阿里云阿里云智能-技术服务专家-金融行业-广州/深圳
任职要求
1、至少3年以上的弹性计算、数据库、CDN&存储、网络、大数据等相关工作经验，并在某个专业领域有一定技术深度，云计算/云原生/数据库/大数据/操作系统/应用系统等领域专家经验优先； 2、熟悉云计算产品与技术原理，并有实操使用经验，有阿里云…
工作职责
1. 深入客户业务场景，与客户紧密合作，保障客户用云稳定性，提升客户上云用云体验。 2. 帮助客户解决云上疑难技术问题和风险，沉淀云上业务稳定性最佳实践。与客户的架构、开发、运维团队深入合作，围绕互金融客户云上业务设计稳定性优化方案，从云上监控，主动发现，灾难演练，业务快恢/降级方案，高可用架构改造等方面协助客户持续优化云上稳定性。 3. 站在技术服务领域，从客户架构稳定性视角出发，进行日常稳定性、护航保障、风险治理、故障应急，面向客户痛点主动进行专项高阶服务。
1. 理解客户业务，帮助企业客户更好的使用云产品，为客户提供大模型交付、阿里云平台运维、业务上云，容灾建设等服务 2. 深入理解云平台产品、AI产品的架构设计及工作原理，结合客户业务实际场景，进行日常稳定性、护航保障、风险治理、故障应急，快速高效解决客户问题，保障平台稳定性 3. 沉淀日常运维经验，并通过SRE体系建设，结合AI能力，转化成AI运维工具或客户自服务能力，不断提升问题解决效率。
1. 负责大模型运行所需的XPU相关软硬件平台的适配和优化工作，解决适配和优化过程中的兼容性、系统性能、稳定性、高可用等方面的技术问题； 2. 为客户提供XPU相关软硬件平台交付方案设计和部署落地服务，聚焦算力资源评估、底层软件选型、训推环境搭建、训推性能优化、大模型评测等领域为客户提供最佳实践和落地能力； 3. 为客户提供XPU算力资源池相关的高性能网络技术选型、规划设计、交付部署和性能优化服务，解决XPU、整机、POD接入和组网过程中的控制与转发技术问题； 4. 为客户提供训练数据集构建、数据合成、模型后训练、模型效果评测等服务。
1. 行业解决方案设计与交付 - 基于阿里云大模型技术（如通义千问），为银行、保险、证券等金融客户量身定制AI大模型解决方案，覆盖AI财富助手、智能客服、智能风控等核心场景。 - 深入理解客户业务痛点，提供从需求分析、技术选型到方案落地的全流程支持，确保大模型技术与金融业务深度融合。 2. 大模型全生命周期技术赋能 - 主导客户侧大模型后训练（Post-training）、领域微调（Domain-specific Fine-tuning）、模型蒸馏（Distillation）及多模态融合优化，提升模型在金融垂直场景的精度及性能。 - 优化大模型训练与推理性能，包括分布式训练加速（如DeepSpeed、Megatron-LM）、显存优化、量化压缩（INT8/FP16）及低延迟推理部署（如vLLM、SGLang）等。 3. 工程化落地与性能调优 - 解决金融场景高并发、高稳定性需求，设计高性能计算架构，优化模型在GPU/TPU集群的训练效率及端到端推理链路。 - 结合金融行业数据隐私与安全要求，设计符合监管的模型部署方案。 4. 客户技术赋能与生态共建 - 面向客户技术团队提供大模型技术培训、实战工作坊及POC验证，推动AI能力在客户内部的规模化应用。 - 沉淀金融行业大模型最佳实践，输出白皮书、案例研究及标准化解决方案，提升阿里云在金融AI领域的市场影响力。
1. 行业解决方案设计与交付 - 基于阿里云大模型技术（如通义千问），为银行、保险、证券等金融客户量身定制AI大模型解决方案，覆盖AI财富助手、智能客服、智能风控等核心场景。 - 深入理解客户业务痛点，提供从需求分析、技术选型到方案落地的全流程支持，确保大模型技术与金融业务深度融合。 2. 大模型全生命周期技术赋能 - 主导客户侧大模型后训练（Post-training）、领域微调（Domain-specific Fine-tuning）、模型蒸馏（Distillation）及多模态融合优化，提升模型在金融垂直场景的精度及性能。 - 优化大模型训练与推理性能，包括分布式训练加速（如DeepSpeed、Megatron-LM）、显存优化、量化压缩（INT8/FP16）及低延迟推理部署（如vLLM、SGLang）等。 3. 工程化落地与性能调优 - 解决金融场景高并发、高稳定性需求，设计高性能计算架构，优化模型在GPU/TPU集群的训练效率及端到端推理链路。 - 结合金融行业数据隐私与安全要求，设计符合监管的模型部署方案。 4. 客户技术赋能与生态共建 - 面向客户技术团队提供大模型技术培训、实战工作坊及POC验证，推动AI能力在客户内部的规模化应用。 - 沉淀金融行业大模型最佳实践，输出白皮书、案例研究及标准化解决方案，提升阿里云在金融AI领域的市场影响力。