快手机器学习平台工程师【数据方向】
任职要求
1、有算法模型领域经验，了解推荐领域主流模型结构，了解TensorFlow/Pytorch 等深度学习引擎； 2、编程技能：至少熟练掌握Java或C++中的一门编程语言，扎实的计算机基础功底； 3、大数据：熟悉 Flink/Hive/HDFS等数据系统的基本原理，有源码级经验者优先。 如果具备上述三种技能，你将会非常适合我们的岗位； 如果只具备上述两种，你需要有一颗爱学习的心，有投入到硬核AI科技领域的热情，我们会帮助你成长。
工作职责
1、参与研发快手的端到端机器学习平台，作为公司级的平台，支撑了包括推荐、广告、搜索等核心业务的算法迭代； 2、通过开源或自研的大数据系统，构建特征工程领域的高性能计算存储框架和统一开发平台，与训练引擎一起，支持算法团队的研发效率； 3、重点研究数据的存储与传输格式，分布式计算框架，算法DSL语言，TaskFlow 等技术，不断优化海量数据下的特征工程系统效率。
【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。
团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与设计并实现高可用、可扩展、分布式机器学习平台，支持语音、音乐、多模态相关算法高效迭代； 2、构建大规模数据存储、处理、分析系统，保障Pretrain/SFT/RL各个阶段的训练数据生产，持续提升数据的规模、质量、多样性； 3、与算法同学深度合作，优化数据处理依赖的基础模型，并参与大模型的训练评测，通过数据驱动模型效果提升； 4、负责数据和AI Infrastructure前瞻技术的调研和引入，持续加强提升部门关键技术竞争力。
阿里巴巴智能信息事业群，聚焦AI在信息服务赛道的创新应用，从工具到服务，持续为用户提供高效、智能的AI应用。智能信息事业群核心产品为夸克、通义、UC浏览器、书旗小说、超级汇川等，以多产品矩阵，覆盖横跨各年龄段的7亿+用户人群，服务超10万+客户。 负责智能信息基础技术平台系统相关研发，包括不限于以下方向： 1、构建高效可靠的云原生容器平台、提出资源优化模型以提升业务资源效率、参与机器学习工程平台的建设和优化，以及运用技术和标准化方案确保平台服务的稳定性和可维护性。 2、负责开发和优化大模型应用开发框架，创造高效的搜索应用解决方案，并深度参与智能信息系统的基础架构与组件开发，以确保技术的高效集成与实际落地。 3、开发和优化搜索引擎，高并发检索、大数据分布式存储及流批计算等系统，深入搜索业务需求设计实现解决方案，不断提高业务性能、系统稳定性，提升系统效率和成本效益。 4、开发和优化推荐引擎、模型预测和向量检索等基础系统，深入参与信息流推荐业务以实现业务需求，同时基于业务洞察设计新平台或改进现有系统，提升系统效率和成本效益。 5、开发和优化实验平台与系统，紧跟AB测试技术前沿，为业务提供精准的实验设计和分析、优化关键指标，并应用算法提高业务参数寻优的效果和效率。 6、具备数理统计基础，在数据科学、数据分析方向有经验者优先。
1、负责内部机器学习平台训练框架的研究与开发（包括数据预处理/训练/推理），服务于广告、推荐、搜索等场景； 2、负责实时高性能推理系统设计与开发，如算子融合、编译优化、模型量化、混合精度、异构硬件加速等； 3、负责性能优化与架构升级，持续提升数据预处理/训练/推理性能； 4、与算法工程师深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化。