主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Token Foundry-技术专家-模型工程-ModelScope魔搭",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-开发"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "人工智能",
"company_size": "未披露",
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"company_description": "通义提供人工智能模型及文档阅读等AI应用。"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "硕士及以上学位",
"language": "具备较好的英文读写能力",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "本岗位负责围绕ModelScope模型生态，开发各领域模型（尤其是LLM，多模态理解以及Diffusion生成等）落地所需的相关开源工具链。探索强化学习、模型评估、Agent系统、持续学习等前沿技术，并支持相关技术的通过魔搭站点以及生态为依托，实现服务化落地。打通模型从ckpt落地为实际应用所需的自动化部署，评测等一系列工程链路，以及Agentic应用生态的落地。同时参与跨部门、跨公司、以及与全球开源社区的协作，探索AI领域前沿技术研究与创新，推动包括大模型在内的各领域最前沿模型生态的发展和推广。",
"requirements_text": "1. 硕士及以上学位，计算机科学或相关领域专业。 2年及以上相关领域开发经验。对LLM、Diffusion等模型等，以及围绕模型的工具框架体系，以及AI Infra方向有深入了解。在大模型的训练微调、评估、Agentic生态等领域研发经验者优先；具备大模型训练微调（SFT，RL等）经验，对Megatron，transformers，flashattention以及vLLM/Sglang等框架有相关开发经验者优先。\n2. 扎实的编程能力，精通 Python、Rust等编程语言。对ModelScope、HuggingFace等开源社区和平台有深入了解和使用经验者优先。\n3. 良好的工程架构设计能力，能够从开发者视角思考问题，能够独立处理复杂的技术挑战。\n4. 出色的分析问题、解决问题能力和团队沟通协调能力。具备较好的英文读写能力。\n5. 对开源社区有技术热情，有开源生态建设相关经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Rust",
"模型训练",
"架构设计",
"沟通协调",
"沟通能力",
"解决问题",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "在大模型的训练微调、评估、Agentic生态等领域研发经验者优先；具备大模型训练微调（SFT，RL等）经验，对Megatron，transformers，flashattention以及vLLM/Sglang等框架有相关开发经验者优先；对ModelScope、HuggingFace等开源社区和平台有深入了解和使用经验者优先；5. 对开源社区有技术热情，有开源生态建设相关经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "Token Foundry-技术专家-模型工程-ModelScope魔搭\nToken Foundry-技术专家-模型工程-ModelScope魔搭\n\n基础信息\n职位类别：技术类-开发\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n本岗位负责围绕ModelScope模型生态，开发各领域模型（尤其是LLM，多模态理解以及Diffusion生成等）落地所需的相关开源工具链。探索强化学习、模型评估、Agent系统、持续学习等前沿技术，并支持相关技术的通过魔搭站点以及生态为依托，实现服务化落地。打通模型从ckpt落地为实际应用所需的自动化部署，评测等一系列工程链路，以及Agentic应用生态的落地。同时参与跨部门、跨公司、以及与全球开源社区的协作，探索AI领域前沿技术研究与创新，推动包括大模型在内的各领域最前沿模型生态的发展和推广。\n\n职位要求\n1. 硕士及以上学位，计算机科学或相关领域专业。 2年及以上相关领域开发经验。对LLM、Diffusion等模型等，以及围绕模型的工具框架体系，以及AI Infra方向有深入了解。在大模型的训练微调、评估、Agentic生态等领域研发经验者优先；具备大模型训练微调（SFT，RL等）经验，对Megatron，transformers，flashattention以及vLLM/Sglang等框架有相关开发经验者优先。\n2. 扎实的编程能力，精通 Python、Rust等编程语言。对ModelScope、HuggingFace等开源社区和平台有深入了解和使用经验者优先。\n3. 良好的工程架构设计能力，能够从开发者视角思考问题，能够独立处理复杂的技术挑战。\n4. 出色的分析问题、解决问题能力和团队沟通协调能力。具备较好的英文读写能力。\n5. 对开源社区有技术热情，有开源生态建设相关经验者优先。\n本岗位负责围绕ModelScope模型生态，开发各领域模型（尤其是LLM，多模态理解以及Diffusion生成等）落地所需的相关开源工具链。探索强化学习、模型评估、Agent系统、持续学习等前沿技术，并支持相关技术的通过魔搭站点以及生态为依托，实现服务化落地。打通模型从ckpt落地为实际应用所需的自动化部署，评测等一系列工程链路，以及Agentic应用生态的落地。同时参与跨部门、跨公司、以及与全球开源社区的协作，探索AI领域前沿技术研究与创新，推动包括大模型在内的各领域最前沿模型生态的发展和推广。\n1. 硕士及以上学位，计算机科学或相关领域专业。 2年及以上相关领域开发经验。对LLM、Diffusion等模型等，以及围绕模型的工具框架体系，以及AI Infra方向有深入了解。在大模型的训练微调、评估、Agentic生态等领域研发经验者优先；具备大模型训练微调（SFT，RL等）经验，对Megatron，transformers，flashattention以及vLLM/Sglang等框架有相关开发经验者优先。\n2. 扎实的编程能力，精通 Python、Rust等编程语言。对ModelScope、HuggingFace等开源社区和平台有深入了解和使用经验者优先。\n3. 良好的工程架构设计能力，能够从开发者视角思考问题，能够独立处理复杂的技术挑战。\n4. 出色的分析问题、解决问题能力和团队沟通协调能力。具备较好的英文读写能力。\n5. 对开源社区有技术热情，有开源生态建设相关经验者优先。",
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