阿里云阿里云智能-大模型算法开发高级工程师-杭州
任职要求
1. 深厚的算法理解力： 能够独立阅读并拆解大模型领域的前沿论文，理解 Transformer 及其衍生架构的数学原理与计算逻辑（不仅是会调用，更要懂原理）。 2. 硬核工程动手能力： 精通 Python/C++ 研发，熟练掌握PyTorch开发、有PyTorch分布式训练经验，有SFT、DPO、GRPO等后训练或强化学习实战经验，有 Agentic RL 训练经验。 3. 异构研发经验： 在处理大规模分布式推理或训练任务中，具备解决死锁、显存瓶颈及精度对齐等实际问题的实战经历，有主…
工作职责
1. 前沿模型架构研发：负责大模型前沿架构（如 Linear Attention、原生多模态、MoE 等）的底层工程实现。深度参与算法底层逻辑重构，将前沿理论模型转化为高性能的训练与推理模型。 2. 复杂算子优化与系统级重构：针对非标准及新型算法架构，设计并实现深度定制化的分布式算子。通过重构核心计算组件，解决超大规模模型在异构算力集群下的瓶颈问题，打造具备极致响应速度和吞吐能力的推理后端。 3. 大规模并行策略与资源调度：设计并落地匹配复杂架构的计算并行策略（TP/PP/EP/CP）及精细化显存管理方案。持续优化大规模集群通信机制，降低通信开销，确保在算力池中实现模型的高效、稳定运行。
1. 前沿模型架构研发：负责大模型前沿架构（如 Linear Attention、原生多模态、MoE 等）的底层工程实现。深度参与算法底层逻辑重构，将前沿理论模型转化为高性能的训练与推理模型。 2. 复杂算子优化与系统级重构：针对非标准及新型算法架构，设计并实现深度定制化的分布式算子。通过重构核心计算组件，解决超大规模模型在异构算力集群下的瓶颈问题，打造具备极致响应速度和吞吐能力的推理后端。 3. 大规模并行策略与资源调度：设计并落地匹配复杂架构的计算并行策略（TP/PP/EP/CP）及精细化显存管理方案。持续优化大规模集群通信机制，降低通信开销，确保在算力池中实现模型的高效、稳定运行。
【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
业务介绍： 我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 岗位描述： 1、负责支持业务迭代：推进来自搜索、推荐、广告、用增各域的产品需求快速落地。 2、负责系统架构设计：负责搜索、推荐、广告引擎的架构设计与优化，支撑多语言场景下的高并发请求处理，满足全球用户低延迟、高可用的服务需求。 3、负责性能调优：针对召回排序、模型训练&推理、特征计算等模块进行工程性能优化（如分布式计算加速、内存管理、GPU资源调度等），提升算法迭代效率。 4、负责工程平台开发：构建算法与工程协同的标准化平台，包括特征实时化平台、在线推理服务框架、AB实验平台等，支持算法快速迭代与业务效果验证。 5、负责大模型工程优化：负责生成式AI技术的工程落地，包含大模型训练、推理加速、多模态内容生成等技术工作。 补充说明：同时也招聘面向25年应届毕业的同学；
1、负责两轮车B端场景的模型设计、开发和迭代优化，包括但不限于需求预测、时效预测、匹配派单等，为线上算法策略服务提供支持 2、深入了解业务，与产品、工程、业务团队紧密合作，运用数据分析对业务数据进行挖掘，抽象并定义算法问题，进行建模优化，提供有效的业务解决方案 3、综合运用时序预测、机器学习、图模型等前沿技术和算法策略，解决两轮车B端场景的复杂问题