阿里云研究型实习生 - 云原生向量数据库与向量索引优化

随着数据量的爆炸性增长以及业务复杂性的增加，诸如图、文档、时空、时序等非结构化数据类型规模和价值都越发重要。需要研究更有效率的非结构化数据的处理、存储、分析的技术，尤其是与结构化数据融合进行分析的手段，将来自不同来源、格式、结构或模型的数据整合到一个统一的系统中，以实现数据共享、分析和决策支持。 我们的研究内容包括： 1. GPU加速的多模态数据处理，如fts、向量检索以及索引建立。GPU高效池化以及远程GPU调用，查询算子以及后台数据重整任务的高效远程GPU卸载； 2. 非结构化数据，如json、文档等自动语义发现与解析、数据模式匹配与语义对齐、对象关联分析。结合NLP等技术，实现从原始数据到结构化语义的高效转化； 3. OLTP高效入湖。结合数据湖的灵活性（存储非结构化数据）与数据仓库的结构化管理能力（如ACID、事务支持、元数据管理），通过存储层创新、计算引擎优化和云原生技术，实现不同业务的高效协同。

1.研发新一代向量数据压缩存储格式； 2.设计基于JIT的索引快速预热机制； 3.优化磁盘-内存-GPU数据传输流水线； 4.开发分布式一致性内存管理组件。

【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。

大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。