智能互联智能引擎-AI 高性能计算专家-大模型推理

1. 负责模型训练场景中高性能计算Pipeline的实现，通过访存算子优化、算子融合、MoE/Attention算子定制，实现精细化显存管理、最大化计算/访存效率。 2. 负责结合大语言模型、多模态理解生成模型、Agentic RL等场景的模型训练需求进行算子设计，实现模型-Infra的Co-Design。 3. 负责世界模型、实时生成交互等场景的高性能低延迟算子设计和实现，满足模型加速上线的需求。 4. 使用专业的Profiling工具和手段，对大模型训练的端到端性能进行分析，精准定位Kernel执行、数据搬运、通信等环节的瓶颈，并提出体系化的优化方案。 5. 跟进业界SOTA的高性能计算工作，调研并实施异构硬件在超大规模训练场景的落地方案。

1.大模型推理与调度平台建设：主导多模态/LLM 推理服务化与模型调度中台建设，支持多模型共存、降级容错与弹性扩缩容，保障高并发低时延的线上推理体验； 2.推理加速与资源效率优化：推进推理加速与 GPU 资源复用等优化策略落地，提升模型利用率并降低单位推理成本； 3.模型成本治理体系：建设模型资源可视化与治理闭环，推动降本动作落地并形成可持续的成本优化机制； 4.服务端基础架构演进与全球化支撑：负责全球多 Region 架构规划与服务端架构演进，建设统一网关与用户服务体系，支撑业务快速迭代； 5.SRE 稳定性与可观测性建设：构建全链路监控与自动化运维能力，完善异常响应、容量管理与弹性扩容机制，提升平台可用性； 6.架构融合与平台化治理：推动团队多款 AI 产品服务端架构融合与服务复用，减少重复投入并沉淀统一能力。

我们是阿里巴巴平台技术TPP AI研发团队，负责搜推广及AI应用研发平台的建设和维护。为淘宝、千问、闪购、高德、闲鱼、飞猪等多个业务部门提供应用研发基础设施，并直接参与头部业务的应用研发。 主要工作内容如下： 1. 搜推广业务研发：负责阿里巴巴核心搜索、推荐、广告业务的系统设计与开发，支撑亿级用户规模的实时流量。深入理解业务场景，参与从需求分析、架构设计到上线运维的全链路研发工作。优化系统性能与稳定性，保障高并发场景下的低延迟、高可用服务。 2. AI Native研发范式升级：推动搜索推荐系统的 AI Native 转型，探索大模型在搜推场景的深度应用。重构传统研发流程，构建以 AI 为核心的新一代研发范式，提升研发效率与系统智能化水平。研究并落地生成式检索、生成式排序、多模态理解等前沿技术在业务中的工程化实践。 3. AI应用研发：设计并开发面向搜推场景的智能 Agent 系统，构建 Agent 编排框架，整合工具链、知识库与业务系统，打造自感知、自决策、自执行的智能体。抽象Agent需求并沉淀Agent Infra。 我们将提供： 参与阿里巴巴核心业务的技术挑战，影响亿级用户体验。 与行业顶尖技术团队合作，接触前沿的 AI 技术与工程实践。 开放的技术氛围与完善的成长体系，支持技术创新与职业发展。

我们是阿里巴巴平台技术搜索平台团队，以平台化的方式支持了淘宝、天猫、闪购、高德、钉钉、闲鱼等众多阿里集团搜索业务，团队目前正在推动搜索服务的AI Native转型，打造下一代智能搜索产品，主要工作内容和挑战如下： 1. 负责阿里巴巴核心搜索引擎研发平台OpenSearch&TisPlus的系统设计和研发，深入理解业务需求，参与从需求分析、架构设计到产品上线的Pipeline，服务上万搜索用户； 2. 构建 RAG、AI Memory等大模型时代的核心基础设施，并直接参与到头部核心业务的应用研发，支持集团核心AI搜索业务的发展； 3. 参与搜索平台产品和组件的中长期规划，不断提升性能、稳定性、可用性和扩展性，支撑亿级别的流量请求； 4. 践行 AI Native文化，研究和探索创新的开发思路和前沿技术，深入理解产品和业务，将 Agent Infra 封装为 SDK / CLI / IDE 插件等工具，降低业务团队接入门槛。