阿里云阿里云智能-AI Infra 高级技术专家-杭州-杭州
任职要求
1. 熟悉AI领域，对于AI应用数据特征，数据存储和查询需求有深入理解； 2. 在高性能数据结构、数据编码压缩、向量检索（Vector Search）、倒排索引（Inverted Index） 及 混合检索（Hybrid Search）等算法上深入研究，熟悉分布式SQL； 3. 高性能网络服务器编程经验，熟悉异步IO、内存管理、多线程同步等技术，有Linux内核研究经验更佳； 4. 理解分布式系统，包括存储、调度、分布式锁、负载均衡等； …
工作职责
负责阿里集团、阿里云战略级产品SLS研发，在日增数百PB级的超大规模实时数据之上，挑战从“经典可观测性”向“AI Native 基建”的跨越。通过实时采集、索引、存储、语义检索和分析等技术，实时处理每日数百PB海量数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据检索和分析服务。加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，打造新一代的AI基础设施。 1.定义下一代 AI 数据基座： 基于现有海量日志平台，重构面向 Agent Runtime 的数据基础设施，解决高吞吐写入与低延迟语义检索共存的工程难题； 2.构建 Data + AI 飞轮： 研发高性能的数据清洗与向量化流水线，从数据中实时化萃取高质量数据，构建AI存储和检索系统，通过构建数据反馈回路，使模型和Agent持续进化； 3.超大规模系统攻坚： 维护并演进日处理百 PB 级数据的实时平台，在极致的成本与性能约束下，探索存算分离、混合索引等前沿技术落地。
团队背景：淘宝文本搜索算法团队是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法，以提升用户的在线购物体验和满意度，进而推动电商平台的商业成功。 工作职责 1. 和淘宝电商搜索业务紧密结合，设计和改进机器学习模型的架构，实现高效的搜索大型模型训练和推理系统（特别是大规模语言模型，GPT、LLaMA、通义千问等），确保其高效性和准确性，以提高计算性能和加速模型收敛 2. 负责百亿参数以上超大模型的推理训练与性能优化：进行搜索在线模型的性能分析和调优，识别和解决瓶颈问题，提高模型的训练和推理速度，以适应并充分利用硬件资源，确保在高效计算资源利用的前提下，提供快速响应的搜索业务体验 3. 应用不限于剪枝、量化、知识蒸馏，各种并行策略（DP/TP/PP/EP等）等技术来优化模型的复杂度和运行速度，同时探索模型在样本、训练、存储和推理的极致性能 4. 在大模型的Token压缩方面进行性能探索，包含入图前的超长token压缩甚至长token直接入图等性能优化，以满足大模型结合超长token在海量数据以及极致在线性能的应用 5. 和工程团队协同，依据训练推理机器资源水位以及优化空间，简化和加速模型训练和推理的部署过程，实现离线在线资源的高性价比利用。 6. 参与设计和优化淘宝整体搜索系统，包括多阶段漏斗设计和整体链路设计，确保系统的稳定性和高效性
负责阿里集团、阿里云战略级产品SLS研发，在日增数百PB级的超大规模实时数据之上，挑战从“经典可观测性”向“AI Native 基建”的跨越。通过实时采集、索引、存储、语义检索和分析等技术，实时处理每日数百PB海量数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据检索和分析服务。加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，打造新一代的AI基础设施。 1. 定义下一代 AI 数据基座： 基于现有海量日志平台，重构面向 Agent Runtime 的数据基础设施，解决高吞吐写入与低延迟语义检索共存的工程难题； 2. 构建 Data + AI 飞轮： 研发高性能的数据清洗与向量化流水线，从数据中实时化萃取高质量数据，构建AI存储和检索系统，通过构建数据反馈回路，使模型和Agent持续进化； 3. 超大规模系统攻坚： 维护并演进日处理百 PB 级数据的实时平台，在极致的成本与性能约束下，探索存算分离、混合索引等前沿技术落地。
负责阿里集团、阿里云可观测数据处理基础设施建设，打造日增百PB级数据的实时数据分析平台。通过实时采集、索引、存储、压缩等技术，实时处理来自千万设备的海量日志数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据分析服务。 加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，构建各种面向各类AI应用场景的数据存储和处理平台，打造新一代的AI基础设施。 1. 参与阿里云战略级产品SLS研发，参与面向AI应用场景的多模态数据采集、处理、检索分析等功能开发与设计； 2. 参与数据飞轮的建设，研发高质量数据集的清洗和存储、检索系统； 3. 参与Agent数据反馈回路建设，打磨Agent质量； 4. 参与建设Agent数据基座，研发稳定可靠的Agent运行时数据基础设施。
负责阿里集团、阿里云可观测数据处理基础设施建设，打造日增百PB级数据的实时数据分析平台。通过实时采集、索引、存储、压缩等技术，实时处理来自千万设备的海量日志数据，并针对AI应用场景进行特定优化，提供智能、自动化数据分析服务。 加入该岗位，您将有机会在国内超大规模的实时日志平台上，构建各种面向各类AI应用场景的数据存储和处理平台，打造新一代的AI基础设施。 1. 参与阿里云战略级产品SLS研发，参与面向AI应用场景的多模态数据采集、处理、检索分析等功能开发与设计。 2. 参与数据飞轮的建设，研发高质量数据集的清洗和存储、检索系统。 3. 参与Agent数据反馈回路建设，打磨Agent质量。 4. 参与建设Agent数据基座，研发稳定可靠的Agent运行时数据基础设施。