理想汽车AI基础设施研发专家
任职要求
1.在一流IT或智能汽车企业中，具备5年以上AI算法或核心软件等数个关键技术领域的研发经验，3年以上团队管理或架构师经验。 2.关注并探索前沿技术趋势: 能够判断并定义深度学习算法基础设施领域的技术演进趋势，具备前瞻性技术眼光；擅长做技术突破，具有一定高度的技术前瞻视野，能够挖掘技术增值点。 3.深度学习基础设施架构设计能力： 在深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域拥有丰富的理论和实践经验，能够设计和开发高…
工作职责
1.关注深度学习算法基础设施技术的前瞻趋势； 2.参与下一代深度学习算法基础设施技术的定义，并主导关键技术的探索性研究； 3.配合承接公司在深度学习算法基础设施技术领域的战略规划，横向拉通各技术部门，推动协同规划，推动预研项目的立项以及目标达成。
1.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； 2.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； 3.设计并开发面向AI Agent场景的Serverless容器算力产品； 4.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. 参与 AgentRun 平台核心引擎的设计与开发，构建支持多框架（AgentScope/LangGraph/AutoGen/Dify/ADK 等）兼容的统一 Agent 运行时环境； 2. 负责高并发、低延迟的 Agent 执行调度系统研发，实现任务编排、状态管理、上下文隔离、资源限流与弹性扩缩容； 3. 设计并实现 Agent 工具调用（Tool Calling）的安全沙箱机制，支持 REST、Function Call、插件等多种集成模式，保障执行安全性与稳定性； 4. 构建面向 LLM Agent 的可观测体系，包括执行链路追踪、Token 消耗分析、失败重试策略、性能瓶颈诊断等，提升平台可运维性； 5. 深度参与 AgentRun 与通义大模型、阿里云 Serverless、函数计算（FC）、SLS 等基础设施的集成，打造端到端的智能体 PaaS 能力； 6. 探索前沿 Agent 技术（如反思机制、多智能体协作、长期记忆等）在生产环境中的工程化落地路径。
1. 负责Serverless GPU集群超卖率提升工作，围绕通用与垂类模型推理场景（如文生图），构建高性能多租共享Serverless GPU集群，通过模糊不同GPU代际卡型、模型P2P加速能力、模型CacheAware调度能力，在保证基准推理性能的同时，降低集群运营成本，提高冷启动性能。 2. 负责AI模型后训练产品化工作，基于开源模型串连数据清洗、模型后训练、后训练效果评估反馈、线上数据回流全链路产品化流程，使面向垂类业务场景的后训练模型在效果、成本、延迟达到业务要求，支撑AgentRun客户生产业务大规模落地。 3. 负责国产信创Serverless GPU产品化工作，适配对应的软件栈与软件生态，长期跟踪fireware/sdk/drvier升级确保模型SOTA效果与性能，解决并收敛客户使用国产信创GPU过程中的疑难问题，利用RDMA探索差异化的Serverless弹性异构算力，支持国产信创AgentRun客户生产业务大规模落地。
1. 负责Serverless GPU集群超卖率提升工作，围绕通用与垂类模型推理场景（如文生图），构建高性能多租共享Serverless GPU集群，通过模糊不同GPU代际卡型、模型P2P加速能力、模型CacheAware调度能力，在保证基准推理性能的同时，降低集群运营成本，提高冷启动性能。 2. 负责AI模型后训练产品化工作，基于开源模型串连数据清洗、模型后训练、后训练效果评估反馈、线上数据回流全链路产品化流程，使面向垂类业务场景的后训练模型在效果、成本、延迟达到业务要求，支撑AgentRun客户生产业务大规模落地。 3. 负责国产信创Serverless GPU产品化工作，适配对应的软件栈与软件生态，长期跟踪fireware/sdk/drvier升级确保模型SOTA效果与性能，解决并收敛客户使用国产信创GPU过程中的疑难问题，利用RDMA探索差异化的Serverless弹性异构算力，支持国产信创AgentRun客户生产业务大规模落地。