腾讯微信视频号-后台开发高级工程师-推荐系统后台开发
任职要求
1.计算机相关专业本科及以上学历，2年以上开发工作经验； 2.熟悉 Linux 开发环境，熟练掌握一门编程语言（C/C++等），熟悉数据结构与算法，擅长用编程解决问题，熟练掌握至少一门脚本语言（shell/python等）； 3.熟悉深度学习相关框架如tensorflow、caffe、pytorch，有底层框架优化且开源经验优先；具备扎实数学/算法功底，对机器学习、概率统计等算法原理有所了解者优先；有搜索/广告/推荐场景优化主流深度学习框架（如tensorflow）经验者优先；有推荐/搜索/广告系统服务架构研发经验者优先…
工作职责
1.负责视频号推荐的产品和算法需求，包括线上推荐策略开发、模型特征开发、数据与画像开发等工作； 2.负责视频号推荐后台的架构优化，降低请求延迟和计算成本，提升推荐效果； 3.负责视频号推荐后台组件的开发，支持短视频推荐、直播推荐、红点推荐、订阅号场景视频推荐等业务。
1.负责微信视频号推荐后台开发的需求实现，包括模型和策略的接入，重点关注视频号入口的直播推荐； 2.针对直播业务的特性，优化推荐链路，使得各链路能够支持更大规模的候选； 3.参与特征处理和接入工作，持续优化特征更新及在线服务链路。
随着视频号业务发展以及大模型 AI 能力的突破，视频号业务与大模型结合努力尝试，希望在视频创作等场景进行结合落地。为了保证需求快速高质量的迭代，希望邀请热爱技术的你，一起攻克这些难题。 1.为推荐场景提供高性能的可靠特征计算能力； 2.对模型服务性能做极致优化，保证需求的快速迭代和高质量稳定运行； 3.结合业务场景对模型进行管理调度以及针对性优化，提升业务的稳定性； 4.完成内部AI应用研效工具建设，帮助产品迅速落地想法，提升迭代效率。
随着视频号业务发展以及大模型 AI 能力的突破，视频号业务与大模型结合努力尝试，希望在视频创作等场景进行结合落地。为了保证需求快速高质量的迭代，希望邀请热爱技术的你，一起攻克这些难题。 1.为推荐场景提供高性能的可靠特征计算能力； 2.对模型服务性能做极致优化，保证需求的快速迭代和高质量稳定运行； 3.结合业务场景对模型进行管理调度以及针对性优化，提升业务的稳定性； 4.完成内部AI应用研效工具建设，帮助产品迅速落地想法，提升迭代效率。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性