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。
阿里云专有云平台监控团队研发，负责云平台和租户实例的一体化可观测产品建设。 负责平台核心功能编码开发，工作领域范围： 1、云监控产品能力建设，为用户提供数据采集，预处理，汇聚，过滤，告警匹配，抑制，事件聚合等指标监控和告警。以及站点监控，拨测，巡检，故障诊断等可观测服务能力。 2、云监控平台基础设施服务研发工作，如存储引擎，云原生Prometheus，Grafana平台体系，高可用部署架构，大规模弹性伸缩架构设计等。 3、云平台资源管理，服务器和软件自动化运维平台建设。持续推进AI 技术深化战略布局中， 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应用方向构建核心运维应用场景。
作为推理系统与引擎的研发和优化专家，将主导或参与面向Qwen等模型的真实业务工作负载的端到端推理性能分析与优化工作，具体职责包括但不限于： - 针对重点模型实际业务场景下的推理部署方案进行不同层级的性能验证，对典型负载特征进行深入分析建模，支撑模型演进、推理架构选型与资源规划； - 根据任务负载特点，对模型不同并行策略（如TP/DP/EP/PP/CP）进行深入分析，并结合分布式部署架构（PD/AF分离等），实现和验证不同层面技术的协同优化方案，提升端到端性能； - 分析和验证不同后端高性能Kernel在不同模型和负载下的性能表现，根据具体需求对关键算子运用各类优化手段进行定制化加速，提升硬件利用率； - 关注和探索前沿快速解码技术方法以及其它推理优化和加速技术，结合实际场景进行验证，并在推理系统与各类优化方案无缝集成，提供极致的用户体验； - 与周边工程、模型、系统、产品团队紧密协作，将优化成果落地到生产环境，并持续跟踪线上性能表现。
团队介绍： 阿里国际以AI技术驱动，助力全球数字贸易及电商生 态的发展。AlBusiness是阿里国际内部集大模型研究 及智能化前沿产品研发于一体的AI部门，自研面向跨境商贸增强的多语言大模型-Marco和多模态大模型 -Ovis，依托全球化的AI基础设施和算力资源，帮助 AliExpress、Lazada、Alibaba国际站、Trendyol、 Daraz等平台全面革新跨境电商全链路的经营体验和 商业效率。基于先进的大模型与工程技术，我们正在打造新一代的智能体（Agent）和智能引擎（Deep Search）产品，持续致力于让全球商业没有语言障碍，用智能帮助跨境贸易更加简单。 职位描述： 1. 进行AI Infra相关的研发工作，包括但不限于模型推理引擎，分布式训练框架，模型部署和服务，任务分发和调度，弹性扩缩容，高性能计算集群管理等。 2. 通过AI Infra的研发工作，支持LLM和多模态等大模型的研发、部署和上线服务，支持Agentic AI等新型AI产品的研发和应用，保障客户体验，实现业务落地和成本降低等目标。 3. 与算法、产品、运营以及工程等团队通力合作，推进AI产品和技术的发展和应用。