阿里云阿里云智能-服务端研发-AI 模型&架构方向
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业；具备大模型服务平台/推理系统/分布式系统工程化经验者优先。 2. 编程能力：精通 Go/Java 至少一门语言。 3. 深度掌握服务化架构设计（如模型调度中台、API网关），主导过复杂分布式系统架构设计与落地；熟悉资源弹性调度算法、成本优化策略（如GPU资源复用）及…
工作职责
1. 大模型推理与调度平台建设：主导多模态/LLM 推理服务化与模型调度中台（自研/二方/三方）建设，支持同模型多账号、多模型共存、降级容错与弹性扩缩容，保障高并发低时延的线上推理体验。 2. 推理加速与资源效率优化：推进推理加速与 GPU 资源复用等优化策略落地，提升模型利用率并降低单位推理成本。 3. 模型成本治理体系：建设模型资源（如配额、用量、费用、使用期限/到期策略）可视化与治理闭环，推动降本动作落地并形成可持续的成本优化机制。 4. 服务端基础架构演进与全球化支撑：负责全球多 Region 架构规划与服务端架构演进，建设统一网关与用户服务体系，支撑业务快速迭代与流量调度、容错容灾与性能优化。 5. SRE 稳定性与可观测性建设：构建全链路监控与自动化运维能力，完善异常响应、容量管理与弹性扩容机制，提升平台可用性与可运营性。 6. 架构融合与平台化治理：推动团队多款 AI 产品服务端架构融合与服务复用，减少重复投入并沉淀统一能力，持续演进与维护以满足企业级/ToC 产品化交付要求。
- AI能力研发：基于钉钉智能财务与智能差旅的产品场景（如发票OCR识别、费用分类、预算预测、差旅行程推荐等），设计并实现AI算法模型，实现应用场景落地，提升智能化水平。 - 服务端架构开发：构建高并发、高可用的服务端系统，支持AI模型的在线推理与实时响应，保障企业级业务稳定性。 - 数据与算法工程化：完成从数据采集、清洗、建模到部署的全流程闭环，推动AI模型在生产环境中的落地与迭代优化。 - 跨团队协作：与产品经理、前端工程师、算法专家协同，将AI能力深度集成到钉钉智能财务与差旅产品中，实现业务价值。 - AI工具链建设：探索qwen等大模型的应用场景，通过提示词工程、模型微调等技术优化用户体验。
1. AI能力研发：主导钉钉低代码AI领域的架构设计与AI研发工作，整合大模型和AI技术，赋能低代码平台，提升应用搭建的智能化水平。同时，构建钉钉低代码业务应用小模型，增强低代码应用的智能性，推动钉钉低代码AI的商业化进程 2. 数据与算法工程化：深入分析钉钉低代码应用的结构化数据、业务场景及系统日志，构建钉钉低代码业务领域的数据模型，实现钉钉低代码业务领域轻量化模型架构。通过AI技术推动钉钉低代码业务与技术能力的创新与发展，构建智能化的低代码模型 3. 服务端架构开发：构建高并发、高可用的服务端系统，支持AI模型的在线推理与实时响应，保障企业级业务稳定性 4. 跨团队协作：从商业视角看问题，并协调相关方合作，与产品经理、前端工程师、算法专家协同，将AI能力深度集成到钉钉低代码和智能OA产品中，实现业务价值
-负责视觉工程研发和业务交付，研发 AI 模型推理、图声处理、媒体流等工作 -负责视觉工程研发服务端开发、前/终端开发等，具体因候选人而异，按需调整方向 -负责工程性能优化、异构硬件芯片适配、协同交付测试系统联调，确保产出质量 -负责视觉感知类业务（诸如识别、检测等）、AIGC 与生成类业务、数字人业务等 -负责面向业务交付充分保障需求研发质量、面向工程服务稳定重复保证服务高效运行
1、作为核心研发，负责大语言模型相关应用的落地； 2、深度参与AI领域技术研究、需求设计、技术决策、工程实现、业务效果优化； 3、掌握复杂系统的设计，编写核心代码，持续优化系统，保证系统架构的高质量、高可用、高扩展；