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ATH-高级机器学习基础设施工程师/专家-AI制药
ATH-高级机器学习基础设施工程师/专家-AI制药
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ai制药
分布式训练
大模型
模型推理
算力调度
许可证合规
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
高薪前沿技术岗，聚焦AI制药底层基建，成长空间大但工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比机器学习工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4680 个在招 · 其中机器学习工程 约 240 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 机器学习工程 · 约 310 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里AI制药领域的机器学习基础设施搭建与优化，核心职责包括多卡分布式训练平台支撑、模型推理服务化及算力调度管理
需解决显存通信、断点恢复等技术难题，并兼顾算力成本控制与许可证合规，保障大模型训练与推理的高效稳定运行
最低要求
具备多卡分布式训练与推理服务工程经验，能够解决显存占用、节点间通信及断点恢复等关键技术问题
熟练掌握至少一种主流调度工具（Slurm、Ray或Kubernetes），用于资源编排与任务调度
工作职责
分布式训练平台：提供多卡分布式训练及续训微调场景的工程支撑
推理服务：实现模型推理服务化，构建批量生成任务队列与调度系统
算力调度：负责训练与推理任务的资源编排，平衡成本控制与排队公平性
依赖与许可证合规：梳理关键依赖项，处理商用授权会签事宜
优先资格
拥有大模型训练集群的搭建与运维经验
具备算力配额管理与软件许可证合规管理经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 适合追求技术深度、热衷于解决复杂系统工程问题的高级工程师
缺点 / 挑战
- 身处AI制药前沿赛道，接触顶级算力资源与大模型技术，技术挑战性与行业前景极佳
- 对底层系统能力要求极高，需同时兼顾性能优化与成本管控，工作压力较大
角色解读
- 可向AI基础设施架构师、首席科学家或技术总监方向发展，深耕AI底层工程领域
- 构建和维护支持大规模AI模型训练与推理的基础设施平台，确保高并发下的稳定性
- 精通分布式计算原理，熟练掌握K8s/Slurm等调度工具，具备解决GPU显存和通信瓶颈的能力
申请策略
- 强调在成本控制与资源效率方面的实际成果，这是企业非常看重的工程价值
- 突出展示大规模集群管理经验、分布式训练调优案例及具体的性能提升数据
- 深入理解Transformer架构在硬件上的映射，熟悉最新的大模型训练框架如Megatron-LM
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）详细阐述技术难点、解决方案及量化收益
- 请描述一次你解决多卡训练中断点恢复问题的经历
- 如何设计一个公平的算力排队系统以平衡不同优先级任务？
- 在Kubernetes环境下，如何优化GPU资源的利用率？
- 复习分布式系统理论，准备具体的性能调优案例，了解AI制药行业的业务背景
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
作为上市巨头的高级专家岗，薪资包极具竞争力，且通常包含丰厚的股票期权与福利。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
90较高
涉及大模型训练集群搭建与AI制药前沿应用，技术栈极其实用且处于行业领先地位。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈分布式训练、Kubernetes、Slurm、Ray、大模型
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗通常伴随高强度工作节奏，JD中未提及弹性工作制或WLB相关福利。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI制药方向具有显著的社会价值，旨在通过技术手段加速新药研发，改善人类健康。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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