理想汽车资深AI基础设施架构师
任职要求
1.在一流IT或智能汽车企业中，具备10年以上AI算法、操作系统或核心软件等数个关键技术领域的研发经验，5年以上团队管理或架构师经验。 2.洞察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…
工作职责
1.洞察深度学习算法基础设施技术的前瞻趋势，构建公司在该领域的技术研发流水线； 2.定义下一代深度学习算法基础设施技术的演进方向，并驱动关键技术的探索性研究； 3.负责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。
1.洞察深度学习加速芯片的技术趋势和产业链发展方向，整合行业资源完成芯片研发； 2.定义下一代深度学习加速芯片，并驱动关键技术的探索性研究； 3.负责承接公司在深度学习加速芯片的战略规划，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AI平台架构设计和AI工程化技术实现； 2.通过AI基础设施和软硬件协同优化来提升公司AI模型训练和推理的效率； 3. 负责云侧或端侧大模型和小模型推理服务开发、性能优化、上线部署等工作。
主要职责 1、投身自动驾驶关键AI基础设施构建，参与研发业界一流的数据标注、仿真测试、超算平台、worldsim编辑器等方向 2、 牵头复杂图形界面（2D/3D方向）研发，突破海量数据实时渲染等核心技术难题 3、 负责自动驾驶AI基础设施平台—包括标注工具、仿真环境及数据可视化系统的前端架构设计与实现 4、制定代码管理与模块化开发规范，推进微前端等现代架构落地，保障系统长期可扩展性 5、构建全链路前端性能优化机制（如缓存方案、动态加载、多线程处理等），提升高数据负载场景下的交互体验 6、主导重大技术方案评审与架构决策，推动React技术体系深度应用与工程最佳实践 7、指导并培养中级和高级工程师，助力团队技术成长与项目交付 8、深入参与产品设计与AI算法需求讨论，将复杂业务逻辑转化为可靠、高效的前端解决方案
我们正在寻找具备深厚技术功底、前瞻性视野和丰富实战经验的DevOps平台工程专家，加入我们致力于构建智能化研发基础设施的核心团队。在这里，你将主导下一代AI驱动的Devops平台与智能运维系统的设计与落地，推动软件研发流程向自动化、可观测性、自愈能力和数据驱动决策全面进化。 作为团队的技术骨干，你将： 1. 设计打造企业级智能化运维（AIOps）体系 基于Python、Go等语言，构建自动化运维工具链与平台化能力，实现基础设施即代码（IaC）；引入异常检测、根因分析、故障传播图谱等AI算法，提升系统可观测性与故障响应速度，推动运维从“被动响应”向“主动预防”转变。 2. 构建全链路智能监控与自愈系统 设计并落地覆盖应用、服务、资源的端到端监控体系，集成Prometheus、Grafana、ELK、OpenTelemetry等主流技术栈；结合时序预测（LSTM、Prophet）、无监督异常检测（Isolation Forest、One-Class SVM）等模型，实现性能瓶颈预警、自动诊断与部分场景的闭环自愈。 3. 推动MLOps与DevOps深度融合 主导机器学习模型训练流水线（ML Pipeline）与模型服务化（Model Serving）平台建设，设计模型版本管理、A/B测试、流量灰度、监控告警与快速回滚机制，支撑AI能力高效、稳定地规模化落地。