阿里云阿里云智能-大模型算法专家/高级专家-北京/杭州
任职要求
1. 有大模型应用系统设计、分布式训练、大模型推理优化等实践经验优先； 2. 人工智能、计算机等相关学科的硕士及以上学历，在近3年内有国际顶会文章，或在知名开源项目、企业级大模型平台有核心贡献的优先； 3. 自我驱动力，动手能力强，对AI行业有浓厚…
工作职责
1. 负责大模型（含多模态）及下游任务的训练及优化突破，包括但不限于：异构GPU混合训练和推理加速算法；对齐、强化学习、混合专家等大模型核心训练技术。 2. 分析和解决大模型在领域应用中的技术难题并进行突破，并与业界先进技术进行持续对比。 3. 持续关注业界最新研究动向和技术趋势，对技术方向研判选型，并进行落地。 4. 与产品和工程团队紧密合作，将先进的算法技术应用于实际产品开发。
1. 负责语音合成、语音识别、端到端语音交互大模型算法的基础研究和应用落地； 2. 参与语音合成与识别技术在业务场景落地，解决落地过程中的前沿问题，持续优化语音合成与识别核心技术效果； 3. 深入调研和关注音频/NLP/多模态/全模态等方向的前沿技术，持续探索语音技术的新能力和新应用。
1. 探索研究多模态理解、多模态生成、计算机视觉、自然语言处理、音频等前沿技术； 2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索大规模/超大规模多模态理解与生成交织的基础模型，提升大模型能力； 3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。
1. 探索研究多模态理解、多模态生成、计算机视觉、自然语言处理、音频等前沿技术； 2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索大规模/超大规模多模态理解与生成交织的基础模型，提升大模型能力； 3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。
1.负责主流大模型（DeepSeek、通义、LLaMA等）的全栈性能优化，涵盖模型架构优化、训练/推理框架调优及底层算子优化，提升模型在单机/集群场景下不同GPU/NPU硬件平台的运行效率 2.开发创新推理加速方案，通过投机采样算法改进、MTP机制优化等框架级特性，提升MOE架构模型推理效率；并通过优化集群并行推理场景的专家负载均衡、计算/通信 Overlap 等特性，提升集群级别的推理效率 3.完成 W8A8 等量化算法研发，并在框架层面支持量化模式下的 TP、EP 等并行模式的性能优化 4.针对多种计算架构（NVIDIA/AMD GPU、国产化 NPU 等）进行深度硬件适配，开发高性能算子库与内存管理组件，实现跨平台性能优化与资源利用率的提升