百度质效平台研发工程师（J86371）
任职要求
-熟练掌握 Java 或 Python 开发语言，具备扎实的编程基础和良好的代码规范 -熟悉主流框架（如Spring Boot、Django/Flask等），具备丰富的相关项目经验 -了解大模型基础，有大模型应用开发经验者优先 -熟悉D…
工作职责
-负责质效平台的系统设计与开发，确保系统性能稳定、高效运行 -持续优化现有系统的架构与代码，提升系统性能和用户体验 -结合大模型开发AI能力，为业务质效赋能 -与业务质效团队紧密合作，确保项目按时高质量完成
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；
-负责服务端质量效能相关领域内的基础平台及工具能力建设，提供高可靠性及易用性的测试服务及工具，赋能业务质效提升 -深度参与业务质量、效能相关提升方案设计，协同业务团队高质量交付产品 -负责服务端系统级领域编解码、录制回放等相关测试服务及工具能力开发 -参与团队AI、eBPF、中间件等创新技术的探索及研究，用更先进的技术架构解决业务质效提升痛点
1、参与大模型在公司质效领域的应用落地，包括使用开源模型或者API搭建大模型应用架构、评测体系建设、智能体建设、智能CR、智能问答、UI自动化、测试用例生成等； 2、学习跟踪业界大模型在效能领域的最新进展，并探索大模型在公司效能方向的机会点和提升改进落地效果；
1、负责软件需求到实现过程中的设计与技术选型工作，并参与核心业务模块、通用业务系统的开发工作； 2、负责项目管理流程标准化、环境建设、CICD、自动化工具类产品的研发工作； 3、深入理解业务需求，提供具体的解决方案，满足各种复杂业务场景下的产品需求； 4、参与产品的需求讨论、系统分析，负责后台系统的功能设计，承担核心模块的代码编写，完成产品的开发和维护； 5、实践先进研发理念，探索并引领先进研发模式和优秀工程实践在滴滴的落地工作。