阿里云阿里云智能-解决方案架构师(金融科技)-ARGO事业部(深圳)
任职要求
• 5年以上技术开发经验(架构设计、软件开发、SRE) • 有云架构方案设计、大数据/数据库、云原生、AI技术领域经验优先 • 具备云和全栈AI技术理论,了解外部技术发展趋势,能向客户中高层阐述阿里云产品的差异化价值定位和方案的具体优势。 • 能和客户CTO-D及以下层级独立建立技术互信,影响客户上云和AI策略,引导客户做出对阿里云有利的技术选择。 • 熟悉多个云产品(七大件等)及全栈AI的功能架构、适用场景、市场策略和竞争策略等,能清晰描述在自身擅长领域内阿里云的完整核心技术优势。 • 能够制作出细分领域的技术架构方案,撰写细分领域的通…
工作职责
客户需求洞察及方案设计 • 掌握并理解客户的业务场景、整体技术架构、业务与IT战略优先级及业务成功指标,挖掘客户潜在需求,提供能满足客户需求的云和AI全栈方案,规划业务策略和实现路径,解答客户对产品、解决方案的常规问题。 • 基于对技术发展趋势的把握,作为策略规划和架构专家,与客户共同规划未来云和AI业务与技术规划,成为其可信赖的顾问,识别其中潜在的合作机会,并提出具备前瞻性的方案和架构设计。 售前引导与实操能力 • 针对客户对AI算力、大模型应用场景落地等需求,通过标杆案例及场景化演示,向客户高层展示阿里云AI全栈产品的竞争优势,确保技术方案与客户业务目标深度绑定。 • 通过技术影响力的建立,维护客户关系,构建PoC测试和方案选型,对POC结果负责,就安全性、稳定性、性能、可持续性和运行效率给出技术建议。 技术策略制定和项目赢单 • 分析复杂客户的情况,提出基于阿里云解决方案的建议,制定产品选型策略和技术路线图,将阿里云全栈AI产品技术与客户业务需求结合,帮助客户拓展AI应用新场景,推动技术采用。 • 针对重点项目/客户,面向客户高层介绍阿里云产品和解决方案的优势,传递技术价值及其带来的业务收益,引领客户向AI转型,推动项目顺利签约。 • 在售前规划和方案实施过程中,识别并有效应对技术和项目风险,协同产研及交付团队正常履约,实现收入转化,优化阿里云的效果与客户满意度。 能力沉淀和赋能 • 构建可复用的知识资产:沉淀面向细分领域/场景的通用云架构模板、AI解决方案最佳实践、细分领域标杆案例等知识文档。 • 内部团队、生态伙伴、客户赋能和培训。 产品需求和改进反馈 • 识别和理解阿里云平台的技术问题和机会,传递客户需求和反馈给产品团队,影响功能开发和未来产品路线图,保持阿里云产品的市场竞争力 • 将客户使用中遇到的影响客户体验的问题,反向推动内部解决,推动内部产品解决方案和流程体系的改进。
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。
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计,包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设,包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统,打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理,提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具,建设可观测性体系
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化,提升时长、互动、留存等核心指标; 2、分析海量用户行为数据,挖掘用户兴趣,优化排序模型; 3、通过超大规模机器学习模型和系统,使用先进的排序算法优化推荐效果。
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