快手AI数据引擎工程师-算法引擎部
任职要求
1、至少熟练掌握Java/C++中的一门编程语言，具备扎实的计算机基础功底，编码能力强； 2、熟悉 Hive/Flink/Spark/Hudi/Iceberg/HDFS/Calcite等大数据系统的基本原理，或其他的分布式计算/存储系统，有源码级开发经验者优先； 3、有算法模…
工作职责
1、参与设计与研发快手服务亿级用户的端到端机器学习平台，构建高性能、分布式、可扩展的AI数据计算/存储引擎，通过数据驱动模型生产，支撑包括推荐、广告、搜索、大模型等核心AI算法业务的高效迭代； 2、打造业界领先的AI数据引擎，包括高性能实时/离线分布式计算系统、流批一体化的AI数据湖存储系统、SQL化DSL描述的下一代数据处理平台，为百万核规模、EB级数据的高效计算、存储、迭代提供易用可靠的基础设施； 3、与算法工程师、研究员团队紧密配合，深刻理解端到端的AI模型研发流程，探索业界前沿的Data4AI技术，负责模型研究中数据工程方案的架构设计、实现、持续迭代和稳定性维护。
1、参与快手搜索引擎研发工作，服务数亿海量用户； 2、参与搜索引擎核心架构设计与开发，涵盖的方向包括： 1）参与新一代检索引擎的设计与开发工作，研发业界领先的在线检索系统（包含但不限于正倒排、ANN等）； 2）参与千亿级数据的离线构建、增量构建过程，设计并研发领先的build service系统； 3）面向视频、电商等搜索场景业务，建设统一的检索平台，有机融合ANN，倒排等多类检索引擎，提供极致效率的建库，服务，运维体验； 3、探索搜索引擎与AI检索新技术、新思想的应用和落地。
面向快手搜索业务，针对在线推理各个流程（特征、模型等）进行研发与优化； 1、针对搜索业务下的sparse/dense模型进行框架研发与优化，充分压榨GPU的能力； 2、针对推理场景下的特征、embedding查询计算优化，进一步提升CPU的计算效率； 3、支持大模型在搜索场景的落地工作。
1. 为快手打造大模型AI云原生K8s 基础设施建设，具备万卡以上规模的CPU/GPU调度能力，支撑包括 可灵大模型、搜推广 等核心模型的训练与推理调度； 2. 支撑数据、训练、推理等全场景AI负载生命周期管理，构建训推一体的统一调度架构，落地统一的配额和算力管理机制，实现负载高效协同与资源精准管控； 3. 深耕 GPU 调度与性能优化，落地 GPU 拓扑感知、优先级、抢占、QoS 感知等调度能力，支撑万卡级大规模 AI 任务高效运行； 4. 聚焦大模型云原生基础设施建设，负责高性能网络与存储加速、多云部署与调度能力，解决大模型训推理在通信、调度上的关键挑战，持续推动云原生与 AI 技术深度融合与架构创新。
1. 参与设计与研发快手公司级机器学习平台，赋能深度学习及大模型等核心AI的模型迭代； 2. 打造业界领先的机器学习自动化架构，支持模型开发、评估、部署、监控全链路智能闭环，集成模型版本控制、元数据管理等功能，支撑模型全生命周期管理，驱动核心业务指标持续突破； 3. 构建大模型分布式推理编排系统，实现多机角色调度，支持千亿级参数模型的分布式训练与推理任务拆分及协同计算； 4. 深度参与云原生AI基础设施的技术演进，研发包括：面向AI负载的预测式弹性伸缩系统，GPU资源调度与混部，高性能存储加速引擎等方向，持续推动云原生与AI技术的深度融合创新。