Build the Base.
Power the Intelligence.
打造领先的企业级 AI 基础设施, 让每一家企业都能拥有世界级的 AI 能力。
岗位职责
- 1、负责公司数据中心整体架构规划与演进,涵盖计算(GPU/CPU集群)、存储、网络及基础设施层,支撑AI训练与推理算力需求。
- 2、主导大规模GPU算力集群架构设计,包括算力调度、网络拓扑、存储性能优化及异构算力协同。
- 3、负责数据中心高可用与容灾架构设计,建立多活/灾备方案、故障切换机制与SLO保障体系,确保核心业务连续性。
- 4、负责数据中心选址评估、容量规划与扩容策略,结合业务增长预测制定基础设施建设与投资节奏。
- 5、推动数据中心自动化运维平台架构建设,涵盖监控告警、容量管理、自动扩缩容与故障自愈能力。
- 6、建立架构评审、技术选型与标准规范体系,保障数据中心技术路线的先进性与可扩展性。
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机/通信/电子/电气等相关专业,8年以上数据中心或基础设施架构经验
- 2、精通数据中心网络架构设计,GPU/AI算力集群架构,高可用与容灾设计,熟悉数据中心基础设施和PUE优化方案。
- 3、有大型AI/互联网公司数据中心架构经验者优先,支撑过千卡/万卡级GPU集群者优先。
- 4、具备DCIE/CCIE/HCIE或同等数据中心认证者优先
岗位职责
- 1、负责服务器(重点为GPU/AI训练推理服务器)的选型评估与定制化设计,包括整机方案、CPU/GPU/内存/存储/网络等部件配置规划
- 2、制定服务器硬件技术规格书与配置基线,输出标准BOM配置,支撑批量采购与交付验收
- 3、针对AI训练/推理场景进行服务器配置优化,包括GPU拓扑(NVLink/PCIe)、高速互联(IB/RoCE)、存储分层(NVMe/SSD/HDD)方案设计
- 4、负责定制机型的系统级测试与验证,包括性能压测(GPU算力/带宽/时延)、稳定性测试、散热与功耗评估
- 5、跟踪服务器硬件技术演进(新平台CPU/GPU、液冷方案、整机柜架构),输出技术选型建议与演进路线
- 6、参与数据中心层面的服务器交付规划,配合机房上架、部署调试,解决硬件层面的交付问题
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机/电子/通信/自动化等相关专业
- 2、3年以上服务器硬件研发、系统工程师或服务器选型测试相关经验
- 3、精通服务器体系结构,熟悉主流CPU平台(Intel/AMD/ARM)及GPU服务器架构,了解NVLink/PCIe拓扑设计
- 4、熟悉服务器关键部件选型(GPU/内存/NVMe/网卡/RAID卡)及配置权衡逻辑,能根据业务场景输出配置方案
- 5、熟悉服务器性能测试方法与工具(GPU带宽/算力测试、FIO、iperf等),有整机验证经验
- 6、有大规模AI算力集群(千卡级以上)服务器交付经验者优先
岗位职责
- 1、负责数据中心AI算力项目从需求确认、资源准备、设备到货、安装部署、联调测试到最终验收的端到端交付管理。
- 2、统筹GPU服务器、高速网络、存储、机柜、电力及配套基础设施的交付计划,确保各环节按期衔接。
- 3、协同采购、供应链、数据中心、网络、服务器、存储、运维、研发及供应商团队,推动重大算力项目按计划落地。
- 4、负责制定项目交付里程碑、实施计划和关键路径,持续跟踪进度、资源和风险,及时推动问题闭环。
- 5、负责设备到货、上架、布线、网络开通、集群部署、系统联调、性能测试及验收等交付活动的组织和协调。
- 6、建立交付质量标准和验收机制,确保设备、网络、存储、集群性能及稳定性达到业务和技术要求。
- 7、识别交付过程中的资源不足、设备延期、配置变更、容量冲突、供应异常等风险,并制定应对方案。
- 8、负责重大项目交付过程中的变更管理,评估配置、计划、资源和范围变化对整体交付的影响。
- 9、建立AI算力交付运营指标体系,持续分析交付周期、准时率、一次验收通过率、问题闭环效率等指标。
- 10、推动交付流程标准化、模板化和自动化,持续提升大规模AI算力集群的交付效率和可复制性。
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机、通信、电子信息、自动化等相关专业优先。
- 2、具备5年以上数据中心、服务器、云计算、AI基础设施或大型IT项目交付经验。
- 3、熟悉GPU服务器、AI加速卡、高速网络、存储及数据中心基础设施的基本架构和交付流程。
- 4、有大规模GPU集群、服务器集群、云基础设施或智算中心交付经验者优先。
- 5、熟悉服务器上架、网络部署、存储配置、集群安装、联调测试及验收等关键环节。
- 6、具备较强的项目管理能力,能够独立制定计划、识别关键路径并推动复杂项目闭环。
- 7、具备优秀的跨部门沟通和协调能力,能够同时推动内部团队和外部供应商协同交付。
- 8、对进度、质量、风险和客户需求高度敏感,具备较强的执行力和现场问题处理能力。
- 9、熟悉项目管理方法,有PMP或同类项目管理认证者优先。
- 10、有大型互联网、AI公司、云厂商、运营商或IDC项目经验者优先。
岗位职责
- 1、负责AI算力相关供应商的质量管理,覆盖GPU服务器、AI加速卡、高速网络、存储、服务器关键部件及相关基础设施供应商。
- 2、建立供应商质量准入、审核、评价、分级和退出机制,参与新供应商导入及供应商质量能力评估。
- 3、负责供应商产品从样机、试产、量产、交付到运行阶段的全生命周期质量管理,推动质量风险前置识别。
- 4、建立来料、整机、上线及运行质量标准,推动供应商满足公司质量、可靠性和交付要求。
- 5、负责服务器、GPU、网络、存储等设备批量质量问题管理,组织供应商开展RCA、8D分析和整改闭环。
- 6、针对重复故障、批量失效及重大质量事故,推动供应商进行根因分析、设计改进、制造改善和长期措施落地。
- 7、建立供应商质量KPI及质量评分机制,持续跟踪故障率、DOA、返修率、重复故障率、RMA周期、8D关闭率等指标。
- 8、负责供应商重大质量问题升级管理,推动供应商管理层参与重大问题解决和质量专项改善。
- 9、负责供应商变更管理,对关键器件替换、设计变更、生产工艺变更、产线转移等PCN/ECN事项进行质量风险评估。
- 10、推动OEM/ODM及关键部件供应商建立质量预防机制,通过FMEA、可靠性验证、过程审核等方式降低批量质量风险。
- 11、协同采购、供应链、研发、交付、运维等团队,将现场运行质量反馈到供应商产品设计和制造改善。
- 12、建立供应商质量数据分析和持续改进机制,推动重点供应商持续提升产品可靠性和服务质量。
任职要求
- 1、本科及以上学历,电子信息、计算机、通信、自动化、质量管理等相关专业优先。
- 2、具备5年以上服务器、ICT设备、数据中心、云计算或硬件供应商质量管理经验。
- 3、熟悉GPU服务器、CPU、GPU、内存、SSD、NIC、交换机、存储等主要硬件及产业链。
- 4、熟悉服务器OEM/ODM及关键部件供应商的研发、制造和质量管理流程。
- 5、具备供应商审核、质量准入、制程质量、质量问题分析及持续改善经验。
- 6、熟悉8D、RCA、FMEA、SPC、5Why等质量管理工具和方法。
- 7、具备批量质量问题、重大故障及跨供应商复杂问题处理经验。
- 8、具备较强的数据分析能力,能够通过现场故障及供应商质量数据识别系统性风险。
- 9、具备较强的供应商推动和商务影响能力,能够推动供应商管理层落实重大质量整改。
- 10、具备良好的跨部门沟通、协调和项目推动能力。
岗位职责
- 1、负责数据中心资源全生命周期运营,包括机柜、机位、电力、网络、服务器、存储等资源的需求、分配、交付、变更和回收。
- 2、建立并维护资源台账,确保资源实际状态、系统记录和资产信息一致。
- 3、负责容量管理,分析资源水位和使用趋势,识别容量风险并推动扩容、迁移和资源优化。
- 4、持续分析资源利用率,推动闲置、低效及碎片化资源的整合、调拨和回收,提高资源利用效率。
- 5、协调网络、服务器、运维、基础设施、采购、资产等团队,保障资源及时交付并推动异常问题闭环。
- 6、建立资源运营指标体系,定期输出利用率、交付及时率、闲置率、回收率、容量水位等运营分析。
- 7、参与资源需求预测、成本分析和降本增效,优化资源储备和配置策略。
- 8、优化资源申请、审批、交付、回收等流程,推动资源管理平台的数字化和自动化建设。
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机、通信、电子信息、自动化等相关专业优先。
- 2、具备3年以上数据中心、IDC、IT基础设施、云资源或服务器网络资源运营经验。
- 3、熟悉机柜、电力、网络、服务器、存储等数据中心基础资源。
- 4、具备资源运营、容量管理、资源调度或IT资产管理经验。
- 5、具备较强的数据分析能力,能够独立开展资源利用率、容量趋势和成本分析。
- 6、具备SQL、Power BI、Tableau或类似工具经验者优先。
- 7、有系统建设或运营经验者优先。
- 8、具备良好的跨部门沟通、推动和问题闭环能力。
岗位职责
- 1、负责AI Agent产品规划与路线图制定,明确产品定位与目标客户,持续跟踪Agent领域技术演进,输出竞品分析与产品迭代方向
- 2、深入调研目标客户的智能化场景需求,抽象通用Agent能力与行业解决方案,输出需求分析与产品方案
- 3、负责Agent核心能力的产品设计,Agent安全与可控性设计,保障企业级可用
- 4、定义Agent产品的效果评估体系,驱动Agent可靠性持续提升
- 5、参与GTM策略制定,配合业务拓展与解决方案团队打造标杆客户案例,沉淀行业Agent解决方案与实践
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机/软件/电子/自动化等相关专业
- 2、3年以上产品经理经验,其中至少1年以上AI Agent/LLM应用/大模型平台相关产品经验
- 3、深入理解Agent技术栈:Prompt工程、Function Calling、MCP协议、RAG、上下文管理、多Agent编排(如LangGraph/AutoGPT类框架)等
- 4、有Agent产品从0到1落地经验者优先
岗位职责
- 1、负责Token/MaaS产品的规划与路线制定,明确产品定位、目标客户与商业模式,持续跟踪本领域技术演进,输出竞品分析与产品迭代方向
- 2、深入调研目标客户,输出需求分析与产品方案,定义API能力规格、调用协议与版本管理策略
- 3、负责计量与计费体系设计,配额与限流策略,支撑商业化落地
- 4、定义并跟踪核心产品指标,构建产品价值评估体系,驱动技术方案与产品策略优化
- 5、负责开发者体验建设,降低客户接入门槛,推动API调用量与客户活跃度增长
- 6、参与GTM策略制定,配合业务拓展与解决方案团队支撑重点客户接入与行业方案打造,沉淀行业实践与案例
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机/软件/电子/自动化等相关专业
- 2、3年以上产品经理经验,其中至少1年以上AI API/MaaS/大模型服务平台相关产品经验
- 3、熟悉大模型推理服务架构,了解Token计量、推理框架、KV Cache、批处理等核心技术概念
- 4、具备API产品商业化经验,熟悉按量计费、配额限流、SLA体系设计者优先
- 5、了解大模型应用落地路径,能与技术团队和客户有效沟通
LLM 推理网关工程师
负责 LLM 推理网关流量面与控制面研发:多 Provider、多模型接入,路由调度,限流熔断,失败重试与 failover,密钥与配额管理,SSE/流式转发,保障高并发与长连接场景下的时延与可用性。
岗位职责
- 1、负责 LLM 推理网关流量面与控制面研发:多 Provider、多模型接入,路由调度,限流熔断,失败重试与 failover,密钥与配额管理,SSE/流式转发,保障高并发与长连接场景下的时延与可用性。
- 2、建设多模型聚合平台(对标 OpenRouter):统一 API 协议适配,模型目录与定价,虚拟 Key,渠道与供应商管理,按成本、质量与容量进行调度。
- 3、建设高吞吐流量型接入网关(对标 OBS/OSS 接入层):高 QPS、高带宽、连接复用、大对象与流式透传、背压与拥塞控制;数据面与控制面解耦,管理面变更不得中断用户流量。
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机相关专业;3–8 年服务端、网关经验。
- 2、精通 Go、Java、Python 至少一门(Go 优先);熟悉高并发网络编程、HTTP/1.1、HTTP/2、SSE/WebSocket、gRPC;熟悉 Redis、MySQL 或 PostgreSQL,了解消息队列及对账流水设计。
- 3、须具备下列方向中至少两类项目经验,并能够说明关键设计取舍、故障模式及处理方式。
- 4、LLM 推理网关:OpenAI/Anthropic 兼容接口、流式转发、模型路由、Key 池、RPM/TPM 限流、failover。
- 5、多模型聚合平台(对标 OpenRouter):多供应商统一接入、模型目录、加价策略、渠道质量与成本调度。
- 6、流量型网关(对标 OBS/OSS 接入层):高吞吐接入、连接池、流式上传下载、带宽与拥塞控制、鉴权与计量。
大模型推理加速专家
研究并实现大模型推理加速的核心算法,包括模型蒸馏、训练后量化(PTQ/QAT)、结构化/非结构化剪枝以及稀疏化推理等技术方向,系统性降低推理成本。
岗位职责
- 1、研究并实现大模型推理加速的核心算法,包括模型蒸馏、训练后量化(PTQ/QAT)、结构化/非结构化剪枝以及稀疏化推理等技术方向,系统性降低推理成本。
- 2、设计高效的模型知识迁移方案,将大参数规模模型(Teacher)的核心能力压缩至轻量化模型(Student),在精度损失可控的前提下实现数倍推理加速。
- 3、针对GPU/NPU硬件平台进行全栈推理优化,包括自定义CUDA/Triton算子的开发与调优、计算图优化、内存管理与复用策略设计,从底层充分压榨硬件算力。
- 4、参与模型压缩与加速工具链的研发,构建自动化量化校准、压缩效果评估、精度回归验证等工程化能力,降低加速技术的落地门槛。
- 5、跟踪模型压缩与高效推理领域的最新研究进展,包括Speculative Decoding、KV Cache量化压缩、动态计算路由等技术,快速完成原型验证与业务落地评估。
任职要求
- 1、计算机、数学等相关专业硕士及以上学历,3年以上模型压缩、推理加速或高性能计算相关经验。
- 2、在以下至少一个方向有深入实践:模型蒸馏(Logit/Feature/Relation-based Distillation)、模型量化(INT8/INT4/NF4/FP8量化方案)、模型剪枝与稀疏化训练。
- 3、精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架,熟悉主流推理引擎(TensorRT/vLLM/ONNX Runtime)的工作原理与优化接口。
- 4、掌握CUDA/Triton等GPU编程技术,能独立完成高性能算子的开发与性能分析。
- 5、具备出色的计算瓶颈定位与优化能力,能从Profiling数据出发给出明确的优化路径与量化收益预估。
大模型推理服务技术专家/工程师
设计并构建面向大规模语言模型与多模态模型的云端推理服务平台,支持主流开源模型(如LLaMA、ChatGLM、Mistral等系列)的在线/近线推理部署。
岗位职责
- 1、设计并构建面向大规模语言模型与多模态模型的云端推理服务平台,支持主流开源模型(如LLaMA、ChatGLM、Mistral等系列)的在线/近线推理部署。
- 2、主导推理服务核心技术方案的制定与落地,涵盖模型并行策略设计(张量并行/流水线并行/专家并行)、动态批处理调度、弹性扩缩容与负载均衡等关键能力。
- 3、持续优化推理性能指标,包括首Token延迟(TTFT)、逐Token延迟(TPOT)、吞吐量(QPS)与GPU资源利用率,推进量化压缩、投机解码(Speculative Decoding)、KV Cache管理与复用等优化策略的工程化实现。
- 4、构建统一的推理服务治理框架,集成全链路监控告警、分布式链路追踪、AB实验与灰度发布、故障自愈等运维保障能力,确保推理服务SLA达标。
- 5、制定推理服务的技术演进路线,跟踪业界前沿推理架构(如PD分离、Mooncake、vLLM-Omni等),评估新技术的适用性并推动关键能力迭代。
任职要求
- 1、计算机相关专业硕士及以上学历,3年以上后端服务、推理平台或AI基础设施开发经验。
- 2、精通Go/Python/C++中至少一门语言,具备扎实的高并发服务开发与系统编程能力。
- 3、深入掌握主流推理引擎(如vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Triton Inference Server)的架构原理与最佳实践。
- 4、有大规模AI推理服务部署运营经验,熟悉GPU资源调度、模型版本管理、冷启动优化、长尾请求治理等典型工程问题。
- 5、深入理解分布式推理核心技术,包括模型并行策略、PD分离、跨机通信优化、KV Cache传输与管理等。
- 6、具备优秀的技术判断力与跨团队协作能力,能推动复杂技术方案的落地。
大模型推理测试专家/工程师
负责大模型推理服务的测试体系设计与测试开发,覆盖功能正确性、性能稳定性、用户体验可靠性三个核心质量维度,保障推理API与平台的高质量交付。
岗位职责
- 1、负责大模型推理服务的测试体系设计与测试开发,覆盖功能正确性、性能稳定性、用户体验可靠性三个核心质量维度,保障推理API与平台的高质量交付。
- 2、深入理解大模型推理场景的特征与挑战,针对模型输出质量、API功能完备性(含Function Calling/Tool Use等)、多模态输出一致性等场景设计有效的测试策略与用例。
- 3、研发测试工具与自动化平台,包括推理服务的功能回归框架、大规模并发压测平台、混沌故障注入系统以及服务质量监控看板,持续提升测试效率与覆盖率。
- 4、负责线上质量问题闭环管理,对用户反馈和监控告警进行问题复现、日志分析、链路追踪与根因定位,协调相关团队推动问题的修复与验证。
- 5、持续优化测试流程与方法论,探索基于大模型的智能测试用例生成、用户行为仿真等创新测试范式,沉淀可复用的测试资产与最佳实践。
任职要求
- 1、计算机、软件工程相关专业本科及以上学历,2年以上测试开发或质量保障相关经验。
- 2、有接口自动化测试、集成测试、回归测试的完整实践经验,熟悉Pytest/JUnit等主流测试框架。
- 3、掌握软件测试理论与方法论,包括等价类边界值分析、场景法、状态迁移法等,能根据业务特征制定合理的测试策略与用例设计。
- 4、具备较强的缺陷分析与定位能力,善于从日志、监控数据、链路追踪信息中抽丝剥茧找到根因。
- 5、有大模型、对话机器人或AI推理服务的测试经验者优先,理解LLM输出的非确定性特征与评估方法的特殊性。
- 6、有构建自动化测试平台、质量度量看板或持续集成流水线的实战经验。
岗位职责
- 1. 负责Web产品前端页面的设计与开发,实现高质量的用户交互体验。
- 2. 与产品、后端团队协作,完成从需求分析到上线的全流程前端交付。
- 3. 优化前端页面加载速度与渲染性能,解决多浏览器、多设备的兼容性问题。
- 4. 参与前端组件库建设,沉淀可复用的UI组件与业务逻辑模块。
任职要求
- 1. 本科及以上学历,3年以上Web前端开发经验,计算机相关专业。
- 2. 精通HTML5/CSS3/JavaScript基础,熟悉ES6+语法及模块化开发。
- 3. 熟练掌握至少一种主流前端框架(React/Vue/Angular),理解框架底层原理。
- 4. 具备响应式布局开发经验,熟悉移动端适配方案。
- 5. 了解前端工程化工具(Webpack/Vite),能独立搭建前端项目环境。
岗位职责
- 1、负责公司核心业务系统的服务端架构设计与研发,承担技术方案评审与核心模块编码,确保系统的高性能、高可用与水平扩展能力。
- 2、深入理解业务场景与用户需求,独立完成从需求分析、技术设计、编码实现到测试上线的全流程交付,对服务质量和线上稳定性负责。
- 3、负责API网关、微服务治理、消息中间件、分布式缓存等基础设施组件的选型评估、搭建部署与持续调优,构建可靠的服务端技术底座。
- 4、主导系统性能分析与优化,从数据库慢查询、接口响应延迟、垃圾回收策略、资源利用率等多维度定位瓶颈,解决高并发场景下的性能挑战。
- 5、参与大模型应用后端能力的建设,包括模型调用网关、RAG检索增强链路、Agent编排引擎等服务的设计与迭代。
- 6、推动团队研发规范与最佳实践落地,编写高质量技术设计文档与系统运维手册,建设内部研发效能工具链。
任职要求
- 1、计算机相关专业本科及以上学历,3年以上服务端开发经验。
- 2、具备扎实的计算机科学基础,熟练掌握数据结构与算法、操作系统原理、网络协议、分布式系统理论等核心知识。
- 3、精通至少一门后端编程语言(Go/Java/Python/C++),代码风格规范整洁,熟悉常用设计模式与微服务架构范式。
- 4、熟悉MySQL/PostgreSQL等关系型数据库的索引优化与查询调优,深入理解Redis、Kafka/RocketMQ等中间件的原理与实战。
- 5、理解分布式系统核心概念(CAP定理、一致性协议、分布式事务、服务发现与负载均衡),有微服务拆分与治理的实践经验。
- 6、自驱力强,有良好的问题分析与解决能力,善于通过日志、指标、链路追踪等手段快速定位线上问题。
- 7、具备优秀的沟通协作与团队合作意识,能清晰表达技术方案并推动跨团队共识。
岗位职责
- 1、负责公司AI产品及平台的测试开发工作,参与需求评审,制定测试方案与测试计划
- 2、搭建并维护自动化测试框架,编写自动化测试脚本,覆盖接口测试、UI测试、性能测试等场景
- 3、参与CI/CD流水线建设,将自动化测试接入持续集成流程,保障代码质量门禁
- 4、负责核心业务模块的功能测试、集成测试与回归测试,保障产品迭代质量
- 5、设计并开发测试工具与测试平台,提升测试效率与覆盖率
- 6、负责接口测试与性能压测,定位并跟踪性能瓶颈,推动研发修复
- 7、参与AI模型评测体系建设,协助设计评测指标与评测流程
- 8、跟踪并分析线上缺陷,推动根因分析与质量改进,建立质量度量与报告机制
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机/软件工程/通信等相关专业
- 2、1年以上测试开发或开发经验,有AI/互联网行业背景者优先
- 3、熟练掌握至少一门编程语言(Python/Java/Go),具备独立开发测试工具的能力
- 4、熟悉自动化测试框架(Pytest/Playwright/Selenium等),有框架搭建经验者优先
- 5、熟悉CI/CD工具链(Jenkins/GitLab CI等),有流水线集成经验
- 6、熟悉接口测试(Postman/HttpRunner等)与性能测试工具(JMeter/Locust等)
- 7、熟悉Linux常用命令,了解Docker/Kubernetes基本操作
- 8、有AI模型测试/评测经验,或了解大模型应用测试方法者优先
- 9、具备良好的问题分析与定位能力,能独立推动质量问题闭环
- 10、责任心强,具备良好的跨团队协作与沟通能力
运维开发工程师
负责公司线上服务与AI基础设施的稳定性保障,覆盖容器编排(Kubernetes)、分布式存储(Ceph/MinIO/Redis)、高性能网络(RoCE/InfiniBand)全栈运维,确保核心业务7x24小时高可用。
岗位职责
- 1、负责公司线上服务与AI基础设施的稳定性保障,覆盖容器编排(Kubernetes)、分布式存储(Ceph/MinIO/Redis)、高性能网络(RoCE/InfiniBand)全栈运维,确保核心业务7x24小时高可用。
- 2、主导运维系统的架构设计与开发,包括但不限于:统一发布与灰度引擎、配置管理中心、CMDB资产平台、运维工作流引擎等,通过系统工程能力提升运维效率与交付质量。
- 3、构建与持续优化智能运维(AIOps)体系:搭建基于机器学习的指标异常检测与告警降噪平台,实现多维指标的动态阈值判定、告警聚合收敛与根因分析,降低告警风暴与误报率。
- 4、建设智能日志分析系统,运用日志模式识别、时序关联分析与故障预测模型,对集群状态进行前瞻性评估,实现从「被动响应」到「主动预测」的运维模式升级。
- 5、推动基础设施即代码(IaC)的全面落地,使用Terraform/Ansible等工具实现资源的声明式管理与自动化编排,建立标准化环境交付与变更管控流程。
- 6、构建覆盖全链路的可观测性平台(Prometheus/Grafana/ELK/Jaeger),实现基础设施、应用服务、业务指标的立体化监控与快速故障定位。
- 7、建立SLA/SLO/SLI运维效能指标体系,定期输出运维质量分析报告,识别系统薄弱点并推动架构层面的改进,持续提升系统韧性。
任职要求
- 1、计算机相关专业本科及以上学历,3年以上运维开发或SRE相关经验。
- 2、精通Linux系统管理与性能调优,熟练编写Shell脚本,精通Python或Go中至少一门语言,具备独立设计和开发运维系统的能力。
- 3、深入理解容器与编排技术(Docker/Kubernetes),有生产集群的部署、管理和故障排查经验,熟悉Helm、Operator等云原生扩展机制。
- 4、熟悉主流可观测性技术(Prometheus/Grafana/ELK/Jaeger),有从零搭建监控告警与日志分析体系的实际经验。
- 5、熟悉至少一种IaC与配置管理工具(Ansible/Terraform/Pulumi),有自动化运维平台建设经验。
- 6、了解AIOps相关技术与工具链,在异常检测算法(如孤立森林、LSTM时序预测)、告警降噪、日志聚类等方向有实际应用或学习研究经历者优先。
- 7、具备强烈的Owner意识与责任心,能承受On-call压力,善于从故障中复盘提炼改进项并推动闭环。
岗位职责
- 一、安全合规体系
- 1. 主导等保 2.0、密评、ISO 27001 及信息安全管理体系的建设与持续改进,牵头完成年度测评、监督审核及第三方机构对接;
- 2. 跟踪《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法规与监管要求,转化为内部安全策略与技术基线,推动合规要求在产品、研发、运维流程中前置落地。
- 二、数据安全治理
- 1. 设计数据分类分级标准与全生命周期防护架构,主导加密、脱敏、DLP、密钥管理等技术方案的选型与落地;
- 2. 推动零信任架构、权限治理与隐私计算(联邦学习、安全多方计算、可信执行环境等)落地,协同研发建立统一的访问控制与最小权限模型。
- 三、网络与云上安全
- 1. 负责边界安全(WAF、IPS/IDS、防火墙、DDoS 防护、Bot 管理)与云上安全(CSPM / CWPP / CASB)的架构设计与运营;
- 2. 主导渗透测试、红蓝对抗与 SRC 漏洞响应,建立漏洞从发现、定级、修复到复盘的治理闭环。
- 四、安全运营与工具建设
- 1. 建设并运营 SIEM(Splunk / ELK / 腾讯云 SOC / 阿里云安全中心),负责安全事件监控、应急响应与攻击溯源,持续调优告警策略、降低误报率;
- 2. 使用 Python / Go 开发安全自动化工具与内部平台,沉淀安全 Runbook、应急预案与知识库。
- 五、AI 与模型安全
- 1. 负责 LLM 应用安全(提示词注入与越狱防护、输出内容审核)与训练数据安全(合规审计、敏感信息过滤、数据投毒检测、版权溯源);
- 2. 负责推理环境与模型资产安全(GPU 集群隔离、模型权重加密与防泄露、推理过程审计、模型仓库版本与接入审核);
- 3. 跟踪 NIST AI RMF、OWASP LLM Top 10、MITRE ATLAS 等安全标准及《生成式人工智能服务管理暂行办法》、算法备案要求,并推动在业务中落地。
任职要求
- 1. 本科及以上学历,计算机、网络空间安全、通信、自动化等相关专业;
- 2. 5 年及以上信息安全 / 网络安全 / 数据安全相关工作经验,具备完整的安全体系建设项目经历;
- 3. 精通等保 2.0 / 密评 / ISO 27001 中至少一项体系,有独立主导测评或审核的实践经验;
- 4. 精通 WAF / DDoS 防护 / 防火墙 / IPS / IDS 中至少两项的部署与运营;
- 5. 熟悉 DLP / 数据加密 / 数据脱敏 中至少一项技术方案;
- 6. 具备渗透测试、红蓝对抗或 SRC 漏洞响应的实战经验;
- 7. 至少熟练掌握 Python / Go / Shell 中的一门语言,具备安全工具开发能力。
岗位职责
- 1.设计并实现任务、会话、消息与执行上下文等核心数据模型及服务接口。
- 2.建设任务状态流转与流程编排能力,支持同步、异步、多轮交互等不同运行方式。
- 3.实现超时、取消、重试、中断恢复与幂等控制,保障长任务能够稳定执行和安全恢复。
- 4.建设流式事件与任务进度同步机制,处理断连、乱序、重复消息和状态一致性问题。
- 5.建设本地执行能力的统一接入与调度机制,管理文件、Shell、浏览器及系统能力调用的生命周期、状态和结果。
- 6.设计面向用户、应用、工作区和工具的权限边界,落实授权确认、最小权限、凭据使用和操作审计。
- 7.完善日志、指标与调用链追踪能力,支持运行问题的定位、复现和持续改进。
- 8.参与接口设计、技术方案评审和代码 Review,持续提升模块的可测试性、可维护性与交付质量。
任职要求
- 1.3-5 年后端或平台研发经验,能够独立负责中等复杂度模块的设计、开发和上线。
- 2.熟练掌握 Go、Java、Python 中至少一门语言,具备扎实的数据结构、网络编程和并发编程基础。
- 3.具备良好的服务端设计能力,能够合理使用数据库、缓存、消息队列并设计清晰稳定的 API。
- 4.理解分布式系统常见问题,能够处理超时、重试、幂等、故障恢复和数据一致性。
- 5.理解认证、授权、最小权限和审计等基本安全机制,能够将权限控制落实到接口、数据和执行流程。
- 6.重视软件质量,具备单元测试、集成测试、代码评审、故障排查和技术文档实践。
- 7.日常使用 AI 编程工具辅助分析、编码、测试或排障的经验,能够通过测试、静态检查、代码评审和实际运行验证生成代码的正确性与可维护性。
- 8.能够理解任务编排、工具调用、本地执行和权限边界之间的关系,并持续学习 AI 应用相关技术。
岗位职责
- 1.设计个人、项目、工作区等不同范围的记忆数据模型、存储结构和访问接口。
- 2.建设记忆数据的写入、更新、合并、删除、版本与保留机制,保证数据正确性和可追溯性。
- 3.设计并优化索引与检索服务,持续改善查询性能、召回效果和大规模数据下的稳定性。
- 4.处理多来源数据的归并、去重、冲突与一致性问题,建设可靠的数据处理流程。
- 5.实现多租户、可见性、授权与隐私边界,保障记忆数据在正确范围内被访问和使用。
- 6.与算法和产品团队协作,将信息提取、摘要归并、召回排序及质量评测能力工程化落地。
任职要求
- 1.3-5 年后端、存储、数据库、搜索检索或数据平台研发经验,能够独立完成模块设计与交付。
- 2.熟练掌握 Go、Java、Python、C 或 C++ 中至少一门语言,具备扎实的数据结构、并发编程和工程实现能力,能够根据项目技术栈快速迁移。
- 3.理解数据库核心原理,包括索引、事务、一致性、并发控制、查询优化和数据演进。
- 4.实际使用过关系型数据库、键值存储、搜索引擎或分析型数据库中的至少一类系统,并能进行问题定位和性能优化。
- 5.具备数据正确性意识,能够处理数据迁移、异常恢复、去重、冲突和权限隔离等工程问题。
- 6.重视测试、可观测性、代码可维护性和技术文档,能够对上线后的数据质量负责。
- 7.有日常使用 AI 编程工具辅助分析、编码、测试或排障的经验,能够验证生成代码在数据正确性、性能和安全性方面的质量。
- 8.对智能记忆、语义检索和 AI 数据应用有兴趣,能够结合业务快速学习并应用相关技术。
岗位职责
- 1.建设数据集导入、清洗、版本、质量分析与血缘管理能力,保证训练和评测数据可追溯。
- 2.建设评估器与评测任务平台,支持任务调度、并发控制、失败重试、结果聚合和实验对比。
- 3.建设训练任务的定义、提交、调度、状态管理与失败恢复能力,对接 GPU 或外部训练资源。
- 4.管理实验、Checkpoint、模型版本和发布状态,保证模型产物可比较、可复现和可回退。
- 5.建立训练与评测过程的日志、指标、资源和成本监控,持续改善任务成功率与资源利用率。
- 6.与算法工程师协作对接训练和推理框架,通过稳定的适配层将算法能力转化为可使用的平台功能。
任职要求
- 1.3-5 年后端平台、数据平台、机器学习工程或 MLOps 研发经验,能够独立负责一个平台模块。
- 2.熟练掌握 Python 或 Go,具备良好的数据结构、接口设计、异步任务和工程调试能力。
- 3.至少具备以下一类实践:数据处理与数据平台、任务调度与工作流、机器学习实验平台、训练任务工程化。
- 4.能够设计清晰的数据模型和状态流转,理解版本、幂等、失败恢复、可追溯和可复现的重要性。
- 5.了解容器化部署和基本资源管理,能够分析训练与评测任务的运行环境和资源问题。
- 6.重视测试、数据正确性、运行监控、代码评审和技术文档,能够保障平台能力稳定交付。
- 7.有日常使用 AI 编程工具辅助分析、编码、测试或排障的经验,能够通过测试、实验对比和运行指标验证生成代码质量。
- 8.对模型训练、评测与 AI 平台工程有兴趣,能够快速学习业务所需的后训练和强化学习概念。
岗位职责
- 1. 对数据工程团队整体目标负责:规划 AI 数据资产体系(采集、清洗、加工、评估全链路),向预训练与后训练两条消费线交付高质量数据集。
- 2. 制定数据策略:数据来源地图、清洗与去重规则、数据配比(Data Mixture)策略、多维度数据评估框架,兼顾 LLM 文本/代码与多模态(图像/视频/音频/文档)两类语料。
- 3. 搭建数据质量与工程体系:标注标准、质检流程、数据血缘(Lineage)与可观测性,沉淀可复用的数据生产 SOP(Standard Operating Procedure,标准作业程序)。
- 4. 负责团队的搭建,团队业务覆盖 LLM 数据、多模态数据、数据服务研发三个方向。
- 5. 与后训练团队共建数据闭环,联合定义偏好数据与评估数据的供给标准;推动数据平台产品化,支撑未来对外数据服务。
任职要求
- 1. 本科及以上,计算机、统计学、数学或相关专业。
- 2. 5 年以上数据领域经验,其中 2 年以上团队管理经验;有大模型预训练或后训练数据供给经验者优先。
- 3. 熟悉数据采集、清洗、去重、质量评估的主流方法与工程实现;了解大模型对数据的实际消费方式(预训练与后训练的差异)。
- 4. 有从 0 到 1 搭建数据生产体系或数据平台的完整经验;具备跨团队协作与向上沟通能力。
- 加分项:主导过百 GB 级以上训练数据集治理;有多模态数据处理经验;熟悉《数据安全法》《个人信息保护法》等合规要求。
岗位职责
- 1. 建设与维护 LLM 语料管线:网页、书籍、论文、代码等文本来源的抓取、解析、去重、脱敏与格式标准化。
- 2. 数据质量治理:启发式与模型辅助(如质量分类器打分)的过滤、去污染(Decontamination)、有害内容与隐私信息剔除。
- 3. 构建数据配比与采样流程:支持训练侧的配比实验,输出可复现的数据集快照与版本。
- 4. 保障管线吞吐与稳定性:任务调度、失败重试、数据血缘记录、质量卡点。
- 5. 按消费线需求交付数据集,并附数据质量报告。
任职要求
- 1. 本科及以上,1–3 年数据工程或后端开发经验。
- 2. 熟练 Python;熟悉分布式处理或至少一种任务调度框架。
- 3. 有大规模文本/代码数据处理经验者优先;注重代码质量与工程规范。
- 加分项:熟悉 Common Crawl 等公开语料处理实践;有 LLM(Large Language Model,大语言模型)辅助数据清洗经验。
岗位职责
- 1. 建设多模态数据管线:图像、视频、音频等来源的采集、解码、切分、去重与元数据抽取。
- 2. 构建图文对、视频-文本对、音文对等训练数据:清洗、筛选、对齐(Alignment)与字幕/描述质量治理。
- 3. 处理模态特有质量问题:分辨率与时长筛选、音画同步、文字处理。
- 4. 搭建多模态数据集的组织与检索能力(分片、索引、抽样可视化),支撑训练侧高效消费。
- 5. 按消费线需求交付多模态数据集,并附质量报告。
任职要求
- 1. 本科及以上,熟练Python,1–3 年数据工程、多媒体处理或计算机视觉相关经验。
- 2. 了解多模态模型的基本训练范式(如 CLIP〔Contrastive Language-Image Pre-training,对比语言-图像预训练〕、VLM〔Vision-Language Model,视觉语言模型〕)。
- 加分项:有大规模视频/图像数据集构建经验;熟悉对象存储与分布式数据处理。
岗位职责
- 1. 研发数据服务平台:数据集的存储、版本管理、血缘追踪与检索服务,提供统一的数据消费接口(API/SDK)。
- 2. 研发数据生产工具链:清洗与处理任务的编排调度、标注平台对接、数据洞察与可视化工具,提升数据生产效率。
- 3. 建设数据质量与可观测性能力:质量指标看板、异常告警、数据抽样与回归对比。
- 4. 支撑训练侧数据加载性能优化(高吞吐读取、分片与缓存),缩短实验迭代周期。
- 5. 与数据工程师、算法团队协作,把数据需求沉淀为可复用的平台能力。
任职要求
- 1. 本科及以上,2 年以上后端或数据平台研发经验。
- 2. 熟练 Python,或 Go/Java 之一;熟悉关系型数据库(PostgreSQL/MySQL)与对象存储(如 S3 兼容存储)。
- 3. 有数据平台、任务调度系统(如 Airflow/Argo)或标注平台研发经验者优先。
- 4. 具备良好的工程规范意识,能独立完成模块设计与交付。
- 加分项:有向量检索(如 FAISS/Milvus)或数据版本管理工具(如 DVC/LakeFS)经验;了解大模型训练数据加载链路。
后训练负责人
对后训练团队整体目标负责:规划 SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)、RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,基于人类反馈的强化学习)/DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好优化)等技术路线,将基座模型转化为可交付的产品模型。
岗位职责
- 1. 对后训练团队整体目标负责:规划 SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)、RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,基于人类反馈的强化学习)/DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好优化)等技术路线,将基座模型转化为可交付的产品模型。
- 2. 制定后训练配方(Recipe)研发计划:能力增强、对齐(Alignment)、安全(Safety)三条主线,覆盖 LLM 与多模态两条模型线。
- 3. 搭建训练与评估体系:微调管线、自动化评估(Evals,Evaluations)、上线标准。
- 4. 负责团队的搭建,团队业务覆盖 LLM 算法、多模态算法、模型评估、后训练服务四个方向,建设算法与工程复合梯队。
- 5. 与数据工程团队共建数据闭环,联合定义偏好数据与评估数据标准。
任职要求
- 1. 本科及以上(硕士/博士优先),计算机、人工智能或相关专业;硕士及以上优先。
- 2. 5 年以上机器学习经验,其中 2 年以上大模型训练(预训练或后训练)实战经验;1 年以上团队管理经验。
- 3. 亲手完成过至少一轮完整的后训练交付(SFT/RLHF 至少一类),理解训练不稳、能力回退等典型问题的排查路径。
- 4. 具备研究判断力与工程落地能力的平衡,能定义技术路线并推动执行。
- 加分项:在一线大模型团队主导过后训练模块;有代表性论文或开源项目;有产品化模型(API/端侧)交付经验。
LLM后训练算法工程师
研究与实现 LLM 后训练算法:SFT 数据配方、RLHF/DPO/偏好优化、过程奖励模型(PRM,Process Reward Model)等前沿方法。
岗位职责
- 1. 研究与实现 LLM 后训练算法:SFT 数据配方、RLHF/DPO/偏好优化、过程奖励模型(PRM,Process Reward Model)等前沿方法。
- 2. 设计并执行训练实验,分析模型行为,迭代后训练配方,直接对产品模型质量负责。
- 3. 负责能力增强与对齐:指令遵循、推理能力、长上下文、工具调用(Tool Use)等方向的定向优化。
- 4. 跟踪学界与业界进展(对标 Anthropic Constitutional AI〔宪法 AI〕、OpenAI 后训练实践),转化为可落地方案。
- 5. 与评估、数据同事共建实验闭环,沉淀可复现的最佳实践。
任职要求
- 1. 本科及以上(硕士/博士优先),计算机、数学、物理或相关专业。
- 2. 深度学习基础扎实,熟练 PyTorch;有大模型训练/微调实战经验。
- 3. 良好的研究品味:能设计干净对照实验、从失败实验中提取信息。
- 4. 对模型行为有独特理解,善于发现能力边界与失效模式。
- 加分项:顶会一作(NeurIPS/ICML/ICLR/ACL 等);竞赛奖项(IOI/NOI/CMO 等银牌以上);研究成果进入过主线模型。
多模态生成后训练算法工程师
负责多模态生成模型的后训练算法研发,面向图像生成、视频生成、音视频联合生成等方向,持续提升模型的生成质量、指令遵循、审美表现、时序一致性和可控生成能力。
岗位职责
- 1. 负责多模态生成模型的后训练算法研发,面向图像生成、视频生成、音视频联合生成等方向,持续提升模型的生成质量、指令遵循、审美表现、时序一致性和可控生成能力。
- 2. 负责多模态生成模型的指令微调与偏好优化,包括但不限于 SFT、Preference Optimization、Reward Modeling、DPO/GRPO/RL 等后训练方法的研究、实现与优化。
- 3. 设计并执行系统性的多模态训练实验,包括跨模态对齐策略、数据 mixture 与采样策略、分辨率/帧率/视频时长 curriculum、不同任务及模态间的 loss balancing,并通过消融实验分析关键因素。
- 4. 负责高质量后训练数据体系建设,包括数据清洗、质量打分、难例挖掘、自动标注、数据合成、偏好数据构造以及数据配比优化,持续提升后训练数据效率。
任职要求
- 1. 本科及以上(硕士/博士优先),计算机、数学、物理或相关专业。
- 2. 深度学习基础扎实,熟练 PyTorch;有多模态模型训练/微调实战经验(VLM、视频理解、语音之一)。
- 3. 熟悉主流多模态架构与训练范式(如 CLIP〔对比语言-图像预训练〕、LLaVA〔Large Language and Vision Assistant〕类架构)。
- 4. 良好的研究品味,能设计干净的对照实验并定位失效模式。
- 加分项:顶会一作(CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML 等);有多模态评测基准建设经验。
岗位职责
- 1. 构建模型评测体系:自动评测基准(Benchmark)、人工评测流程、线上指标三者结合,覆盖 LLM 与多模态模型。
- 2. 开发评测管线:评测任务调度、打分聚合、回归对比、报告生成与版本间差异定位。
- 3. 设计评测集:覆盖能力、对齐、安全维度,持续补充对抗性样例,防止评测过拟合(Overfitting)。
- 4. 建设基于模型的评估能力:LLM-as-a-Judge〔以模型评模型〕的偏差控制与人工校准。
- 5. 输出版本发布建议:基于评测结论给出模型是否达标的判断与依据。
任职要求
- 1. 本科及以上,2 年以上算法、评测或数据工程经验。
- 2. 熟练 Python;对大模型能力边界有判断力,能设计有效的评测维度。
- 3. 严谨客观,重视评测的信度与效度。
- 加分项:有模型评估平台建设经验;熟悉 LLM-as-a-Judge 方法及其偏差控制;有多模态评测经验。
岗位职责
- 1. 建设与维护后训练训练管线:SFT/RLHF 训练框架、分布式训练任务、断点续训、实验跟踪与配置管理。
- 2. 优化训练效率与稳定性:性能剖析、显存/通信优化(并行策略、混合精度)、训练异常定位与长稳保障。
- 3. 建设后训练服务化能力:训练任务一键拉起、自动评估触发、结果看板,以及偏好数据与奖励模型的服务化对接。
- 4. 建设实验基础设施:数据集与检查点(Checkpoint)管理、实验可复现性保障、集群资源调度。
- 5. 与算法工程师结对(Pair Programming),把研究想法快速工程化。
任职要求
- 1. 本科及以上,2 年以上机器学习系统或大模型训练工程经验。
- 2. 熟练 Python;熟悉 PyTorch 分布式训练(DDP/FSDP/DeepSpeed 等至少一类)。
- 3. 熟悉任务调度与容器化(如 Kubernetes),有集群排障与性能调优能力。
- 4. 重视工程可靠性与可复现性,具备良好的排障能力。
- 加分项:有 RL 训练框架(如 rollout/推理引擎耦合)经验;有大规模集群运维经验。
MaaS BD
负责公司Token/MaaS服务目标客户开发与销售,覆盖AI应用开发企业、互联网公司、金融/政企/教育/医疗等行业客户,自主拓客建立客户地图与商机管道。
岗位职责
- 1、负责公司Token/MaaS服务目标客户开发与销售,覆盖AI应用开发企业、互联网公司、金融/政企/教育/医疗等行业客户,自主拓客建立客户地图与商机管道。
- 2、深入理解客户AI业务场景与Token消耗需求,联动解决方案架构师为客户设计方案、主导商机从线索到回款的完整LTC流程。
- 3、经营客户决策链,制定打单策略与竞争卡位方案,组织高层拜访、技术交流、POC测试等关键销售动作。
- 4、定期收集市场信息与竞品动态,分析客户需求变化,反馈产品与研发团队,为产品/服务的迭代和定价策略提供依据。
- 5、维护客户长期合作关系,跟踪Token调用量与消耗趋势,推动客户续费、增购与口碑传播。
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机、通信、电子、软件工程等相关专业优先。
- 2、5年以上To B销售/BD经验,其中2年以上API销售、SaaS软件BD、云计算或AI行业商务拓展经验,有大模型API/MaaS产品销售经验者优先。
- 3、有大客户全流程签约经验,熟悉API计费模式、MaaS商业模式。
- 4、具备良好的客户洞察力和方案整合能力,能将模型能力转化为客户业务ROI,将Token规格与客户应用场景对齐。
- 5、具备基础技术理解力,能理解AI基本概念(Token、上下文窗口、RAG、Agent、Fine-tuning),能与客户技术团队进行有效对话。
- 6、结果导向,自驱力强,具备优秀的沟通协调能力和跨团队协作能力,能在快节奏环境中高效工作。
岗位职责
- 1、负责公司各类业务合同的起草、审核与修改,包括采购合同、销售合同、服务协议、合作协议、保密协议等。
- 2、管理合同全生命周期:从需求对接、草拟、评审、签署到归档、履约跟踪及变更/终止,确保流程闭环;建立并维护合同台账与模板库,持续优化合同管理制度与审批流程。
- 3、参与重大项目的商务谈判,就价格、交付、付款、违约责任、知识产权等核心条款提供专业意见与风险评估;参与招投标文件编制与评审,协助处理合同纠纷及相关法律事务。
- 4、系统性识别合同中的法律风险、商业风险与履约风险,出具评审意见并制定风险防范方案。
任职要求
- 1、本科及以上学历,法学、商务管理、经济学等相关专业优先。
- 2、3-5年及以上合同管理、商务管理或法务相关工作经验,有中大型企业经验者优先。
- 3、较强的商务谈判与沟通协调能力,出色的文字表达能力,行文严谨、逻辑清晰,能独立完成复杂合同的起草与修改。
- 4、熟练使用Office办公软件,具备基本的数据分析能力。
解决方案架构师(AI Infra)
配合业务拓展团队进行客户售前技术对接,深入理解客户AI业务场景(训练/推理/微调/Agent应用等),输出针对性的技术方案与POC设计,支撑商机转化与签约。
岗位职责
- 1、配合业务拓展团队进行客户售前技术对接,深入理解客户AI业务场景(训练/推理/微调/Agent应用等),输出针对性的技术方案与POC设计,支撑商机转化与签约。
- 2、作为客户技术接口人(FDE角色),负责产品的客户侧落地交付:环境部署、方案调优、性能压测与瓶颈定位,推动客户场景从POC走向规模化生产。
- 3、基于客户GPU算力、模型与应用负载特征,输出算力配置、集群规格、推理部署与成本优化建议,帮助客户提升资源利用率、降低单位推理成本。
- 4、收集客户侧技术问题与产品需求,协调内部研发、产品团队推动解决与闭环,将客户反馈转化为产品改进输入。
- 5、沉淀行业解决方案与实践(方案模板、案例库、技术FAQ),输出面向场景的解决方案,赋能业务拓展团队提升拓展效率。
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机/软件/电子/自动化等相关专业。
- 2、3年以上解决方案架构师、Forward Deployed Engineer相关经验。
- 3、具备AI infra相关技术功底:熟悉GPU服务器/集群架构、主流推理框架(vLLM/TensorRT-LLM/SGLang等)、模型部署与量化(FP8/INT8)者优先。
- 4、熟悉大模型应用落地路径(微调/RAG/Agent),有客户侧AI项目落地实操经验者优先。
- 5、有AI Infra公司(算力平台/推理服务/ML Platform)从业经验者优先。
岗位职责
- 1、负责数据中心AI算力相关供应链的整体管理,覆盖GPU服务器、AI加速卡、高速网络、存储、服务器关键部件及相关基础设施资源。
- 2、根据业务算力规划和项目交付需求,制定年度及中长期供应计划,统筹需求预测、采购计划、产能、库存和交付节奏。
- 3、负责GPU、服务器及核心部件资源保障,协调原厂、OEM/ODM、供应商及渠道资源,提升关键物料和紧缺资源供应确定性。
- 4、建立从需求、下单、生产、交付、入库、部署到验收的端到端供应链管理机制,保障重大AI算力项目按期交付。
- 5、持续跟踪GPU、AI芯片、服务器、网络、存储等市场供需、产能、交期和价格变化,提前识别供应风险并制定应对策略。
- 6、负责库存及资源周转管理,建立安全库存、备货、调拨和消耗机制,降低呆滞库存和资源闲置。
- 7、建立核心供应商协同机制,推动产能锁定、交期保障、质量改善和异常问题闭环。
- 8、协同采购、研发、架构、数据中心、运维、物流、财务等团队,解决供应、交付、配置变更及项目实施过程中的关键问题。
- 9、建立多供应商、多区域和多渠道供应体系,降低单一供应商、单一区域和单一技术路线带来的供应风险。
- 10、负责全球供应链风险管理,关注物流、贸易、出口管制、区域政策、供应中断等风险,建立备选方案和应急机制。
- 11、建立供应链运营指标体系,定期分析供应达成率、库存周转率、交付周期、缺货率、预测准确率等指标。
- 12、推动供应链流程、系统和数据体系建设,提升AI算力供应链的数字化、可视化和预测能力。
任职要求
- 1、本科及以上学历,供应链管理、计算机、电子信息、通信、自动化、工商管理等相关专业优先。
- 2、具备5年以上服务器、数据中心、云计算、ICT或AI基础设施供应链管理经验。
- 3、熟悉GPU服务器、AI芯片、CPU、内存、SSD、高速网络、存储等主要产品及产业链。
- 4、熟悉服务器OEM/ODM、芯片原厂、核心部件厂商及渠道供应体系。
- 5、具备较强的需求预测、供应计划、库存管理、交付管理及资源调度能力。
- 6、有大规模服务器、GPU或AI算力项目交付经验,能够统筹复杂供应链项目。
- 7、具备较强的数据分析能力,能够通过供需、库存、交期及市场数据支持供应决策。
- 8、具备良好的供应商管理、跨部门协调和问题推动能力。
- 9、对市场供需、产能、价格、交期及供应风险敏感,具备较强的风险判断能力。
- 10、具备全球供应链或跨区域供应管理经验者优先。
岗位职责
- 1、负责数据中心AI算力相关设备及资源采购,包括GPU服务器、AI加速卡、高速网络、交换机、光模块、存储、机柜、线缆、电力及相关基础设施。
- 2、根据业务算力需求,协同研发、架构、数据中心及运维团队制定采购计划、技术规格和交付方案。
- 3、负责供应商寻源、比选、商务谈判、招投标、合同签署及采购执行,保障算力资源按期、按质交付。
- 4、持续跟踪GPU、AI芯片、服务器、网络及存储产品的市场供需、价格、交期和技术演进,优化采购策略。
- 5、建立核心供应商资源池,负责服务器厂商、芯片厂商、IDC、云厂商及集成商的引入、评估和绩效管理。
- 6、负责AI算力采购成本分析,推动价格优化、规模采购、框架协议及降本增效。
- 7、识别供应链风险,包括芯片短缺、交付延迟、价格波动、单一供应商依赖及产品生命周期风险,并制定应对方案。
- 8、协调采购、研发、测试、交付、验收及付款全过程,推动采购项目闭环。
- 9、参与AI算力资源规划和年度预算制定,提升采购计划准确性和资源投入效率。
- 10、完善AI算力采购流程、供应商管理和采购数据分析体系,推动采购数字化和标准化。
任职要求
- 1、本科及以上学历,计算机、电子信息、通信、自动化、供应链管理等相关专业优先。
- 2、具备3年以上服务器、数据中心、AI基础设施、云计算或ICT设备采购相关经验。
- 3、熟悉GPU服务器、AI加速卡、CPU、内存、SSD、高速网络及存储等主要硬件产品。
- 4、了解NVIDIA、AMD、Intel及主流AI芯片和服务器生态,对AI算力基础设施有较强理解。
- 5、熟悉采购寻源、招投标、商务谈判、合同管理、供应商管理和采购交付流程。
- 6、具备较强的成本分析和商务谈判能力,能够独立完成重大采购项目。
- 7、对供应链风险、市场价格和交付周期敏感,具备较强的资源获取和协调能力。
- 8、具备良好的跨部门沟通和项目推动能力,能够协调研发、架构、运维、财务、法务及供应商共同推进项目。
AI算力采购履行专员
算力硬件采购履行:负责服务器、GPU 卡、网络设备等算力硬件采购订单全流程跟进与交付——下单确认、生产排程跟踪、发货协调、到货验收、入库对账;识别主流品牌机型配置单(BOM),按验收标准完成到货验收与序列号管理。
岗位职责
- 1、算力硬件采购履行:负责服务器、GPU 卡、网络设备等算力硬件采购订单全流程跟进与交付——下单确认、生产排程跟踪、发货协调、到货验收、入库对账;识别主流品牌机型配置单(BOM),按验收标准完成到货验收与序列号管理。
- 2、IDC 与带宽采购履行:负责机柜、带宽、IP、电力等 IDC 资源的采购执行与开通验收,跟进合同履行与续约;监控 IDC 服务 SLA(网络可用性、电力保障)与带宽使用情况,核对月结账单(带宽计费口径、电费等),推动费用差异闭环。
- 3、MaaS/API 服务采购履行:负责 Token 用量与计费对账、API 可用率与 SLA 达标监控、供应商月度账单核验与差异闭环处理。
- 4、交付绩效管理:监控与评估供应商交付绩效(OTD/SLA/缺陷率),主导异常订单(延期/缺货/规格不符)的风险预警与闭环处理。
- 5、数据运营与财务协同:维护系统采购数据的准确性与完整性,输出周/月度履行分析报告;协同财务完成三单匹配(订单/收货/发票)、发票核验与付款申请。
- 6、采购履行流程和体系建设:沉淀三大品类履行SOP、验收标准清单、风险预案库,推动履行流程标准化、数字化与可视化建设。
任职要求
- 1、大专及以上学历,供应链/物流/计算机相关专业。
- 2、2 年以上采购履行/跟单经验,具备算力硬件、IDC 或云服务任一方向的交付经验。
- 3、熟悉服务器/网络设备验收标准,能识别主流品牌机型配置单(BOM)。
- 4、了解 IDC 资源(机柜/带宽/电力)计费口径与资源开通验收流程。
- 5、精通 ERP(金蝶/用友/SAP/Oracle)与 Excel 等办公软件。
- 6、了解国际贸易条款(FOB/CIF/DDP)及报关清关基础流程。
- 7、具备较强的供应商沟通谈判与异常处理能力,细节管控意识强。
岗位职责
- 1、作为人力资源合作伙伴,深入理解业务战略与节奏,将业务需求转化为组织与人才规划,定期输出组织诊断与人才策略建议。
- 2、统筹市场、品牌、商务、运营等职能序列的全流程招聘,建设并维护国内与海外招聘渠道,搭建关键岗位人才地图,对到岗结果与人才质量负责。
- 3、承接集团半年度绩效评估机制在本部门的落地执行,结合业务特性设计差异化激励方案,并参与薪酬市场对标与调薪方案制定。
- 4、负责员工全生命周期管理与劳动关系合规,建立员工沟通机制,前置识别并化解员工关系风险。
- 5、支持海外市场拓展的组织与用工落地:参与海外分支机构设立的 HR 方案设计,参与属地雇佣、名义雇主(EOR,Employer of Record)、外派(Secondment)等用工模式的选型与执行,对接工作许可、跨境税务与社会保险合规事项。
任职要求
- 1、本科及以上学历,人力资源管理、心理学、工商管理、市场营销或相关专业。
- 2、5-8 年人力资源工作经验,其中不少于 3 年 HRBP 或全模块 HR 岗位经验;能独立承担招聘、员工关系、绩效管理、薪酬福利中至少 3 个模块。
- 3、具备海外工作或学习经历,熟悉至少一个海外市场的商业环境与用工实务,能适应并独立推进跨境协作。
- 4、有科技、互联网、跨境电商或出海企业工作背景者优先;有从 0 到 1 搭建 HR 体系经验者优先。
岗位职责
- 1、负责构建公司招聘体系,包括招聘流程标准化、制度规范建设、面试评估工具设计及招聘数字化建设(ATS系统优化与数据看板搭建)。
- 2、深入理解所支持业务线的人才需求,制定年度/季度招聘计划,负责全流程招聘执行(需求沟通、渠道开拓、简历筛选、面试安排、offer谈判及发放),保障招聘交付时效与质量。
- 3、建设并维护多元化招聘渠道,参与校园招聘项目策划与执行,搭建校招人才蓄水池。
- 4、推动雇主品牌建设,提升公司在目标人才市场的认知度与吸引力。
任职要求
- 1、本科及以上学历,人力资源管理、工商管理、心理学等相关专业优先。
- 2、3年以上招聘经验,其中至少1年以上HRBP或综合HR经验,1年以上AI行业招聘经验,熟悉技术人才(算法、工程、产品等)招聘特点。
- 3、精通主流招聘渠道的运营与管理,具备猎头合作及渠道效果评估经验。
- 4、有招聘体系搭建或招聘流程优化项目经验者优先。
岗位职责
- 1、负责公司账目核算,统筹全盘账务处理,重点做好费用核算、应付账款管理、固定资产核算、研发费用归集与辅助账编制,确保账务真实、准确、合规。
- 2、负责月度、季度、年度结账工作,编制资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表,配合CFO完成报表分析,为公司决策提供基础财务数据支持。
- 3、专职负责公司税务全流程工作,包括纳税申报、发票申领、开具、认证及管理,梳理税务优惠政策,规避税务风险,确保税务申报及时准确。
- 4、配合财务经理完成预算编制、成本控制、内控审核工作,协助对接审计、汇算清缴等外包事务,提供总账、税务相关财务资料。
- 5、负责公司财务凭证、账簿、报表等资料的整理、归档与保管,确保财务档案规范完整;对接出纳完成资金、费用相关账务核对工作,保障账实、账账相符。
- 6、协助处理研发费用加计扣除、政府补贴申请相关的财务资料整理,专项核算需求,联动总账与税务相关工作。
任职要求
- 1、学历:本科以上学历,会计、金融专业,英语6级及以上水平,持有初级及以上会计职称优先。
- 2、经验:5年企业全职会计工作经验,有科技类、研发型企业会计经验者优先。
- 3、专业能力:熟悉国家会计准则、税收法律法规及总账核算、税务申报流程,熟练使用财务软件(如用友、金蝶)及Office办公软件,能独立完成总账处理、纳税申报全流程。
- 4、核心素养:细心严谨、责任心强,具备良好的沟通协调能力、执行力、抗压力,一定的管理能力,坚守财务合规底线,有良好的职业操守。
岗位职责
- 1、负责海外公司账目核算,统筹全盘账务处理,重点做好费用核算、应付账款管理、固定资产核算、研发费用归集与辅助账编制,确保账务真实、准确、合规。
- 2、负责月度、季度、年度结账工作,编制资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表,配合财务经理完成报表分析,为公司决策提供基础财务数据支持。
- 3、专职负责公司税务全流程工作,包括纳税申报、发票申领、开具、认证及管理,梳理税务优惠政策,规避税务风险,确保税务申报及时准确。
- 4、配合财务经理完成预算编制、成本控制、内控审核工作,协助对接审计、汇算清缴等外包事务,提供总账、税务相关财务资料。
- 5、负责公司财务凭证、账簿、报表等资料的整理、归档与保管,确保财务档案规范完整;对接出纳完成资金、费用相关账务核对工作,保障账实、账账相符。
- 6、协助处理研发费用加计扣除、政府补贴申请相关的财务资料整理,专项核算需求,联动总账与税务相关工作。
任职要求
- 1、学历:本科以上学历,国际金融类专业优先,英语6级及以上水平,持有初级及以上会计职称优先。
- 2、经验:1-3年企业全职会计工作经验,有科技类、研发型企业会计经验者优先,处理过海外业务优先。
- 3、专业能力:熟悉国家会计准则、税收法律法规及总账核算、税务申报流程,熟练使用财务软件(如用友、金蝶)及Office办公软件,能独立完成总账处理、纳税申报全流程。
- 4、核心素养:细心严谨、责任心强,具备良好的沟通协调能力和执行力,坚守财务合规底线,有良好的职业操守。