百度自动驾驶数据闭环高级后端工程师(J94282)
任职要求
-2年及以上经验,本科及以上学历 -熟练的python语言技能,熟悉shell命令及开发,掌握python/c++/go其中一门语言,对多线程、异步、大数据、高并发等系统有独立设计经验,扎实的计算机科学基础,拥有缓存、消息队列,关系数据库,nosql,操作系统,网络协议等相关知识,并对其中任一项具备深入的理解和认识 -熟悉分布式计算相关技术,熟悉hadoop、spark、storm等系统原理和适用场景,并拥有集群设计和SRE经验,具备服务网格,大…
工作职责
-负责自动驾驶数据全链路数据流构建,完成数据闭环下的AI Infra系统构建,包含挖掘相关框架、标注、数据管道、分布式训练、模型评测、推理和部署全链路的建设 -负责数据闭环系统稳定性和效率建设,对数据飞轮落地有想法和落地路径 -负责面向AI Infra 的数据存储系统建设,了解高吞吐下的Infra 框架设计 -负责面向大模型时代的工程架构优化工作,对各业务进行对接和合理化评估,针对现行系统中各种问题进行分析优化,给出设计优化方案并实现
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。
滴滴出行国际化金融测试团队,负责核心业务质量保障,包括支付、风控、现金贷、信用卡等业务,团队技术导向,紧跟公司业务,质量保障能力处在行业前沿水平。 1、负责国际化支付系统的核心链路测试架构工作; 2、负责金融域内质量保障体系的构建和实践; 3、参与前线调研,负责前线业务对接,打通国际前线和质量Team信息渠道,消灭认知GAP、赋能国际金融业务 4、通过前瞻性的能力、机制建设, 规避业务质量风险;
1. 负责万亿级别QPS的分布式缓存/存储集群,支撑公司所有产品线的业务需求; 2. 设计、研发高可用、高性能的缓存/存储架构和中间件,应对弹性扩缩容,秒级故障自动切换,异地多活,分布式事务等极具挑战性的工作内容和方向; 3. 优化系统性能,深入内核,提升基础服务相关资源的使用率,增加系统稳定性,保障业务运行; 4. 设计并研发自动化运维平台,提升运维质量和效率,探索运维自动化和智能化技术和方向。