阿里云阿里云智能-灵骏高性能AI集群高级解决方案架构师-杭州
任职要求
1、计算机科学、电子工程或相关领域学历，具有8年以上云计算平台、分布式系统、大规模数据处理或人工智能系统架构设计与实施经验。 2、对AI/ML技术栈非常了解，包括深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），熟悉模型训练和推理的原理和过程，拥有训练及推理性能优化的实际经验。有成功主导过大型AI项目或产品从零到一设计与实施的经验者优先。 3、精通分布式计算架构（如Hadoop、Docker、Kubernetes、Serverless等容器和云原生技术），深入了解GPU/TPU/DPU计算和高性能网络原理（RoCE和IB），具有实际优化集群计算及网络资源的经验。熟练掌握Python等编程…
工作职责
1、作为产品解决方案架构师，深入理解灵骏及异构产品所负责的高性能AI智算集群的技术原理、架构和使用场景，能够根据企业级客户需求和产品能力，规划设计合理的灵骏产品解决方案，推动和实现产品的商业化落地。 2、具备良好的架构思维能力，能够从稳定性、高性能、易用性、可用性、可运维性等方面综合考虑，结合云计算平台产品特点，敏锐捕捉市场趋势，分析竞对产品及市场策略，为产品的设计、实现、改进不断提出建设性的想法和建议，反哺产品能力建设，不断提升灵骏及异构产品的市场竞争力和市场份额。 3、与前线架构师/BTE销售紧密合作，主动了解客户当前在产品方案遇到的困难和需求，帮助客户解决技术问题，寻找新的业务突破点。推广产品方案并能够影响客户的基础设施、工程、算法等不同团队，用产品技术推动业务扩展。 4、分析云计算技术发展趋势/市场竞争格局，挖掘行业数据/客户商机，建立可复制行业解决方案，与产品内部的产品经理、资源及经营团队、研发等团队紧密配合，推动营收增长。
1、作为产品解决方案架构师，深入理解灵骏及异构产品所负责的高性能AI智算集群的技术原理、架构和使用场景，能够根据企业级客户需求和产品能力，规划设计合理的灵骏产品解决方案，推动和实现产品的商业化落地。 2、具备良好的架构思维能力，能够从稳定性、高性能、易用性、可用性、可运维性等方面综合考虑，结合云计算平台产品特点，敏锐捕捉市场趋势，分析竞对产品及市场策略，为产品的设计、实现、改进不断提出建设性的想法和建议，反哺产品能力建设，不断提升灵骏及异构产品的市场竞争力和市场份额。 3、与前线架构师/BTE销售紧密合作，主动了解客户当前在产品方案遇到的困难和需求，帮助客户解决技术问题，寻找新的业务突破点。推广产品方案并能够影响客户的基础设施、工程、算法等不同团队，用产品技术推动业务扩展。 4、分析云计算技术发展趋势/市场竟争格局，挖掘行业数据/客户商机，建立可复制行业解决方案，与产品内部的产品经理、资源及经营团队、研发等团队紧密配合，推动营收增长。
1、作为产品解决方案架构师，深入理解灵骏及异构产品所负责的高性能AI智算集群的技术原理、架构和使用场景，能够根据企业级客户需求和产品能力，规划设计合理的灵骏产品解决方案，推动和实现产品的商业化落地。 2、具备良好的架构思维能力，能够从稳定性、高性能、易用性、可用性、可运维性等方面综合考虑，结合云计算平台产品特点，敏锐捕捉市场趋势，分析竞对产品及市场策略，为产品的设计、实现、改进不断提出建设性的想法和建议，反哺产品能力建设，不断提升灵骏及异构产品的市场竞争力和市场份额。 3、与前线架构师/BTE销售紧密合作，主动了解客户当前在产品方案遇到的困难和需求，帮助客户解决技术问题，寻找新的业务突破点。推广产品方案并能够影响客户的基础设施、工程、算法等不同团队，用产品技术推动业务扩展。 4、分析云计算技术发展趋势/市场竟争格局，挖掘行业数据/客户商机，建立可复制行业解决方案，与产品内部的产品经理、资源及经营团队、研发等团队紧密配合，推动营收增长。
1、作为产品解决方案架构师，深入理解灵骏及异构产品所负责的高性能AI智算集群的技术原理、架构和使用场景，能够根据企业级客户需求和产品能力，规划设计合理的灵骏产品解决方案，推动和实现产品的商业化落地。 2、具备良好的架构思维能力，能够从稳定性、高性能、易用性、可用性、可运维性等方面综合考虑，结合云计算平台产品特点，敏锐捕捉市场趋势，分析竞对产品及市场策略，为产品的设计、实现、改进不断提出建设性的想法和建议，反哺产品能力建设，不断提升灵骏及异构产品的市场竞争力和市场份额。 3、与前线架构师/BTE销售紧密合作，主动了解客户当前在产品方案遇到的困难和需求，帮助客户解决技术问题，寻找新的业务突破点。推广产品方案并能够影响客户的基础设施、工程、算法等不同团队，用产品技术推动业务扩展。 4、分析云计算技术发展趋势/市场竟争格局，挖掘行业数据/客户商机，建立可复制行业解决方案，与产品内部的产品经理、资源及经营团队、研发等团队紧密配合，推动营收增长。
1. 负责灵骏集群的AI系统性能分析与优化，支持多类型客户多个AI作业场景在不同平台芯片和多种集群规模下的适配和性能调优，能快速且以工具/产品化方式识别性能瓶颈并提出解决方案； 2. 参与主流训练和推理框架的调优开发，优化分布式训练和推理引擎的底层实现；构建性能调优工具链，降低算法工程师的优化门槛； 3. 开发高性能CUDA/Triton算子，优化计算密集型任务（如矩阵乘法、Attention机制）。