快手Java工程师（AI应用方向）-【综效线-企业应用部】
任职要求
1、熟悉 Java 或 Python，有扎实的计算机基础，对数据结构、算法基础有理解，熟悉面向对象设计； 2、熟悉多线程编程…
工作职责
1、负责场景的实现，采用成熟的工程手段，将 AI 大模型相关的能力，在 ToB 场景落地，构建下一代企业级智能应用； 2、对场景任务，按照 CoT、ToT 等思想进行任务分解，通过实验去验证任务分解的合理性； 3、充分利用不同 AI 模型的能力特性，结合工程手段和资源，提升整体应用层表现的良品率、稳定性、和性能； 4、负责必要的基础设施建设，搭建模型评估、prompt 工程实验的管道/平台，将模型选择和效果验证的效率最大化。
【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。
【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、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系
Location： 杭州市西湖区西溪谷国际商务中心G座 上海在静安区氪空间 北京在昌平龙泽地铁站滴滴天空之城A座 我们这里是滴滴国际金融最重要的业务和技术底盘，用技术的手段将底盘能力做扎实(即保障资金安全、业务系统高可用)， 国际化业务才能在更专注的去追寻业务的高速发展，不用因为技术底盘不扎实而影响业务的发展。如果你对这一块有兴趣，会得到比较快的技术成长 * 国际化业务目前发展势头良好。 * 资金安全&高可用，预防线上的资损问题和高可用问题，是国际金融业务的核心技术和底盘。 * 团队氛围开放积极，有机会与国内外各部门业务与技术进行日常交流学习。 职责要求: 1、滴滴国际化金融(IBG FinTech) 技术风险能力建设，包含应急能力、变更防御、红蓝攻防、性能容量、资金安全，构建Fintech技术风险体系； 2、参与重大项目的技术风险保障工作，对技术风险领域进行评审和分析； 3、贴身业务，挖掘业务风险，沉淀技术风险领域标杆，释放研发技术风险投入，更聚焦在业务研发上； 4、明星业务，多底盘充满了挑战和机遇，欢迎来战。