Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 3, 2026. First seen by Alion on Jun 1, 2026. Li Auto scores B on the Alion truth index.
岗位职责 / Responsibilities
1. 建设 AI 平台 MLOps 能力,覆盖训练、评测、推理、数据全流程流水线。
2. 设计并落地模型研发流水线:任务编排、参数与产物管理、评测联动、发布、可观测。
3. 基于 K8s、Workflow、调度系统,构建可扩展、可复用的平台能力,提升研发效率与资源利用率。
4. 推动 Agent 工程化方向,参与 OpenClaw / Claude Code / Agent CLI 等工具链在研发与运维流程的落地。
5. 沉淀最佳实践,推动训练、评测、推理场景从人工走向自动化、智能化。
任职要求 / Requirements
1. 本科及以上,计算机相关专业。
2. 3 年以上后端 / 平台 / MLOps / AI Infra 经验。
3. 熟悉 Python 或 Go,工程设计与问题排查能力扎实。
4. 熟悉 K8s、容器、Workflow、任务调度。
5. 理解模型研发流程(训练、评测、管理、发布)。
6. 具备平台化思维,能将复杂流程抽象为标准化、自动化能力。
7. 对 Agent、Claude Code、Cursor、MCP、工具调用等方向有了解或实践。
加分项
- Kubeflow、Argo Workflow、Ray、Volcano 等平台或组件经验。
- 大模型训练 / 推理平台、GPU 集群调度、模型评测平台建设经验。
- Agent 工具链、智能工单、研发助手等落地经验。
- 复杂流程平台化、跨团队推动方案落地经验。
岗位亮点
1. 深度参与公司级 AI 平台建设,覆盖训练、评测、推理、数据与 Agent 工程化全链路。
2. 面向真实大规模 AI 场景,解决效率、稳定性、资源治理和自动化问题。
3. 参与 AI Infra 向 Agent Native 平台演进,推动研发流程从"人操作平台"升级为"Agent 驱动任务"。
4. 技术挑战大、场景复杂,适合长期深耕 AI Infra / MLOps 方向的工程师。

