平面，以统一的方式支持各类数据传输（如PD分离中的KV cache、多模态推理中的中间结果）和存储（KV cache storage）等需求。 ● 持续关注并跟进业界技术发展，尤其是超长上下文、COT思维链、多模态融合等方向；积极尝试和探索新的推理优化方向，提出并验证创新性的解决方案。
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。
DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。
● 设计和实现高效的分布式推理架构，提升多节点、多GPU环境下的推理速度和资源利用率。开发智能的请求调度算法，确保高并发场景下的最优响应时间和吞吐量。对推理引擎的运行时环境进行深度优化，减少延迟，提高整体性能。针对多种异构AI加速硬件（如NVIDIA GPU, AMD GPU, NPU等），对核心算子进行极致性能优化，最大化算力和访存带宽利用率。 ● 探索并实现极低bit量化技术和稀疏化，减少模型存储和计算资源消耗，同时保持推理精度。探索更高效的解码算法，提升生成任务的推理速度。 ● 设计并实现能够处理大规模并发请求的系统架构，确保极端负载下的稳定性和性能。引入容错机制、自动恢复和监控报警系统，保证系统的高可用性和稳定性。构建灵活的系统架构，支持动态扩展，以应对未来业务增长和技术演进的需求。 ● 持续关注并跟进业界技术发展，尤其是超长上下文、COT思维链、多模态融合等方向。积极尝试和探索新的推理优化方向，提出并验证创新性的解决方案。
1、负责异构计算集群的架构设计与研发，优化算力资源调度，提升效率与稳定性，为亿万用户提供普惠算力服务； 2、攻克主流AI应用在异构计算集群部署中的技术瓶颈，设计并开发高性能、高可用的异构计算解决方案； 3、主导Serverless化异构计算平台的建设，推动云原生架构在异构计算领域的创新应用与迭代升级； 4、跟踪AI领域的前沿技术动态，参与构建面向下一代AI训练与推理场景的智能算力平台架构。