商汤CNI-智能车载销售经理（车舱）

负责智算网络系统、管控的功能需求研发、性能优化、复杂技术难题攻关，包括： 1、技术方案设计 • 收集、识别、分析客户需求，并确定技术方案的目标、范围和交付成果； • 基于需求分析，进行技术可行性分析和方案评审，选择合适的技术选型、功能设计、技术架构、数据架构和开发流程等； 2、技术实现 • 基于技术方案的拆解，按照任务目标和产出规范，完成任务/子任务的设计、编码开发和系统功能实现； • 负责核心功能的架构与代码模板的编写，开发与维护系统公用核心模块，技术架构重构、优化等； • 对编码进行阶段性的讨论和CodeReview，并通过调试优化，推动代码成功部署； • 对开发中和部署后的程序进行必要的维护和迭代，包括值班oncall、升级工单处置、bug排查、问题诊断、产品体验改善、性能和成本优化等； 3、稳定性和性能优化 • 制定稳定性策略，寻找并解决产品系统中的潜在风险和瓶颈，覆盖线上疑难杂症问题，确保系统的安全可靠； • 运用产品优化技术和方法，进行性能优化，提高产品稳定性和性能； 4、技术预研 • 跟踪和了解产品技术和趋势，根据业务需要提供技术支持和建议。

阿里云PAI团队致力于打造业界一流的一站式AI工程化平台，拥有万卡级训练能力与超大规模异构资源调度技术，为复杂模型训练与推理任务构建坚实基座。PAI平台不仅是通义大模型研发与落地的核心基础设施，也作为公共云服务的关键载体，支撑众多行企业构建大模型核心业务。平台提供从数据标注、预处理、模型训练、推理服务到开发环境与工作流调度的全链路工程支持，全面覆盖AI项目从实验探索到规模化落地的完整价值链。作为平台研发工程师，您将深度参与以下工作： 1. 负责大规模异构资源管理与模型训练服务的全流程开发，包括需求分析、架构设计、软件开发、质量保障与部署上线。 2. 持续开展系统模块的深度剖析与迭代优化，提升资源利用效率、任务成功率与启动速度，降低使用门槛，增强产品满意度与客户粘性。 3. 负责平台线上环境的实时监控、故障定位与性能调优，为客户提供及时的专业技术支持，保障平台服务的高可用与高稳定运行。 4. 紧密追踪大模型、AIGC等前沿技术趋势，洞察并提炼高价值用户需求，推动平台功能持续演进与技术架构升级。

阿里云持续推进AI与云计算深度融合的战略布局，聚焦AI基础设施、大模型平台及企业级AI应用等核心场景。为加速专有云网络产品的技术演进，现诚邀优秀人才加入： ● 负责专有云云计算网络产品的设计与研发，围绕虚拟化、负载均衡（四层/七层）、容器网络、服务网格及软硬件协同等云网络与云原生关键技术，开展技术分析、方案选型与功能设计工作。 ● 承担云网络核心模块的编码实现，包括网元、网关等产品的功能开发、单元测试（UT）、端到端测试（E2E）用例编写、代码调试与评审，以及版本发布等全流程研发任务。 ● 参与专有云网络运维体系建设，负责线上问题的定位、分析与解决，为一线技术支持团队提供技术支撑，保障产品稳定高效运行。 ● 具备大模型应用开发能力，结合实际运维场景，推动运维系统的智能化升级，提升运维体系的可靠性、自动化水平与用户体验。

阿里云正在构建面向 AI 大模型训练与推理的下一代高性能网络基础设施，以支撑全球企业对极致算力与低延迟网络的需求。我们正在寻找一位在 RDMA（Remote Direct Memory Access） 技术领域有深厚经验的 DevOps 工程师，负责设计、部署和优化基于 RDMA 的 AI 训练集群网络架构，推动高性能网络技术在分布式 AI 场景的落地与创新。 核心职责： 1）AI 训练集群网络架构设计与运维 部署、运维和维护基于 RoCE/InfiniBand 的 RDMA 网络架构，支撑大规模 AI 训练集群（如万卡级 GPU 集群）； 优化分布式 AI 工作负载（如 NCCL、MPI）的网络性能，降低通信延迟，提升吞吐效率。 2）网络性能调优与问题解决 解决分布式训练中的复杂网络问题（如 NCCL/MPI 通信瓶颈、带宽利用率低等）； 利用自动化工具进行网络资源分配、监控、诊断及性能分析（如延迟/吞吐量分析、端到端链路追踪）。 3）自动化与 CI/CD 实践 构建网络基础设施的 CI/CD 流水线（Infrastructure as Code），实现网络配置的自动化部署与版本管理； 开发自动化脚本与工具，提升网络运维效率与稳定性。 4）全生命周期网络管理 管理端到端网络生命周期（部署、配置、监控、升级），确保网络服务的高可用性与可扩展性； 设计并实施网络监控与告警体系，快速定位并修复潜在故障。 5）跨团队协作与技术落地 与 AI/ML 工程师紧密合作，排查训练/推理流水线中的网络瓶颈，提供针对性优化方案； 深度参与 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch）与底层网络基础设施的适配与性能调优。