百度产品解决方案架构师（J85173）

-根据To B医疗市场及客户需求，在通用产研侧设计与落地标准化与有竞争力的产品解决方案，提高方案的可复制性及方案落地的能力； -基于医疗行业场景及解决方案，沉淀通用产研标品建设需求，为通用产研产品规划、产品标准化建设及迭代、行业与区域布局等提供know how -深刻理解医疗客户业务需求、产品功能&非功能需求，对接各产品研发团队，为客户提供一个或多个产品组合的通用产研侧定制化解决方案 -沉淀基于业务场景的产品解决方案，打造产品标杆案例，促进通用产研与GTM的握手和协同 -可独立跟进负责产品及项目解决方案制定、售前支持、招投标工作

-参与负责百度文心大模型的训练优化和支持 -负责百度核心产品飞桨的分布式训练功能和架构开发 -参与前沿大模型训练技术和超大规模分布式训练架构技术的探索和研究 -参与飞桨深度学习框架的优化工作，使开发者能够以更简单的方式实现各类任务，降低学习成本和开发成本 -负责异构高性能计算平台的设计、研发，高性能计算库、通信库开发与优化 -探索深度学习大语言模型、跨模态模型等领域的算法-工程协同优化方案 -根据整体技术方案完成高质量的开发、自测及项目文档编写

-建设业界领先的AI异构算力容器平台，提供高性能、高稳定性、高易用性的百舸产品，支持AIGC、智算中心、金融、 -结合 SOTA 模型训练推理优化原理，深入模型结构与设计思路，将训练推理优化手段工程实践化，为客户提供系统性加速方案，提升训推效率 -在自研芯片上适配常见大模型，结合深度学习训推框架特性，开发或调优相关算子，提升模型在芯片上的性能和精度表现，辅助客户进行芯片选型和应用 -针对大规模异构集群场景下，探索训推任务管理、异构资源调度、虚拟化混布、容器存储、高性能网络、分布式训练和推理等技术的创新和应用 -探索业界最新技术方向，参与机器学习框架等开源社区，提升百度混合云AI核心竞争力

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。