阿里云阿里云智能-AI开发平台研发专家-数据工程方向

负责AIPlatform数据工程平台研发，包括： 1.参与PB级大规模非结构化数据管理系统的设计和实现。 2.参与面向多模态的CPU+GPU高性能分布式计算引擎的设计和实现。 3.参与高质量的数据处理算子研发，包括CPU+GPU算子的调优、迭代。 4.参与产品的开发和维护，完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作。

1. MLOps平台开发打造一站式大模型开发平台，负责主流开源和闭源模型的训练、评测、蒸馏、压缩、部署全链路工具开发 ● 参与模型各种后训练如微调、蒸馏、强化学习的产品化，以及vLLM/sglang/自研推理引擎的优化，提供有竞争力的推理性能 ● 负责各种MLOps工具链开发，如AI资产管理、实验管理、血缘跟踪、评测对比等，帮助用户串联AI开发全流程，提升模型开发效率 ● 负责多模态数据自动标注和挖掘功能的开发，为智驾和具身智能客户提供新一代的数据工程解决方案 2. 企业级Agent开发平台建设 ● 建设具备全模态能力的agent开发平台，帮助客户构建RAG、chatbot、data agent、design agent、research agent等各种AI agent应用 ● 提供白盒化开发模式，建设全链路的可观测、可调试和监控能力，帮助用户构建同时具备高精度和高性价比的agent应用 ● 针对企业客户对安全隐私的强需求，构建全方位的安全防护能力，包括不限于模型安全护栏、工具沙箱、细粒度权限管控等 ● 与阿里云大数据、智能搜索等业务产品合作，建设阿里云agent工具生态

1. 支撑蚂蚁集团在各个业务领域的MLOps&LMOps算法研发工作，覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：数据配比&全链路血缘建设、数据实验&分析、深度学习/大模型预训练/后训练/推理等，建设支持AI全链路的研发平台与AI垂类应用开发平台，实现算法研发效率、和资源利用率的最大化，灵活可扩展的支持不同领域的个性化应用开发需求，为蚂蚁大模型研发链路及应用研发探索新的研发模式； 2. 对平台进行全局性和前瞻性的架构设计和核心技术细节实现，帮助团队攻克各种技术难关，保障和提升平台稳定性。

1、负责企业级的AI Agent平台产品分析、架构设计、研发与持续迭代演进； 2、负责Agent技术研究应用及产品能力建设，包括不限于Multi-Agent、Workflow等，构建和完善多智能体系统的应用能力，确保系统的稳定性和扩展性。 3、负责Agent相关垂类应用落地，包括垂类Agent在商业化广告、客户服务、品牌营销、研究报告等方向的落地，提升智能体在复杂环境中的协作和决策能力。 4、能够持续学习、研究行业最佳实践，不断优化和提升大模型Agent的应用技术、支持业务场景下的Agent能力演进。