阿里云阿里云智能-解决方案架构师-北京/上海/杭州/广州/深圳
任职要求
1.在云计算、AI大模型、大数据领域，或者在某个行业IT领域，有丰富的售前解决方案咨询/架构设计的落地经验和标杆案例。 2.有5年以上云计算行业解决方案或架构设计从业经历，具备Java/PHP/Python等至少一种语言的开发经验，综合能力强，有互联网行业背景优先。 3.熟悉主流互联网技术架构，如典型的容器化、大数据、微服务、AI应用、安全等成熟实践…
工作职责
1.支持泛互联网和企业客户售前业务拓展，结合云产品技术和AI大模型，为客户定制云化解决方案、AI大模型解决方案，并能协同产品和服务团队进行技术验证，实现业务上云和AI应用场景落地。 2.作为云技术专家，向客户提供业务上云或者支撑关键需求的云计算解决方案，构建弹性、高可用的互联网架构；以最佳云上架构构建业务系统、云底座、监控体系、DevOps、大数据、AI等系统；从成本、效率、稳定性三个维度提升客户云化能力，确保方案可落地、有竞争力。 3.具备典型细分行业如泛互联网（游戏、在线教育、人工智能等）、泛企业（零售、电商等）的市场洞察、解决方案、打法策略及落地经验，能够把握行业的市场和技术发展趋势，推动行业产品解决方案落地。 4.与产品研发团队合作，传递市场需求打磨优化产品竞争力，共同研发或完善满足特定行业，特定应用场景的产品和解决方案。
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。
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
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