阿里云阿里云智能-高级产品制造工程专家-维修工程-杭州

· 业务规划：建立以产品制造工程为基础的交付解决方案和体系，支撑供应链领域产品制造、仓配、交付、改配、维保和质量。 · 制造技术和管理：加强平台型和AI产品、制造、改配、维修的制造技术投入，制造技术量产一代、预研一代，高功耗产品从风冷制造向液冷制造规划和转型；构建服务器制造工程能力体系，推进器件、部件、工艺、设备、测试、维修等工程能力迭代和管理变更，监控厂商实际落实执行，协同解决交付异常，以工程技术提升制造质量和效率。 · 新产品引入：构建产品生命周期的供应链管理，负责新产品的工厂量产导入，协同研发在自研产品和自研部件设计阶段的DFx以提升产品可制造性和可维护性，做好新产品上量早期阶段的制造技术落地和质量管理，推进厂商制造能力和环境建设优化，提升产品导入效率和质量。 · 量产标的产品复制：主导从1到100的量产标的产品复制，革新式的建立产品快速复制流程实现产品复制从行业标准6个月降至3个月；并做好立项、退出的复制过程风险管控体系，以PLM和SLM为基础，以项目制管理方式提升和优化流程体系，把控项目立项、退出等关键节点，建立风险管理体系。 · 生产和交付质量：构建服务器和关键部件的质量管理体系，加强数字化能力建设，监督和提升部件/整机厂商在物料来料、生产制造、物流仓储、上架交付等全流程质量水平，负责制造过程异常处理和交付保障，服务于交付各领域。 · 产能规划和能力建设：依据标案及交付需求，识别产能瓶颈和风险，优化产品交付模式，提供全球范围内产能优化方案并推动厂商建设、验证、批量交付完成，实现全球供应投放能力的建设。 · 改配交付：建设和持续优化改配体系，并加强改配制造技术和质量提升，在IDC改配、CDN改配、AI改配等方向上持续提升资源利用率，实现降本增效的价值创造。 · 自维保：建设和持续优化自维保体系，用制造和维修技术提升备件拆解、备件NTF、备件维修和现场维修的能力，持续提升自维保的价值创造能力，并做好自维保基础能力的建设，为风险预防做好能力基础。 · 供应商管理：构建“六边形”战士的厂商绩效评价机制，通过MOR运作机制提升厂商供应链领域的能力和绩效，设计和执行MOR奖惩制度，并提升MOR绩效在招投标中的份额影响度，使运营管理与商务、研发协同良性循环。 · 交付解决方案：负责重点项目的供应、生产、质量、仓配、上架的交付解决方案设计和落地，构建国内、海外供应链安全体系。

· 业务规划：建立以公司级AI服务器维修为基础的交付解决方案和体系，支撑AI服务器的在线利用率提升 · 制造技术和管理：加强AI产品制造、改配和维修的制造技术投入，构建服务器维修工程能力体系，推进器件、部件、整机、服务商能力的逆向供应链体系能力建设，以工程技术提升维修交付的效率 · 生产和交付质量：构建维修的生产和交付的全链路标准工艺和测试流程，并设计和管理关键的质量体系 · 产能规划和能力建设：服务商评估、引入和管理，维修产能建设，全链路能力提升 · 改配和自维保：建设和持续优化改配、自维保体系，并加强改配和自维保的制造技术和质量方案，在在线业务、利旧、AI的改配和维保供应技术能力等方向上持续提升资源利用率，实现降本增效的价值创造。

【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性

1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系