阿里云技术服务工程师-AI大模型/智算
任职要求
1、客户服务意识强，具备良好的沟通理解和人际交往能力； 2、熟悉一种或多种编程语言优先，例如Java/Go/Python； 3、熟悉云服务/混合云相关技术（k8s/Docke…
工作职责
阿里云持续推进AI 技术深化战略布局， 围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正积极招募优秀人才： 1、参与企业级客户AI智算大模型项目的技术落地与实施，为客户提供从方案评估、实施、演示到部署的全流程服务； 2、结合业务场景，洞察客户需求，设计整体解决方案，助力客户提升AI模型训练和推理效率，特别是在大模型知识问答、自动化BI、内容文摘生成、多模态等领域的算法实践； 3、与算法、售前架构师和产品团队合作，进行研发、验证及部署工作，确保算法解决方案按时且高质量交付； 4、结合项目沉淀大模型交付服务方案的最佳实践，利用开源工具或开发大模型交付工具推进方案的实际应用。
1、了解一个或多个领域的业务知识，与客户有效沟通并分析客户需求，识别出AI技术的行业/领域价值场景，协助客户设计应用的智能化路径。 2、理解机器学习、深度学习、大模型、智能体的基本原理，基于云+AI的产品设计AI解决方案，与技术服务团队协同，快速搭建智能体应用场景，结合产品解决方案优势和性价比，影响客户的技术选型决策。 3、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AI 解决方案、算法以及工具链竞争力。 4、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。 5、关注最新技术趋势和行业动态，分享技术资源和经验，进行技术分析报告撰写，并与合作伙伴开展技术合作项目。
1、了解一个或多个领域的业务知识，与客户有效沟通并分析客户需求，识别出AI技术的行业/领域价值场景，协助客户设计应用的智能化路径。 2、理解机器学习、深度学习、大模型、智能体的基本原理，基于云+AI的产品设计AI解决方案，与技术服务团队协同，快速搭建智能体应用场景，结合产品解决方案优势和性价比，影响客户的技术选型决策。 3、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AI 解决方案、算法以及工具链竞争力。 4、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。 5、关注最新技术趋势和行业动态，分享技术资源和经验，进行技术分析报告撰写，并与合作伙伴开展技术合作项目。
支持商汤SenseCore AI智算数据中心以及大模型应用开发平台等多产品的技术设计、开发工作； 开发并维护高可用，易扩展的后端服务； 优化后端服务的性能和可扩展性，分析并解决系统中的性能瓶颈； 设计和实现高效的 API 以及微服务架构，支持复杂的业务逻辑需求； 与前端、算法、DevOps 以及其他后端团队密切合作，共同推动技术解决方案的落地。
大装置智能云，支撑从云基础设施到大模型服务的完整产品体系。 欢迎加入测试开发团队，与我们一起打造下一代 AI 基础设施质量标准。 参与商汤大装置智能云核心产品的质量保障，包括： 1. 云平台方向（Cloud） · 云服务、容器平台（K8s）、网络/存储服务的功能与稳定性测试 · 自动化测试、接口测试、性能测试、系统级测试 2. 算力平台方向（Compute） · 多集群 GPU/NPU 算力池、调度平台的测试开发 · 压测、稳定性测试、异常场景验证 3. 大模型平台方向（AI Infra / MaaS） · 大模型推理、训练、评估平台的测试 · 模型性能测试、多模态模型验证、推理链路端到端自动化 4. 测试自动化，CI/CD 方向 · 测试框架、测试工具开发 · CI/CD 构建链路优化与集成 我们会根据你的能力与兴趣匹配到最合适的产品线。