阿里云阿里云智能-AI解决方案架构师-北京/杭州（文化传媒）
任职要求
1. 1-5年工作经验，有机器学习、深度学习、大模型的相关学习/工作经历，对机器学习、深度学习、智算、大模型、智能体等技术趋势有持续关注和独立思考； 2. 泛计算机、自动化、理工类相关专业，在该领域CCF- A/B级会议发表论文优先； 3. 熟悉PyTorch、T…
工作职责
1.需求分析与场景识别： 了解一个或多个领域的业务知识，能够跟客户有效沟通和洞察真实需求，并识别出可以使用人工智能技术的场景 2.技术判断与解决方案： 理解机器学习、深度学习、大模型的基本原理， 能够基于客户的需求，基于云+AI的产品设计出适合的解决方案，具备智能体开发demo的能力， 并可以向客户的业务/技术决策人阐述阿里云产品和解决方案的优势，以影响客户的技术选型决策 3.产品需求反馈与优化：依据市场/客户需求、技术动态，结合技术研判向产研部门反馈大模型应用解决方案及Agent工具等的优化建议，推动技术创新和解决方案的迭代升级，提升产品市场竞争力和市场占有率； 4.市场敏感与扩展复制：挖掘可复制、可规模化、符合市场逻辑的大模型解决方案，通过客户案例的落地对成功实践进行总结归纳完成从0到1；并对内部团队及客户进行知识和项目分享，促进从1到N的复制；
1、行业 AI 产品孵化与标准化深入政企核心业务场景（数字政府、大型央企、科研教育、运营商及文化传媒等），从高度定制化项目中提炼共性需求，加速客户业务系统的 AI 化改造，驱动云上模型调用量与业务价值双增长。负责从 0 到 1 孵化行业级 AI MVP（最小可行性产品），推动解决方案从“单点交付”向“标准化产品”演进。 2、Vibe Coding 场景研发与原型构建熟练运用前沿 AI 编程助手，实践自然语言驱动的意图编程，快速构建行业应用原型并实现敏捷迭代，充分展示阿里云 MaaS 平台的极致易用性与开发效率。 3、复杂智能体架构设计灵活调用百炼、PAI 及魔搭生态能力，设计并实现具备行业深度的 Agent 智能体工作流。确保 Agent 具备多步规划、行业知识图谱检索及复杂工具执行能力，解决垂直场景下的复杂任务。 4、全栈工程交付与项目管理主导核心代码编写，同时担任“技术 PM"角色管理项目全生命周期。协调内部研发资源与外部生态伙伴，确保 AI 解决方案在安全、稳定的前提下快速落地交付。
1、行业 AI 产品孵化与标准化深入政企核心业务场景（数字政府、大型央企、科研教育、运营商及文化传媒等），从高度定制化项目中提炼共性需求，加速客户业务系统的 AI 化改造，驱动云上模型调用量与业务价值双增长。负责从 0 到 1 孵化行业级 AI MVP（最小可行性产品），推动解决方案从“单点交付”向“标准化产品”演进。 2、Vibe Coding 场景研发与原型构建熟练运用前沿 AI 编程助手，实践自然语言驱动的意图编程，快速构建行业应用原型并实现敏捷迭代，充分展示阿里云 MaaS 平台的极致易用性与开发效率。 3、复杂智能体架构设计灵活调用百炼、PAI 及魔搭生态能力，设计并实现具备行业深度的 Agent 智能体工作流。确保 Agent 具备多步规划、行业知识图谱检索及复杂工具执行能力，解决垂直场景下的复杂任务。 4、全栈工程交付与项目管理主导核心代码编写，同时担任“技术 PM"角色管理项目全生命周期。协调内部研发资源与外部生态伙伴，确保 AI 解决方案在安全、稳定的前提下快速落地交付。
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。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。