部门介绍
【 】 我们隶属国际数字商业集团-数字零售技术部-智能技术-智能引擎，是支撑海外电商搜推广（搜索、推荐、广告）的 AI Infra 团队。业务覆盖 AE、Lazada、Gmarket、Miravia、Daraz 等多个市场，每天承载这些场景的特征计算、模型训练与在线推理。 我们负责模型研发全流程所需的工程基础设施：特征工程 → 样本生成 → 训练 → 评估 → 训练性能优化 → 推理部署优化 → AB 实验，主要工作集中在： ● 特征平台：统一管理用户 profile、行为序列、商品、Query 与统计类特征，支撑离线与实时特征需求； ● 训练平台：支持搜推域生成式召回排序模型、标准LLM/MLLM等各类的训练，并在稀疏+稠密的模型加速上积累了大量优化能力； ● 推理引擎：构建高性能的推理引擎，支持搜推域生成式模型的ScalingUp。 我们与算法团队紧密协同，把工程能力直接转化为业务效果，相关成果发表于 ICDE、CIKM 等国际顶级会议。 如果你也想在千万级真实流量的海外电商场景里，把一套训推基础设施从“能用”做到“好用”，欢迎加入我们。 【岗位描述】
- 打造行业领先的AI Native 算法平台： 设计并构建支撑算法模型高效迭代的标准化平台体系（特征平台、训练平台、在线推理框架等），打通算法创新与业务验证的“任督二脉”，加速模型价值落地。
- 攻坚大模型工程化挑战： 深入探索生成式AI技术在实际业务中的规模化落地，主导大模型训练、推理加速、性能优化等核心工程难题的解决。
- 开拓AI创新应用的边界： 积极探索AI在搜索/推荐/广告（搜推广）等核心场景的颠覆性应用（如生成式召回、生成式排序、行为大模型），以及AI Agent技术在搜推广等领域的创新实践，为业务创造新价值。
岗位职责
招聘官网暂未提供完整岗位职责，请前往官网核实。
职位要求
- 扎实的计算机根基： 精通数据结构、设计模式、操作系统、网络编程、计算机体系结构等核心知识。
- 卓越的工程能力： 精通Linux环境下C++开发，熟练掌握Python等脚本语言。了解GPU架构，具备CUDA编程、Triton编程，熟悉TensorFlow/PyTorch/Deepspeed等框架经验者优先考虑，了解Agent harness研发。
- AI工程实践与热情： 了解机器学习和深度学习基础。优先考虑候选人： ○ 具备算法工程全链路（特征工程、模型训练、在线推理）实际经验。 ○ 拥有大模型应用实践、训练/推理加速优化经验者。
- 优秀的软实力： 具备出色的沟通协作能力、强烈的自驱力、高度的责任感和持续学习的热情。
