蚂蚁金服蚂蚁集团-AI技术专家-AIRS
任职要求
1、对技术有热情，有探索和求知欲，能快速掌握新技术，工作责任感强烈，具有良好的沟通和团队协作能力，有较强的创新意识和业务敏感度，工作认真、负责，对系统质量有极高要求； 2、有大模型应用经验优先。包括但不限于熟悉主流主流大模型，了解并实际使用创新产品，熟悉主流研发框架，有Agent构建和研发、RAG、MCP等经验； 3、计算机相关专业毕业，5年以上的Java/Python研发经验，具备扎实的计…
工作职责
1、负责内容场景智能化相关的AI工程落地和能力沉淀； 2、构建大模型支持的用户理解、内容理解，内容审核以及内容生成等场景； 3、负责AI服务相关高效开发运维能力的持续沉淀（AI DevOps），包括大模型相关的数据集生产与消费等，保障线上AI服务的稳定性； 4、参与全局性和前瞻性的AI产品能力规划，支持架构设计和核心技术细节实现，帮助团队攻克各种技术难关，保障和提升平台稳定性。
1、负责将各类大模型（包括MoE架构、多模态模型及未来超大规模模型）高效部署至生产环境，持续跟踪并集成如vLLM、SGLang、xLLM等先进推理框架，保障新模型能够快速、高性能上线； 2、深入数据工程与模型蒸馏领域，通过数据合成、特征工程及知识蒸馏（如软标签蒸馏、特征蒸馏）等技术方案，系统性提升数据利用效率、降低模型部署成本，并验证其在业务中的可行路径； 3、探索并应用创作者Agent等前沿方向，将其能力赋能于训练样本自动合成、Train-Free冷启动及自动化评测等场景，革新传统数据与评估工作流； 4、对业务模型进行深度的推理性能优化，包括但不限于动态批处理、量化压缩、注意力机制优化等，持续降低服务延迟与资源消耗，并积累超大规模（如万亿参数）模型的部署经验与技术储备； 5、负责构建和优化大规模模型的强化学习（RL）、监督微调（SFT）及端到端训练的完整工程链路；提升训练流程的稳定性与吞吐量，并设计和复用离线验证与评测链路，为算法团队提供高效的迭代与效果评估环境。
我们是中台技术部大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势。其中 QuickSilver 大模型生产部署平台负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建训推引擎，为公司所有大模型算法同学提供端到端一站式AI服务，包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力，持续赋能小红书社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 岗位职责： 1、负责大模型平台整体架构设计，构建高可用、高性能、可扩展的云原生体系。 2、主导大模型全流程 DevOps/MLOps 工程体系建设，打造端到端一站式平台能力。 3、推动训练框架、推理引擎、压缩工具链与平台深度集成，提升模型研发与发布效率。 4、负责平台核心模块研发（模型管理、任务管理、实验系统、评测与发布等）。 5、持续优化平台性能、稳定性与可观测性，支撑多模型、多业务的规模化生产需求。 6、跟踪并引入行业前沿 AI Infra 技术，推动平台能力和产品体验持续演进。 7、协同上下游团队进行必要的资源调度与自动化优化，共同提升算力效率。
高德信息业务数据平台团队，负责高德核心业务的数据建设，涵盖扫街榜、搜索、推荐、广告、酒店、旅游、门票、租车、美食、加油充电、电影、房产等多元化场景。通过埋点治理与数据优化，驱动业务快速增长。 职位描述 1、埋点体系建设：负责埋点SDK建设与维护、埋点元数据体系设计、埋点治理，对接多业务方完成埋点方案设计； 2、AI赋能数据团队：运用AI技术重构数据开发流程，打造AI Native数据团队，极大提升开发效率； 3、数据平台建设：构建与维护搜索、推荐、广告等C端基础数据体系。
存量技术栈盘点与目标架构设计 • 通过对存量技术栈进行调研、盘点探查存量应用与数据系统的架构与基础资源； • 确保盘点结果的准确性，包括应用、数据组件版本、架构，各模块之间的耦合度、依赖关系、性能瓶颈以及扩展能力，发现存量架构的问题了解客户的核心驱动； • 基于盘点结果与存量技术栈清晰认知，设计目标技术栈架构，结合业务需求与技术趋势对应用架构与数据架构进行升级，更好的支撑上云后的业务发展 应用、数据、AI 全栈迁移方案设计与验证 • 基于存量技术栈与目标架构调研结果设计全栈迁移方案，明确应用、元数据、数据、离线/实施作业、调度等迁移与校验方案，平台割接与回滚方案。 • 结合客户具体应用、数据、AI应用技术栈版本特性验证迁移方案可行性 • 制定迁移计划与关键里程碑，基于存量数据、应用盘点明细、组件和数据依赖关系、迁移方案，设计迁移计划以及关键里程碑； 数据库国产化、应用、大数据与AI迁移实施与业务一致性、连续型保障 • 迁移上云实施，负责现场客户存量数据、作业、应用具体的同步、改造与校验工作，基于迁移工具或者产品自身能力实现存量技术栈元素到目标技术栈的迁移实施 • 作为应用、数据技术专家，解决迁移过程中的技术问题，帮助客户用户阿里云产品，解决源端技术栈与目标产品的兼容性、性能优化等问题 • 基于存量业务依赖分析，模块交互逻辑，明确客户迁移北极星指标，保证迁移后核心指标一致性，对与关键应用接口、数据服务以及报表进行一致性校验 • 结合架构、迁移方案以及各个模块依赖、数据血缘关系，分析双端差异，找到问题快速迭代推动双端平台差异收敛，达到割接标准 • 基于割接方案，协助客户进行数据、应用生产环境切换，保证客户在线业务的连续性，并持续观察支持用户新环境稳定运行 方案沉淀、上云工具建设 • 基于迁移交付项目沉淀应用、数据库、大数据、AI应用的迁移上云方案，形成不同场景与技术栈上云最佳实践 • 设计迁移工具技术架构，编写代码通过工具自动化迁移过程，降低复杂架构下应用、数据、AI上云门槛，并提高迁移效率 • 结合方案与工具形成行业化、不同技术栈组合的解决方案，支持前线业务更好的售卖打单，通过迁移案例、技术方案与自动化工具配合前线进攻 应用、数据专家技术服务 • 作为阿里云高级技术服务专家，为客户提供阿里云应用、中间件、数据库、大数据产品技术栈最佳实践、提供解决方案咨询、架构优化、容灾高可用等商业化服务； • 结合客户用云场景，通过工具、赋能、咨询等方式帮助客户提升云产品运维与使用技能，提供应用、大数据高可用、容灾等综合技术服务，帮助客户用好云