通义通义实验室-技术专家-模型推理服务平台
任职要求
1、计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历，熟练掌握 C++/Python/Java 至少一种语言，有很好的抽象能力； 2、熟练掌握Linux/Posix操作系统下各种概念和原理，了解多线程，异步编程设计和高效的开发、调试方法； 3、熟悉微服务架构、分布式系统设计，有网关、调度系统、k8s或云原生平台开发经验者优先； 4、具备良好的抽象能力、工程判断力和跨团队协作意识，追求极致的系统性能与稳定性。 加分项 1、熟悉开源推理引擎的架构和实现， 对推理引擎领域开源项目有持续关注； 2、有过高性能计算领域文章发表等相关经验。
工作职责
1、设计并实现高性能AI原生网关。构建低延迟、高并发的API网关系统，支持多模态、多协议接入，为国内及全球客户提供灵活、安全、可扩展的流量接入方案，提供完整的数据面控制与可观测能力； 2、打造智能推理调度与资源管理系统。设计并实现面向复杂分布式推理场景的请求调度和资源调度系统，结合动态负载特征与异构硬件资源，持续优化请求分发策略；建设Serverless化资源调度架构，实现资源的弹性伸缩与极致利用率提升； 3、构建先进的MLOps平台能力。深度优化模型服务的CI/CD流程，推动算法研发到生产部署的自动化与标准化；实现模型版本管理、灰度发布、监控告警、性能分析等全生命周期管理能力，提升迭代效率与系统稳定性。
1、多模态模型的推理功能开发和性能优化，包括对Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni等多模态输入/输出模型的功能支持和推理性能优化； 2、分布式推理架构的研发，包括多机推理架构设计，P/D分离、A/F分离、VL模型分离架构的落地； 3、KVCache服务的研发和落地，包括KVCache的存储和传输、与推理引擎、存储等系统的集成，以及端到端的性能优化； 4、推理引擎服务化，包括推理引擎如何接入线上服务平台，自动扩缩容和可观测性的适配，以及提升线上服务稳定性。
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！ DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。
DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。
1. 负责百炼平台大模型调优与部署等AI工具链产品化落地； 2. 负责百炼平台的调优模型推理、模型评测、模型调优、模型广场等的模块的架构设计和开发工作； 3. 了解技术使用场景和优缺点，能够就复杂技术问题，提供解决方案并执行落地，同时对上下游技术团队及技术架构有完整的了解； 4. 基于业务需求和技术洞察，在调优后模型的推理服务方面，进行技术规划并落地。