蚂蚁金服蚂蚁集团-AI 系统优化工程师-具身智能方向
任职要求
教育背景： 计算机科学、软件工程、电子信息工程或相关专业本科及以上学历。 技术技能： - 深入掌握深度学习的核心原理（如反向传播、梯度下降、优化器机制等）。 - 熟悉分布式训练技术（如数据并行、ZeRO、混合精度训练、梯度累积等）。 - 熟悉至少一个主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 等），并有解决训练性…
工作职责
1. 性能优化： - 诊断大规模训练任务中的系统瓶颈（GPU 利用率、显存开销、通信延迟、I/O 等）。 - 使用分布式优化技术（如数据并行、模型并行或混合并行），提升资源利用效率。 - 研究并实现显存优化技术（如梯度检查点、ZeRO 优化器、多精度训练等）。 - 构建高效的数据加载/预处理流水线（支持多线程与分布式 I/O）。 2. 系统监控与诊断： - 开发或集成性能分析工具（如 NVIDIA Nsight、PyTorch Profiler），监测 GPU/CPU 使用情况和通信开销。 - 提供性能分析报告，评估系统各模块的优化效果。 - 优化大规模模型的训练效率与显存利用，权衡资源成本与性能。
1. 模型优化与部署落地 - 独立使用YOLO系列完成目标检测任务，进行精度/速度调优 - 基于TensorRT/OpenVINO优化模型推理性能，并独立完成在现有系统中的部署接入 2. 大模型分析与报告生成 - 调用主流大模型API（如GPT、Qwen等），独立设计并实现数据自动分析与周期报告生成功能 - 对模型效果进行对比分析，自主选择最优模型方案并落地到业务中 3. 系统功能迭代与体验优化 - 具备基础前后端开发能力，能基于现有代码独立进行功能修改、样式调整与交互优化 - 独立完成模型到系统功能的闭环，包括接口封装、性能调优、异常处理，确保系统稳定运行与用户体验流畅
AI 技术落地与优化 - 车规级SoC上进行AI模型部署、推理优化和性能调优（包括低功耗优化、量化、剪枝等）。 - 针对操作系统和中间件层优化AI推理引擎，提升实时性与稳定性。 车控与SOA场景智能化 - 将AI技术应用于车控系统、车身控制等业务场景。 - 参与SOA架构下的智能服务开发与算法组件封装。 车云协同与数据智能 - 设计并优化车云通信协议和数据处理链路，提升数据传输效率与安全性。 - 参与车端数据上云后的智能分析与挖掘（如故障预测、驾驶行为分析、能耗优化等）。 跨团队协作与技术前瞻研究 - 与操作系统、中间件、车云互联等团队紧密配合，推动AI技术在整车控制链路中的应用。 - 跟踪AI与汽车电子领域的最新技术趋势，开展前沿技术验证与落地。
● 负责搜推业务全链路性能优化，从特征获取到模型推理的端到端延迟优化 ● 设计和优化特征处理pipeline，包括特征并行计算、批处理、缓存策略等 ● 分析和优化系统瓶颈，包括网络IO、存储访问、CPU/GPU利用率等关键
● 负责搜推业务全链路性能优化，从特征获取到模型推理的端到端延迟优化 ● 设计和优化特征处理pipeline，包括特征并行计算、批处理、缓存策略等 ● 分析和优化系统瓶颈，包括网络IO、存储访问、CPU/GPU利用率等关键