咪咕安全数据分析专家
任职要求
知识：具有较强的学习能力，熟悉内容风控行业、通信行业发展情况，熟悉意识形态工作，对内容安全工作有较高认知；
技能：具有较强的内容安全数据分析能力，较高的文字水平，可独立完…工作职责
1.负责公司内容安全数据指标体系设计与落地； 2.负责内容安全舆情、指令、审核以及人审时效、算力使用等日常运营数据分析，监控公司内容安全风险水位； 3.负责监控展示系统的业务设计与运转效果优化； 4.负责内容安全管理工作中需要的数据调取与分析工作； 5.完成领导交办的其他工作。
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。
Location： 杭州市西湖区西溪谷国际商务中心G座 上海在静安区氪空间 北京在昌平龙泽地铁站滴滴天空之城A座 我们这里是滴滴国际金融最重要的业务和技术底盘，用技术的手段将底盘能力做扎实(即保障资金安全、业务系统高可用)， 国际化业务才能在更专注的去追寻业务的高速发展，不用因为技术底盘不扎实而影响业务的发展。如果你对这一块有兴趣，会得到比较快的技术成长 * 国际化业务目前发展势头良好。 * 资金安全&高可用，预防线上的资损问题和高可用问题，是国际金融业务的核心技术和底盘。 * 团队氛围开放积极，有机会与国内外各部门业务与技术进行日常交流学习。 职责要求: 1、滴滴国际化金融(IBG FinTech) 技术风险能力建设，包含应急能力、变更防御、红蓝攻防、性能容量、资金安全，构建Fintech技术风险体系； 2、参与重大项目的技术风险保障工作，对技术风险领域进行评审和分析； 3、贴身业务，挖掘业务风险，沉淀技术风险领域标杆，释放研发技术风险投入，更聚焦在业务研发上； 4、明星业务，多底盘充满了挑战和机遇，欢迎来战。
滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来，滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮，和滴滴Fintech一起快速成长。 职位描述： 1.负责国际化信用卡交易领域的架构规划、系统分析设计以及核心功能的编码工作； 2.负责攻克高并发、高稳定性、高可用、复杂业务模型等带来的技术难点，用合理的架构高质量高效率解决交易安全、金融合规、数据安全等问题； 3.负责该团队方向的技术规划、稳定性、资金安全、组织建设； 4.负责该团队方向的系统性能优化和故障排查，发生技术故障快速响应和止损，确保系统可用性、系统安全、资金安全、数据安全；
-数据库质量保证策略设计 -基于数据库内核架构（如事务引擎、存储管理、并发控制等），设计覆盖功能、性能、稳定性、安全性和灾难恢复的综合性测试策略 -针对极端场景（如硬件故障、网络分区、超大规模数据压力）和大事务/高并发场景，构建破坏性测试和压力测试模型 -测试用例开发 -编写自动化测试脚本（如Python/Perl/Shell/C++），覆盖SQL语法、事务隔离级别、锁机制、备份恢复等核心功能 -自动化测试工具以及测试用例管理平台的开发和管理工作。 使用各种测试工具和技术，自动化测试，记录和分析测试结果，并跟踪和验证缺陷 -编写测试报告和文档： 清晰准确地记录测试过程、结果和分析，编写测试报告和相关文档 -设计复杂场景测试用例，例如：极端压力测试：模拟百万级并发事务、TB级数据量下的系统稳定性；破坏性测试：强制断电、磁盘I/O错误注入、内存溢出等异常场景；边界条件测试：验证索引深度、页分裂、日志写满等临界值场景 -性能分析与调优 -使用工具（如sysbench、tpcc、tpch、自定义基准测试）分析查询执行计划、锁竞争、I/O瓶颈 -结合内核日志（如InnoDB redo log、PostgreSQL WAL）定位性能问题，推动优化方案落地 -缺陷管理与协作 -搭建测试环境（含多节点集群、混合负载），复现并跟踪内核级Bug（如死锁、数据不一致） -与开发团队紧密合作，提供Root Cause Analysis（RCA）支持，参与代码审查，提供测试反馈，协助开发人员定位和修复问题，推动内核代码修复 -技术预研与创新 -探索新技术（如向量化查询、持久内存、分布式事务）的测试方法 -开发定制化测试工具（如混沌工程平台、自动化故障注入系统）