蚂蚁金服蚂蚁集团-大模型 AI 工程师/技术专家-上海/杭州
任职要求
1.教育背景： 计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业的本科及以上学历。 2.编程能力： 具备出色的工程实现能力，至少精通 Python 或 C++ 其中一种编程语言，并有扎实的数据结构和算法基础。 3.框架经验： 熟悉至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）的内部机制，对 PyTorch 有深入理解者优先。 4.大模型经验： 熟悉大模型训练或推理技术，有使用 Megatron-LM/Transformer-Engine , DeepSpeed 等大规模训练框架的实践经验。 5.系统能力： 具备良好的系统性思维和问题解决能力，能够从软硬件结合的视角分析和解决复杂的性能问题。 6.加分项： -熟悉 …
工作职责
1.我们正在寻找充满激情和经验丰富的大模型 AI 工程师/技术专家，加入我们行业领先的基础模型团队（Ling Team）。您将从基础设施的视角出发，深入参与大语言模型（LLM）的研发过程，与算法研究员紧密合作，共同负责并推动算法与工程的协同设计（Co-design）及优化。 在这个职位上，您将有机会解决大规模分布式训练和推理中的前沿挑战，通过极致的性能优化，将硬件潜力发挥到极限，为我们基础模型的迭代和业务落地提供坚实的算力基座和工程保障。 2.岗位职责： 你将从基础设施的视角，参与到新一代基座模型研发中，包括但不限于以下工作： -算法与工程协同设计： 参与scaling law 和 新模型架构的迭代设计，提供专家级工程实现方案，确保新模型架构的可实现性、高效性及可扩展性。 -训练与推理系统优化：基于特定模型架构，系统性分析并优化训练/推理框架性能，识别并解决大规模集群环境下的关键性能瓶颈。 -高性能并行与算子优化：研发高效精细的分布式并行策略（如张量、流水线、序列并行等），并针对核心算子进行定制化优化，充分释放硬件计算潜能。 -前沿技术探索与落地： 跟踪并引入业界最新的 AI 基础设施技术，包括但不限于编译优化、新型硬件架构等，并将其应用于实际的大模型研发中。
1、AIGC应用设计和架构，负责AIGC应用研发，参与产品的设计和改进； 2、探索并实现前沿的AI技术，将其与产品结合，创造富有价值的产品； 3、应用系统性能调优，优化产品体验，稳定性能力建设，构建鲁棒的AI应用； 4、负责应用效果相关工作，制定优化方向并推进优化工作；
1、AIGC应用设计和架构，负责AIGC应用研发，参与产品的设计和改进； 2、探索并实现前沿的AI技术，将其与产品结合，创造富有价值的产品； 3、应用系统性能调优，优化产品体验，稳定性能力建设，构建鲁棒的AI应用； 4、负责应用效果相关工作，制定优化方向并推进优化工作；
1. 负责大规模语言基础模型，多模态模型，文生图、视频生成模型等AI能力的工程化落地工作。 2. 支持百炼大模型平台上高代码、低代码平台核心能力的建设。 3. 主要负责百炼大模型平台应用广场、MCP广场能生态能力建设。
客户开拓与商机挖掘 1、新客户开拓及覆盖：负责AI原生及新兴增长赛道的市场机会识别及快速、敏锐判断，通过各种渠道开拓新客户，或挖掘现有客户的maas产品和技术需求，形成有效商机。 2、客户业务理解及需求挖掘：深度理解客户所在行业，了解客户商业模式和业务流程，能够进行业务分析，解构客户生产链路及对应的痛点，挖掘有效AI切入场景,找到双方合作机会点。 3、驱动Token价值挖掘与跃迁： 推动标准化AI产品、平台及Agent类应用的推广，通过深入挖掘客户使用场景，驱动模型调用量（Token）实现跨越式增长，为客户提供价值。 4、建立组织客情：能与客户业务负责人对话，维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 AI 价值传递 1、理解阿里云MaaS产品及市场产品的差异化：深入理解阿里云MAAS产品的技术价值及适用场景，了解国内外市场先进模型特点及阿里云的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定模型、应用及方案的匹配。 2、独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 1、促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 2、客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 1、客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度。 2、竞对与趋势研究，推动产品反向优化：主动研究市场动态及竞对产品优劣，理解与阿里云的产品差异化优势，结合用户体验，持续输出产品优化建议，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。