快手大模型数据交付专家（视频/图像生成方向）-【可灵AI专项】
任职要求
1、本科及以上学历，专业背景不限，摄影、影视编导或美学类专业、外语（英语、日语、韩语）等专业为加分项； 2、2年及以上视频/图像大模型领域相关工作经验，熟悉数据生产全流程，能够熟练运用项目管理工具和方法，对AI有热情，熟悉市面上热门大模型工具； 3、有良好的数据分析能力，…
工作职责
1、统筹视频/图像生成模型不同专项的数据标注和评测项目的交付工作，包括对接需求、制定合理的交付方案。对交付中的风险及时把控，制定风险应对策略，确保项目高效交付； 2、负责数据质量把控，梳理并分析数据质量的问题，优化质控方案，能够反哺和迭代标注标准，提升标注质量，从而提高模型效果； 3、深入理解业务场景、行业动态和大模型技术趋势，推动数据团队和算法、产品团队的深度融合，共同制定并明确标注规范与交付标准； 4、能够根据业务需求合理分配工作任务，组织管理外包、众包人员，充分发挥团队成员的专业优势，提升团队整体工作效率； 5、建立和完善标注项目的质量控制体系，结合项目需求不断优化标注-审核-验收-交付流程，确保数据高质量交付。
将大模型能力做成可上线、可迭代、可控成本的产品能力。通过打造数据飞轮、模型适配与后训练、评测与实验等关键手段，实现端到端的闭环交付，持续提升产品的效果与稳定性。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项：包括语言大模型（LLM）应用后训练与智能体优化、多模态大模型（VLM/MLLM）应用后训练与智能体优化，以及图像、视频、语音、文档等场景下的 AIGC 能力构建与生成效果优化。 需求与问题定义 深入业务与产品共创需求，深入业务与产品共创需求，将文本、图像、视频、语音、文档等场景诉求转化为可执行的 AI 任务定义，明确目标、边界、优先级与验收口径。 方案与应用架构 在Prompt、RAG、微调、Agent等路线间做技术选型与权衡，设计端到端应用架构（含上下文、工具调用、记忆、权限与安全），并完成RAG、Multimodal RAGMemory、Tool Use、多Agent等能力的工程化落地与生产级集成。 数据飞轮与治理 搭建高效的数据采集、清洗与标注工程流水线。前瞻性地探索合成数据与模型自标注等自循环策略，同时建立完善的数据版本追踪与质量评估体系，真正打通“模型训练-业务应用-用户反馈-数据迭代”的增强回路。 模型适配与后训练 主导基座大模型向顶尖垂直行业专家的后训练的全链路技术演进，包括高质量的SFT、RL阶段PPO、GRPO等前沿强化学习与偏好优化算法攻坚，全面突破模型在复杂业务场景下的指令遵循精度、极致可控性与长链路逻辑推理天花板，显著提升大模型在复杂业务场景下应用能力。 评测体系与实验 面向业务目标设计评测指标与Rubric，搭建自动化评测框架（含人工评审），建立离线基准与线上实验体系（A/B、Bandit），持续监控指标漂移与策略投机以防止效果退化。 生产交付与运营 负责系统集成与上线发布，对线上质量、稳定性与成本负责，建立监控、告警、兜底与人工接管机制，推动持续迭代。
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。
【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。
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！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。