阿里云阿里云智能-招聘专家-AI业务及应用研发
任职要求
1. 背景经验:3年以上招聘经验,必须包含至少1年以上AI/大模型/云计算领域实战经验
2. 技术敏锐:能精准识别候选人技术栈及方向,具备与业务负责人同频对话的能力,技术背景或理工科背景优先
3. 猎聘能力:具备极强的主动寻访(C…工作职责
1. 策略落地:阿里云智能大模型相关业务的招聘,基于业务策略及组织能力的需求,制定招聘规划,并确保招聘计划的落地及岗位的交付 2. 人才攻坚:主导高端稀缺人才的寻访与mapping,深耕技术人才社区,提升被动候选人转化率 3. 渠道创新:基于对大模型的充分理解,突破传统渠道,高效完成人才招聘的同时,通过中、长期的人才获取,建立大模型专属人才库 4. 业务伙伴:洞察相关行业人才趋势,为业务团队提供组织诊断、薪酬对标及人才梯队建设等建议 5. 效能优化:管控招聘全流程体验与成本,利用数据机会AI驱动提升招聘效率与质量
1. 策略落地:阿里云智能大模型相关业务的招聘,基于业务策略及组织能力的需求,制定招聘规划,并确保招聘计划的落地及岗位的交付 2. 人才攻坚:主导高端稀缺人才的寻访与mapping,深耕技术人才社区,提升被动候选人转化率 3. 渠道创新:基于对大模型的充分理解,突破传统渠道,高效完成人才招聘的同时,通过中、长期的人才获取,建立大模型专属人才库 4. 业务伙伴:洞察相关行业人才趋势,为业务团队提供组织诊断、薪酬对标及人才梯队建设等建议 5. 效能优化:管控招聘全流程体验与成本,利用数据机会AI驱动提升招聘效率与质量

岗位职责 策略制定与执行:基于 AI 技术制定全流程招聘策略,包括简历筛选、人才匹配、AI 与候选人初步沟通等,通过数据分析、用户调研、case 分析等方法识别流程问题,提出并落地优化方案,持续提升招聘效率与质量。 AI 提示词全场景优化:负责招聘场景下生成式 AI、标准化人才画像、推荐系统、对话系统的提示词设计与优化,涵盖搜索条件和人才画像生成、候选人精准匹配、AI 与候选人初步沟通等环节,提升 AI 输出内容的质量与业务适配度。 跨团队协作:与研发、产品、招聘专家紧密合作,将业务需求转化为技术可实现的方案,推动 AI 工具在招聘场景中的应用与迭代;同时,与招聘专家保持深度交流,结合实际情况持续调优招聘策略,确保 AI 生成内容满足多方需求。 行业研究与创新:跟踪 AI 招聘前沿趋势,研究行业最佳实践,结合公司业务特点探索创新策略与方法,建立提示词优化评估体系,持续迭代策略,保持公司在 AI 招聘领域的竞争力。
特斯拉信息技术部门(工作地点:特斯拉上海超级工厂)正在招聘一名全职IT AI Platform 开发工程师,专注于构建和扩展下一代 AIOps与MLOps平台。随着人工智能技术在企业核心系统(尤其是GenAI平台)中的深入应用,亟需一位能够打通AI研发与生产部署之间壁垒的工程专家。该岗位将负责从模型训练、版本管理、自动化部署到高性能推理服务的完整MLOps体系建设,并主导构建支持本地GPU与云端LLM API融合的混合式推理网关平台,以实现低延迟、高吞吐的企业级AI服务能力。推动GenAI平台及未来AI服务落地的关键力量,将显著提升AI功能的交付效率与稳定性。 岗位职责: • 设计、构建和维护可扩展的 MLOps平台,实现AI模型从训练、版本控制、部署到监控的全生命周期管理。 • 基于 vLLM、TensorRT-LLM 、TGI 等框架,在大规模GPU集群上开发并优化大语言模型(LLM)推理流水线。 • 构建融合本地GPU模型与云上LLM API 的混合推理网关平台,实现智能路由、负载均衡与成本性能的优化。 • 搭建自动化 LLM微调(Fine-Tuning)流水线,支持LoRA、QLoRA等参数高效训练方法,涵盖数据预处理、分布式训练与检查点管理。 • 推动 RAG(检索增强生成)能力服务化(RAG-as-a-Service),集成并运维主流向量数据库(如 Pinecone、Milvus、Weaviate)。 • 通过 Prometheus、Grafana、OpenTelemetry 及自研监控方案,保障AI系统的可观测性与稳定性。 • 与AI科学家和应用工程师协作进行模型优化(量化、剪枝、蒸馏),提升推理效率与资源利用率。 • 支持 GenAI CN平台的高性能模型服务需求,确保低延迟、高并发的服务能力。 • 制定AI模型服务的关键性能指标(KPI)与服务等级协议(SLA),量化业务价值与系统表现。 • 使用 GitLab CI、Jenkins、ArgoCD 等工具实现AI工作流的CI/CD自动化,确保可复现性与可审计性。
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