蚂蚁金服蚂蚁集团-产品专家-多模态AI核身
任职要求
1. 本科或以上学历，3年及以上产品经理相关工作经验，大模型和AI产品经验更佳；
2. 熟悉AI驱动产品研发相关专业知识，熟悉AI产品各类流程，至少有一款独立负责的产品代表作；
3. 具备数据和业务敏感度，善于从数据角度判断场景价值、决策产品发展方向；
4. 良好的逻辑思维，能够应…工作职责
1. 负责蚂蚁泛终端AI核身相关产品线（涵盖手机、车机、眼镜等智能硬件）的规划、具体迭代的设计和并协同相关团队进行落地，结合AI能力，拓展产品边界； 2. 为相关AI身份核验产品制定对应的安全保障措施； 3. 负责将产品相关能力与业务场景进行很好的衔接和落地，协同相关团队一起拿结果； 4. 从用户体验出发，通过数据分析和用户反馈，归纳总结产品优化调整方向，并实现对应的优化效果；
1. 支持十亿级支付宝用户的身份核验，通过计算机视觉、多模态、音视频、大模型等算法验证用户身份。负责亿级凭证的校验、识别、防伪等相关能力，解决数字生活中身份/关系/资质/行为可信验证和识别问题。 2. 持续追踪大模型、人机交互、核身行业发展前沿，能够主动设计更全面、体系化、适配的解决方案，解决业务问题，支撑业务的快速发展。 3. 良好的数据分析能力，定义问题，设计方案，解决问题的能力。有较强的逻辑思维和问题拆解能力，能够主动分析问题并归纳总结，发现问题并及时推动能力迭代。 4. 可选职责1: 负责AI核身对抗策略工作，建立算策一体的核身策略运营体系，通过智能化完成风险压降和体验的平衡。 5. 围绕业务设计AI产品及相关能力解决方案，完成能力拆解，协同各方团队完成整体方案交付，对线上线上结果跟踪与负责。 6. 可选职责2: 负责整体AI产品的运营和AI能力的运营，负责AI产品面向各业务线的打法设计，推动AI产品在全公司到生态场景全面落地；负责AI能力效果运营，产品化方式运营AI能力，做好定义&测试准出等各类动作。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，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，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、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！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，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，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、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！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。