阿里云阿里云智能-AI 存储链接器研发专家-北京
任职要求
1.编程基本功扎实，熟悉数据结构和算法，熟悉 C/C++ 语言，熟悉高并发程序设计。 2. 5 年以上互联网基础平台、云计算开发相关工作经验，熟悉 PyTorch、vLLM、SGLang、llama.cpp、safetensors、Triton 等 AI 框架/平台…
工作职责
1.参与 Connector 的数据传输面研发，利用高并发、RDMA、P2P、协程等关键技术，持续改进服务的性能、成本、灵活性、可观测、可运维等关键特性，在超大规模部署中放大技术价值并沉淀新想法融入下一代 AI 计算平台当中。 2.参与 AI 计算框架、业务平台的对接与技术支持，并在这个过程中实现 Connector 的应用价值。 3.深入学习和理解 AI 智算、数据湖仓、搜索推荐广告、云原生中间件等业务场景中的存储访问需求，与计算和存储产品团队协作，提供有竞争力的产品新功能和架构方案设计，并推动解决方案的落地。
1.负责健康数据研究与应用，通过对用户健康数据和大规模临床数据进行深入分析和建模，为医生和消费者提供有价值的健康功能和反馈。 2.处理和建模用户穿戴数据及海量用户行为数据，实现基于穿戴数据的推荐算法，优化排序机制，挖掘用户兴趣，提升推荐效果。 3.参与专家决策系统建设及研发工作，涉及知识抽取、知识存储、知识建模、知识挖掘，包括但不限于实体链接、关系抽取、知识推理、知识融合等。
1.负责健康数据研究与应用，通过对用户健康数据和大规模临床数据进行深入分析和建模，为医生和消费者提供有价值的健康功能和反馈； 2.处理和建模用户穿戴数据及海量用户行为数据，实现基于穿戴数据的推荐算法，优化排序机制，挖掘用户兴趣，提升推荐效果； 3.参与专家决策系统建设及研发工作，涉及知识抽取、知识存储、知识建模、知识挖掘，包括但不限于实体链接、关系抽取、知识推理、知识融合等
1.深入AITable 场景，帮助解决ToB场景存储/计算的高可用，高性能，低成本的工程优化问题； 2.解决海量企业的数据管理，异构引擎查询优化，成本，高可用问题，打造高效的企业存储计算平台； 3.从功能、稳定性、性能和易用性等多方面对企业存储计算平台进行完善和优化； 4.与阿里云等集团内部以及开源社区保持良性互动，调研/吸收开源经验。
你将专注于将前瞻的产品构想与严谨的技术逻辑相结合，打造坚实、可扩展的产品架构与实现路径。 - 深入理解产品负责人的战略意图，将高层需求拆解细化为严谨、可执行的产品方案与技术路径； - 针对具体的产品需求（如数据抓取、存储架构、API集成、模型服务部署等），主导技术方案的调研、评估与选型，为技术团队提供清晰、高效的实现蓝图； - 撰写逻辑缜密、包含技术规格的产品需求文档（PRD），与开发、设计同学紧密协作，跟进项目全周期，解决执行中的瓶颈与问题，确保产品功能按时、高质量地落地； - 持续追踪软件工程与AI领域的前沿技术（如云原生、数据架构、模型部署方案等），将新的技术洞察转化为产品迭代与创新的可能性，为团队注入新的技术活力。