阿里云阿里云智能-生态业务拓展-新金融行业线（北京/上海）
任职要求
• 8年以上云计算或大B/G相关行业渠道/生态BD、销售相关工作经验 • 区域/行业重要伙伴或战略级伙伴BD及合作经验 • 有项目管理和带团队经验 • 有Azure或AWS相关工作经验优先（公共云事业部） • 对行业生态及变化趋势具备独到见解，具有一定预测洞见，能将敏锐的商业嗅觉应用于识别、把握和创造未来业务价值 • 具备相当的行业沉淀，深刻理解对行业上下游产业链之间的商业规则和互赖关系，捕捉市场动态，把握市场趋势，能够提出生态合作的可行方向 • 能深入理解客户业务和数字化转型需求，对具体业务场景中客户的技术问题能够进行体系化诊断，并可…
工作职责
1、伙伴拓展 结合业务策略，拓展、培育生态伙伴资源及网络，形成生态体系，提升阿里云整体产品销售、技术方案和交付实力。 2、战略合作协议签订及策略落地 • 基于年度业务目标及伙伴合作政策，挖掘、调动伙伴资源，设计并与伙伴协商签订合作协议 • 制定GTM plan，通过战役激励，联合市场拓展，推动合作协议落地执行，实现业务策略有效落地。 3、合作关系管理 与公司内部相关方、生态伙伴的关键人员建立长期深度的沟通合作机制，促进阿里云和生态伙伴的长期、全面合作关系，包括但不限于长期业务合作规划、项目团队建设、联合商机拓展、服务&交付合作、联合解决方案方案推广等 4、协助生态伙伴发展（行业生态） 指导合作伙伴基于阿里云开展业务，能够站在合作伙伴的业务角度，从市场拓展、产品规划等方面指导合作伙伴的阿里云业务从无到有、从有到多的发展 5、推动合作创新 与具有重要影响力的合作伙伴一起推动创新，洞察客户需求和市场机会，推动新产品、新技术、新领域的联合解决方案从想法落地到上市。
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。
1. 负责万亿级别QPS的分布式缓存/存储集群，支撑公司所有产品线的业务需求； 2. 设计、研发高可用、高性能的缓存/存储架构和中间件，应对弹性扩缩容，秒级故障自动切换，异地多活，分布式事务等极具挑战性的工作内容和方向； 3. 优化系统性能，深入内核，提升基础服务相关资源的使用率，增加系统稳定性，保障业务运行； 4. 设计并研发自动化运维平台，提升运维质量和效率，探索运维自动化和智能化技术和方向。
1、负责贝壳C端的后端服务设计与开发，保障高并发场景下的系统稳定性； 2、能够理解和分析产品需求，给出合理的技术方案和开发计划; 3、关注性能、微服务、设计模式，提升用户体验
1、负责快手搜推广服务的云原生管控方向，建设云上的平台化服务管控、服务调度能力； 2、结合服务场景设计相关调度策略、智能弹性伸缩能力、潮汐混部能力，提高集群硬件利用率。