腾讯混元多模态算法研究员（Omni模态）（北京/上海/北美）
任职要求
1.计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制本科（优先）以上；
2.熟悉大规模多模态数据处理，高质量数据生成等实践经验者特别优先；
3.具有扎实的深度学习算法基础，具备扎实的大模型研发经验，有Diffusion Models和Autoregressive Models相关经验优先，有相关方向…工作职责
1.从事Omni多模态大模型的研发，包括训练数据的设计和构造，基础模型算法的设计，针对预训练/SFT/RL相关的优化，模型能力的评测，各种下游应用场景的探索； 2.科学分析研发中的各种问题，找到模型性能的瓶颈，从第一性原理出发找到解决方案，加速模型的开发和迭代，确保模型的竞争力和领先性； 3.探索实现Omni模态理解、生成能力的不同范式，研究下一代的模型架构，探索多模态模型的边界。
1.跟踪业界最新的语音生成算法研究，探索下一代语音、音频生成新范式，拓展语音生成边界能力； 2.探索多模态语音大模型的前沿技术，结合文本、语音、视觉等技术提升语音交互体验； 3.负责语音大模型的技术研发工作，推动模型性能提升与创新应用。
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。
1、负责快手搜推广服务的云原生管控方向，建设云上的平台化服务管控、服务调度能力； 2、结合服务场景设计相关调度策略、智能弹性伸缩能力、潮汐混部能力，提高集群硬件利用率。
负责快手搜索系统的业务引擎架构方向，面向短视频、电商、本地、搜索增长等多业务场景构建大规模业务引擎，支持算法业务的高效迭代。具体职责包括： 1、构建面向各个搜索业务的全链路业务引擎模块，包括策略服务、统一特征服务，排序服务等，支持算法和产运的迭代需求； 2、构建面向在线引擎的全图化引擎架构，提升全链路算法迭代效率和系统优化效率； 3、构建在线混部，动态算力等技术在高可用基础上提升在线引擎算力供给； 4、探索AI智能搜索、AI对话等新业务，探索大模型在搜索的应用落地。