夸克智能信息-AI调度系统专家-杭州
任职要求
1、熟练掌握 Linux 环境下的 Go/C++/Python 等1至2种以上语言 2、熟悉 Kubernetes 架构和生态，或熟悉 Docker/Containerd 等容器技术，有丰富的云原生开发经验 3、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护 4、优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，底层系统问题…
工作职责
1、面向通算的弹性、混部、分布式作业调度等技术的设计和研发，满足客户不同 SLA 的资源调度；高效解决AI场景下资源协调、碎片化、隔离与干扰等技术难题。 2、面向大规模、分布式的智算场景，设计实现大模型推理服务的多角色分离式编排调度、及时准确的弹性伸缩等，实现AI模型部署优化等平台能力。 3、通过画像建设、机器学习等，为调度系统提供更加智能的决策；在保障不同类型工作负载 SLA 前提下，尽可能提升硬件利用率。 4、负责多地多中心联邦调度建设，为客户提供多种异构资源、环境需求等，保障集群合理的分布、负载。
我们正在寻找一位充满激情、经验丰富的技术专家，加入我们的创新团队，共同面对并解决在Serverless GPU和AI应用平台领域中的挑战性问题。 1.负责Serverless计算及AI应用托管平台的核心功能设计、开发与持续优化。保障系统的高可用性、可扩展性和安全性。 2.跟踪和了解 Serverless，AI 领域的最新进展，根据业务需要提供最新的技术支持和建议。 3.深入分析系统性能瓶颈，实施有效的优化策略，提高系统响应速度和资源使用效率。 4.加强与产品、开发、运维等部门的合作，确保技术方案的有效实施，克服项目推进中的各种障碍。 5.为关键客户提供技术支持，针对使用Serverless平台过程中出现的难题给予及时有效的解决方案，维护良好的产品体验。
1. 主导面向ToB场景的Android端多模态交互系统架构设计与核心模块开发，包括语音采集/播放、摄像头控制、传感器融合、UI响应、状态管理等。 2. 与AI算法团队紧密协作，高效集成语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、视觉理解（CV）、大语言模型（LLM）等端侧推理模块，优化模型加载、推理调度与资源协同策略。 3. 设计并实现低延迟、高并发的双工对话通道，支持实时打断、动态判停、上下文感知等高级交互能力在端侧的稳定运行。 4. 构建可扩展、可配置的SDK或中间件，支持多行业客户（如车企、手机厂商、IoT设备商）的快速接入与定制化需求。 5. 参与端云协同架构设计，在保障本地交互流畅性的同时，确保数据传输、存储与处理符合GDPR、CCPA、中国《个人信息保护法》等国内外隐私合规要求。 6. 深度集成系统级安全能力，包括应用权限管控、敏感操作审计、安全启动验证、密钥管理及安全OTA升级机制，提升端侧整体安全水位。
通义实验室工程团队致力于打造面向公众与企业的大规模、高性能在线 AI 服务平台，支撑了通义千问、通义万相及多种开源先进模型的在线服务，并推动 AI Agents、多模态应用、MCP 等前沿技术的产品化落地。团队持续攻克异构 GPU 资源调度、多模型多地域部署、多模态任务统一推理、多样化服务等级保障（SLO），以及模型推理全链路工程化的关键挑战，不断提升资源效能和系统的性能、稳定性。 1、结合LLM技术，设计和优化RAG全链路的基础架构，提升系统的吞吐能力和响应速度； 2、构建高性能，可扩展的分布式文件处理和索引构建系统，承载海量文档的知识库的索引和检索需求； 3、规划和优化检索集群，通过合理的分片，资源分配等策略降低延迟提高吞吐，针对业务场景进行服务优化； 4、建立完善的系统监控，日志分析和trace平台，能快速定位和解决系统问题。
1、围绕支付核心服务（如收银台推荐、N设备、资金调度、支付营销等场景）搭建算法&数据画像服务化的框架支撑，推进支付业务算法智能化升级； 2、建设搜索推荐、在线运筹决策、画像理解等智能化工程能力，夯实算法模型迭代、实验、评价、洞察体系，为算法提效； 3、探索支付业务大模型应用底层框架，建设智能体训练、多轮对话、编排执行调度等模块，支付平台运营类、对客类产品业务结合GPT的多Agent建设； 4、深度参与核心功能的设计、开发、测试、上线全过程，以及线上数据分析、功能迭代优化、疑难问题解决过程； 5、理解和掌握业界的java技术常用架构设计、性能优化、高可用保障理念，并能灵活运用于核心链路系统的优化； 6、对现存或未来系统有一定思考，规划形成统一的框架、平台或组件； 7、跟踪前沿技术和理念，用创新的思路方法解决业务带来的技术挑战。通过技术手段驱动业务变化，深挖业务潜力，扩展业务边界。