阿里云阿里云智能-算法专家-机器学习PAI

● 设计和实现高效的分布式推理架构，提升多节点、多GPU环境下的推理速度和资源利用率。开发智能的请求调度算法，确保高并发场景下的最优响应时间和吞吐量。对推理引擎的运行时环境进行深度优化，减少延迟，提高整体性能。针对多种异构AI加速硬件（如NVIDIA GPU, AMD GPU, NPU等），对核心算子进行极致性能优化，最大化算力和访存带宽利用率。 ● 探索并实现极低bit量化技术和稀疏化，减少模型存储和计算资源消耗，同时保持推理精度。探索更高效的解码算法，提升生成任务的推理速度。 ● 设计并实现能够处理大规模并发请求的系统架构，确保极端负载下的稳定性和性能。引入容错机制、自动恢复和监控报警系统，保证系统的高可用性和稳定性。构建灵活的系统架构，支持动态扩展，以应对未来业务增长和技术演进的需求。 ● 持续关注并跟进业界技术发展，尤其是超长上下文、COT思维链、多模态融合等方向。积极尝试和探索新的推理优化方向，提出并验证创新性的解决方案。

1. MLOps平台开发打造一站式大模型开发平台，负责主流开源和闭源模型的训练、评测、蒸馏、压缩、部署全链路工具开发 ● 参与模型各种后训练如微调、蒸馏、强化学习的产品化，以及vLLM/sglang/自研推理引擎的优化，提供有竞争力的推理性能 ● 负责各种MLOps工具链开发，如AI资产管理、实验管理、血缘跟踪、评测对比等，帮助用户串联AI开发全流程，提升模型开发效率 ● 负责多模态数据自动标注和挖掘功能的开发，为智驾和具身智能客户提供新一代的数据工程解决方案 2. 企业级Agent开发平台建设 ● 建设具备全模态能力的agent开发平台，帮助客户构建RAG、chatbot、data agent、design agent、research agent等各种AI agent应用 ● 提供白盒化开发模式，建设全链路的可观测、可调试和监控能力，帮助用户构建同时具备高精度和高性价比的agent应用 ● 针对企业客户对安全隐私的强需求，构建全方位的安全防护能力，包括不限于模型安全护栏、工具沙箱、细粒度权限管控等 ● 与阿里云大数据、智能搜索等业务产品合作，建设阿里云agent工具生态

1. 数据资产体系设计与搭建: 结合部门业务特点，负责设计并指导团队构建高效的数据资产体系； 2. 数据治理体系建设: 制定和完善数据治理策略，流程与规范，推动数据治理工作落地，提升数据资产价值，为业务提供可靠的数据支持； 3. 数据应用支持: 与算法团队紧密合作，深入了解数据应用需求，提供技术方案与实现路径； 4. 团队技术指导与协作: 作为技术专家，为团队成员提供技术指导与培训，提升团队整体技术水平，参与团队技术规划与决策，解决技术难题，确保项目顺利推进。

1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策 2、熟悉大模型算法工程化，与客户合作进行模型训练、推理和模型应用等POC，含展示功能、调整模型、优化模型性能、测试分析、Agent搭建、模型调用等内容 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化产品，助力提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、智算、一体机等）解决方案 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享