百度深度学习技术平台部_AI应用研发工程师(J70382)

1. 负责商业化的机器学习平台研发；负责相关平台的能力建设、平台运维、质量保障； 2. 负责开发大模型应用和落地相关算法服务和平台，包括不限于大模型训练平台、大模型部署平台、Agent平台、大模型交互平台等； 3. 负责相关的技术预研和创新落地；技术创新如专利、论文的撰写； 4. 负责外部技术影响力交流等。

1. 负责商汤SenseCore AI云、大模型开发平台等产品项目落地的技术工作，包括云基础设施、大模型基础设施优化、大模型应用开发等业务架构设计，以及AI应用定制化开发的技术设计和技术管理工作； 2. 负责客户技术对接，协同公司内外部产品团队、售前团队以及项目管理团队，做好需求管理，参与并指导团队实施项目定制化开发工作，完成客户项目落地； 3. 拓展和对接合作伙伴，围绕产品构建解决方案和技术生态体系。

1、设计和实现机器学习平台系统, 包括dataloader/工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求; 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务的训练任务; 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。

部门介绍： 小红书的AI技术中台目前由AI技术部负责建设，通过标准化的AI技术能力提供支持公司各个业务团队（包括社区，交易，商业化，广告，agi），实现AI能力的共享和复用，提升技术资源的利用率和公司的创新迭代速度，并降低技术成本和稳定性风险。 工作职责： 作为小红书AI技术部 智能调度开发工程师： 1、负责机器学习系统资源智能调度的设计和开发，服务于各方向（搜广推核心场景、LLM场景等）的模型训练、模型评估和模型推理； 2、通过调度技术、引擎技术提升在离线资源分配和利用效率，并提升训练、推理性能，支持公司业务的快速发展。 3、通过对机器学习平台的架构升级和产品迭代，大幅提升算法同学的模型迭代效率。 4、打造具有业界一流水平的机器学习技术，通过开源共建等各类形式，提升团队与个人在业界的影响力。