理想汽车云服务算力资源采购经理
任职要求
1、5年以上云资源采购经验，1年以上算力采购经验，有集团公司、大型互联网、主机厂、自动驾驶公司相关品类经验优先； 2、全日制本科及以上学历，英语六级或同等水平，可作为工作语言； 3、对云和算力基础设施技术架构有一定理解，并清楚其成本组成，熟悉行业资源，具备丰富的与云厂商的谈判能力； 4、熟悉国内（阿里云、百度云、火山引擎等）和国际（AWS、Azure）主流云厂商的产品和内部组织架构，对不同云厂商的战略目标和销售打法有一定理解； 5…
工作职责
1、负责公司通用云服务采购和算力集群采购，工作范围包括传统云服务相关的计算、存储、网络，各类云上PaaS和SaaS产品，以及AI云基础设施相关的GPU集群、PFS等产品采购； 2、品类策略：作为战略采购品类，需要贴近业务，了解并理解业务战略方向和预算规划，对云服务市场和竞对情况做深入洞察，通过对业务的理解和市场反馈，制定出契合业务诉求的品类策略，通过解决方案整合和创新性建议，反哺业务发展，提升业务的市场竞争性水平； 3、需求管理：协同核心业务部门，理解和整合核心业务的采购需求，洞察核心业务、场景、需求、成本之间的关系，通过前期需求管理，在保障好业务稳定性的前提下做到综合成本最优； 4、成本管理：对于算力资源，在近期多变的市场环境下，定期刷新和分析行业变化和市场价格趋势，基于市场变化反哺业务制定出合适的采购计划；对于云资源，明确云资源尤其是IaaS层资源的成本结构组成，熟悉IaaS资源的行业基线水平，同时通过协同业务，尽可能收敛SKU，以及更高性价比替代，控制云资源采购成本； 5、供应管理：保障好算力资源和突发性云资源的供应，通过前期条款约束、中期交付跟进、后期商务兜底，保障供应商的资源供应能力； 6、商务管理：在多云场景，制定合适的采购策略，协同业务以TCO为目标，做资源操盘；在单一场景，通过分析资源账单，组织与高层对接，及找到合适的业务场景抓手，以目标为导向，制定出合适的谈判策略； 7、资源运营：辅助资源管理团队，以Finops为目标，从预算侧、采购侧、资源侧和效率侧，实现对云资源的精细化管控。
1. 负责阿里云容器云原生AI和大数据产品的架构设计和开发工作 2. 负责容器产品调度、管理大规模GPU/NPU/RDMA等异构资源集群的效率、性能和稳定性的持续优化 3. 负责基于Kubernetes容器构建面向AI/大模型训练和推理，大规模数据处理和工作流等场景的基础设施产品和解决方案 4. 负责云原生AI领域新技术和新方向的预研和落地，及相关开源能力建设
- 负责阿里云容器平台在AI基础设施与应用架构方向的产品研发与技术演进 - 主导大规模异构资源（GPU/NPU/RDMA等）集群的调度、管理与性能优化，提升资源利用效率、系统稳定性与运行性能 - 构建面向AI与Agent应用的Serverless容器算力产品 - 基于Kubernetes打造面向大模型训练/推理、大规模数据处理及Agent应用的云原生基础设施产品与解决方案 - 推动云原生AI领域前沿技术预研、落地及开源生态建设，持续引领技术创新与行业实践
1. 利用生成式 AI 技术进行落地，结合机器学习及模型平台工具，提供方案评估，部署实施，技术演示等。 2. 负责项目中的机器学习算法和模型开发，对特定场景提供监督微调、强化学习等高效微调技术提升模型表现。 3. 在数据建设、语料生成、LLM模型微调、模型效果评测等领域有具体实践，并参与过相关科研课题及项目落地。 4. 基于实际客户问题提供技术支撑和优化，包含不限于推理性能优化、应用指令和工程优化。 5. 熟悉大模型主流应用框架，掌握langchain、Autogen、Agentscope、SpringAI等开源技术工具 6. 理解客户需求进行应用落地，包括逻辑推理、生成创作、代码生成等
1. 关注并利用生成式 AI 技术进行落地，结合机器学习及模型平台工具，提供方案评估，部署实施，技术演示等。 2. 负责项目中的机器学习算法和模型开发，对特定场景提供监督微调、强化学习等高效微调技术提升模型表现。 3. 在数据建设、语料生成、LLM模型微调、模型效果评测等领域有具体实践，并参与过相关科研课题及项目落地。 4. 基于实际客户问题提供技术支撑和优化，包含不限于推理性能优化、应用指令和工程优化。 5. 熟悉大模型主流应用框架，掌握langchain、Autogen、Agentscope、SpringAI等开源技术工具 6. 理解客户需求进行应用落地，包括逻辑推理、生成创作、代码生成等 7. 负责客户稳定性支持与保障、云上业务治理与优化、服务保障