快手(大模型专项）高级Java开发工程师（AI应用方向）
任职要求
1、本科及以上学历，计算机相关专业； 2、3年及以上Java开发经验，有扎实的计算机基础知识，优秀的设计与编码能力； 3、熟悉常见开源中间件(缓存、消息队列、数据库等)的基本原理和使用，有大型分布式系统的开发经验； 4、有很强的责任心，积极向上，学习能力强。有较强的团队协作能力。
工作职责
1、负责AI相关算法能力在短视频/直播场景的应用开发，对接算法团队和业务方，积极推进AI能力的落地； 2、能够根据业务需求，设计整体技术方案，并进行高质量开发；对现有系统的不足进行分析并给出解决方案； 3、参与内容理解系统架构的升级迭代，具有良好的系统抽象能力，能提出创新的解决思路和方案，为团队引入创新技术。
职位描述： 1、参与大模型应用开发平台的设计、开发及应用工作，能主动发现技术⽀撑业务存在的瓶颈，支持公司内部大模型应用快速落地； 2、参与大模型应用开发平台技术架构解决方案，并参与技术研发和效果优化等工作，推动产品持续增长； 3、与前端、产品及运营团队密切沟通，按需求迭代更新并维护平台功能； 4、保障大模型应用系统的稳定、高效运行，帮助业务优化性能和改善系统稳定性； 5、加分项：支持国际版建设，包括多语言建设、多时区、海外场景等内容的设计开发工作
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、负责大模型平台的架构设计和核心功能研发，构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系； 2、负责构建面向大模型全流程的DevOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地； 3、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、GPU虚拟化、存储&网络加速等手段，提升GPU集群使用效率； 4、将平台和框架结合，通过任务调度、弹性容灾、性能优化等措施端到端提升AI生产效率，涉及k8s/kubeflow、网络通信、分布式训练等； 5、优化各AI平台性能，提升系统稳定性和可扩展性，保障大规模并发场景下的服务质量与用户体验； 6、持续研究分析业内创新AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，提升创新能力与产品体验。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
1.负责产品线测试全流程，深入理解业务和系统架构，参与重大产品需求和架构设计评审，关注需求和系统的可测性和设计的合理性，识别相关风险，对支付平台的后台架构、业务及代码层面深入的专项分析及优化； 2.参与自动化用例的编写，结合业务主导性能、安全、异常等专项能力和金融业务测试工具平台的研发建设，不断提升专业度和深入度 ； 3.预研新技术，持续探索并落地行业先进的测试技术和理念，在实际工作中运用创新方法和工具帮助团队提升效能。