阿里云阿里云智能-百炼模型工程技术专家/高级开发工程师-北京/杭州

1. 模型服务API： 开发实现端到端的模型服务，涵盖LLM/VL/embedding/rerank等大语言模型， 也包含diffusion model方向的生图生视频的模型服务，构建高效的服务框架提升模型接入效率， 优化端到端服务性能，确保稳定性。 2. 百炼大模型开发平台上各领域模型服务架构设计迭代、性能优化以及核心服务开发。 3. 百炼大模型开发平台模型微调、模型评测技术架构设计、算法开发以及对应业务能力建设。

1. 核心系统研发 （1）设计与优化大模型推理服务框架与分布式缓存系统。 （2）支持多推理引擎适配、多模态推理、分布式部署及高效数据管理。 （3）开发工具链与服务化能力，包括模型量化、转换、调度与生命周期管理。 2. 性能与稳定性优化 （1）优化推理服务框架的性能，包括引擎适配、生命周期管理和资源调度。 （2）深入优化kvcache的显存、内存和存储管理、批处理、缓存策略和网络传输。 （3）支持高性能通信协议、容错与负载均衡机制。 （4）提升系统可观测性，完善监控、告警与故障恢复体系。 3. 引擎与应用集成 （1）深度集成推理引擎、缓存系统和存储系统，优化访问模式与架构设计。 （2）满足大规模、多模态推理场景下的高吞吐与低延迟需求。

1. 多模态模型的推理功能开发和性能优化，包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化。 2. 分布式推理架构的研发，包括多机推理架构设计，P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地。 3. 推理引擎服务化，包括推理引擎如何接入线上服务平台，自动扩缩容和可观测性的适配，以及提升线上服务稳定性。

主导百炼模型控制台（PC+移动端）体系化建设：打造全球一致、高转化的一站式企业级MaaS体验平台。 1. 设计覆盖“发现→试用→调用→管理→计费”的端到端产品架构，统一交互规范，提升平台专业性与一致性； 2. 统筹国内外多端体验，在核心功能上保持全球统一，同时适配本地合规与语言、计费等区域需求； 3. 聚焦开发者“首用即成功”，通过 Playground、示例模板和参数调优降低使用门槛，优化注册到付费的转化路径； 4. 建立数据驱动的体验评估与迭代机制，结合用户行为与反馈持续提升留存与满意度。