岗位职责

AI模型开发与优化：负责基于云平台的机器学习/深度学习模型的设计、开发与训练，包括但不限于大语言模型（LLM）、多模态模型、推荐系统等；针对云服务场景进行模型压缩、量化、推理加速，提升模型在云环境下的性能和资源利用率；
AI云服务产品落地：参与Data&AI云服务产品的AI功能模块开发，将AI能力（如智能分析、自动标注、预测推理）集成到云原生架构中；设计并实现高可用、可扩展的AI推理服务；
数据工程与特征平台：构建数据预处理与特征工程Pipeline，支持PB级数据的高效清洗、转换与特征存储；结合云数据湖、数据仓库（如对象存储、Hive、Iceberg等），实现训练数据的自动化流转与版本管理；
MLOps与自动化运维：搭建模型训练、部署、监控的自动化流水线（如Kubeflow、MLflow），保障AI服务的持续交付与稳定运行；建立模型效果监控与告警机制，推动模型在云上的持续迭代与A/B测试；
技术攻坚与协作：解决AI在云服务场景中的高并发、低延迟、成本控制等核心挑战；与产品、后端、运维团队紧密协作，推动AI能力的产品化与商业化落地。

职位要求

基础能力：计算机、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历，2年以上AI开发或算法工程经验；扎实的编程能力，熟练掌握Python/C++/Java中的至少一种，有良好的代码规范和工程化意识；
AI技术深度：熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX之一），有实际模型训练、调优和部署经验；了解常用模型架构（Transformer、CNN、GNN等），对模型推理优化（ONNX、TensorRT、vLLM等）有实践经验者优先；
云服务与工程能力：熟悉云原生技术（Docker、Kubernetes、Service Mesh），有AI服务在K8s上的部署和调优经验；掌握分布式计算框架（如Ray、Spark）或流处理技术（如Flink、Kafka）者加分；
熟悉SQL及常见数据存储系统（如ClickHouse、Elasticsearch、PostgreSQL），具备良好的数据处理和分析能力；有大模型数据清洗、指令微调（SFT）或RAG应用开发经验者优先。