百度大模型推理服务端工程师（J94378）
任职要求
-本科或硕士研究生，计算机相关专业，两年以上后端开发经验 -熟悉Golang 、 python语言编程；有较强的编程、算法实现、文档撰写能力，具有良好的代码风格和质量意识，能独立完成算法和工程应用模块的设计、开发、测试和应用 -精通Linux平台编程，熟悉docker、k8s相关组件和操作 -了解深度学习算法，了解LLM基…
工作职责
-负责百度千帆大模型平台模型服务工程相关系统的开发和支持，推理服务架构稳定性、性能优化、扩展性技术研发 -参与大模型的国产芯片适配、推理加速与优化工作，参与深度学习前沿加速技术研究 -将AI前沿技术应用到各个垂直行业，负责相关应用工程配套开发 -根据需求文档进行相关产品的开发，撰写开发文档，对负责的产品做好客户支持工作
-负责秒哒产品后端服务支撑工作，包括平台功能、智能体框架等需求理解，系统分析，设计及实现 -深入理解业务模型，采用合适的系统架构应对多变市场环境带来的需求变动和复杂的业务模型 -攻克服务中高并发，高稳定性，大数据处理，业务合规要求带来的各种挑战及技术难关 -深入了解两端全流程业务，了解并掌握后端整体的系统架构，参与中台的业务架构设计与优化工作
-负责秒哒产品后端服务支撑工作，包括平台功能、智能体框架等需求理解，系统分析，设计及实现 -深入理解业务模型，采用合适的系统架构应对多变市场环境带来的需求变动和复杂的业务模型 -攻克服务中高并发，高稳定性，大数据处理，业务合规要求带来的各种挑战及技术难关 -深入了解两端全流程业务，了解并掌握后端整体的系统架构，参与中台的业务架构设计与优化工作
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。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。