携程后端开发专家(MJ026641)
任职要求
善于学习，能够独立解决开发中遇到的难点问题，抗压能力强。熟悉常用业务架构的设计，具备良好的编程能力和代码风格。对服务的监控告警、安全、稳定性、健壮性、降级服务有深入理解。对微服务有较深入的理解，对微服务治理有实际经验。精通Java开发及应用框架，基本功扎实，对高并发Java有深刻认识。精通Java多线程编程，对Java异步编程有…
工作职责
主导用车核心链路的整体技术规划，保持系统的高可扩展性与稳定性。并作为领域专家，完成领域内系统的优化和重构，提升领域整体的架构合理性。参与用车产品需求分析与评审，提出有建设性的技术解决方案，帮助业务实现业绩目标。带领团队出色完成用车业务需求，并能推动持续优化提升系统稳定性和架构合理性。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；
1、负责小天基/神农控制台/ASO/staragent/统一运维平台的前端开发工作，完成产品的前端框架升级，保证流畅的交互体验。 2、结合阿里云整体的视觉设计风格，建设统一的前端基础组件库（组件库、图形库、工程体系、低代码、服务化平台等），保障前端性能及交互一致性的同时，提升研发效率 3、基于阿里云统一的AEM基础设施对用户行为进行记录并建立数据化度量体系，为产品交互及后端性能优化方案或技术选型提供数据支撑 4、负责线上系统的维护和管理，保障系统稳定运行；
1、负责小天基/神农控制台/ASO/staragent/统一运维平台的前端开发工作，完成产品的前端框架升级，保证流畅的交互体验。 2、结合阿里云整体的视觉设计风格，建设统一的前端基础组件库（组件库、图形库、工程体系、低代码、服务化平台等），保障前端性能及交互一致性的同时，提升研发效率 3、基于阿里云统一的AEM基础设施对用户行为进行记录并建立数据化度量体系，为产品交互及后端性能优化方案或技术选型提供数据支撑 4、负责线上系统的维护和管理，保障系统稳定运行；