阿里云阿里云智能-研发高级专家-自动化平台-北京
任职要求
- 计算机相关专业本科及以上学历； - 8年及以上的后端研发经验、其中至少3年以上是IaC相关的经验（Terraform、CDK、Pulumi、Crossplan、CloudFormation、ARM template等）； - 5年及以上领导技术团队的经验，能够培养团队成员、吸纳更多人才、带领团队突破技术难点、领导团队技术…
工作职责
我们希望用户以最高的效率和质量集成阿里云。但云服务和业务的复杂性让手动编排上万个API变得困难、易错。借助Infrastructure as Code（IaC），通过声明式、代码化的方式管理云上资源，可以极大提升用户集成阿里云的效率和质量。 作为阿里云开放平台 - 自动化平台团队的研发高级专家，你将通过技术的手段不断提升用户集成阿里云的效率和质量，让每个用户都享受到自动化带来的便捷，让IaC变成用户集成阿里云的首选。你的职责包括： ● 规划阿里云的自动化平台和工具体系，洞察用户的痛点和使用路径，在云控制台、在线调试、在线服务托管、本地客户端等多种形态中建设出一套体系化的方案； ● 定义内部标准、搭建框架、推动云产品改造。通过标准化、自动化的方式生成高质量的IaC工具； ● 整体把控团队的技术设计和架构，关注工程质量、关注系统的稳定性和安全性； ● 与云产品团队高效协作，深入理解他们的场景和需求，推动阿里云统一的IaC质量提升； ● 深入理解用户的场景，以开发者的视角亲自动手实践、dogfood自己的产品。积极进行内外布道，让IaC的理念深入人心。 我们希望寻找一名志同道合、热爱开发、充满激情的候选人加入我们的团队！我们的愿景是赋能开发者，使他们能够更轻松、更高效的集成阿里云。我们相信，随着云计算技术的不断发展，它将会像水电煤一样成为社会的基础设施，为人们带来更多的便利和创新。作为开放平台的一员，你将加入到一个充满使命感、热情激昂、不畏艰难的团队。诚挚期待你的加入，跟我们一起并肩作战，为用户提供无法计算的价值！
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
【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
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。