快手多模态 Data Infra 高级工程师-【可灵AI专项】
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业优先； 2、3年以上数据工程系统或者基础架构研发经验，熟练掌握Java/C++/Python语言中的一种； 3、熟悉海量大规模数据处理技术，如Ray、Spark、Hudi、Paimon等； 4、具备多模态数据处理经验，了解图像、视频、音频等非结构化数据的存储与访问特性，有跨模态检…
工作职责
1、对接视频/图片/音频等各类多模态模型的数据生产需求，打造业界领先的多模态数据生产引擎，持续提升训练数据的规模、质量和迭代效率，支撑可灵全系多模态生成模型训练； 2、搭建 Data Centric 的多模态数据处理 pipeline，包括数据处理算子开发、跨模态检索引擎开发、多模态数据的内容理解、质量筛选、组织与合成等关键环节； 3、构建高可用、高吞吐的数据算法服务框架，支持多模态模型服务的快速部署，通过各种技术手段持续优化性能，降低推理成本，包括但不限于：算子/编译优化、异构推理、模型量化&蒸馏、分布式并行等； 4、设计并实现高可扩展、低成本的多模态数据存储架构，支持对象存储、文件系统及数据库技术的融合应用，参与多模态数据管理体系的建设，实现统一的元数据标准、数据编目、版本控制和生命周期管理； 5、构建跨模态数据关联与检索能力，支持基于内容的相似性搜索、标签检索和多模态联合查询； 6、跟踪业界前沿技术（如向量数据库、云原生存储、数据湖仓一体等），推动系统持续演进。
1、对接视频/图片/音频等各类多模态模型的数据生产需求，打造业界领先的多模态数据生产引擎，持续提升训练数据的规模、质量和迭代效率，支撑可灵全系多模态生成模型训练； 2、搭建 Data Centric 的多模态数据处理 pipeline，包括数据处理算子开发、跨模态检索引擎开发、多模态数据的内容理解、质量筛选、组织与合成等关键环节； 3、构建高可用、高吞吐的数据算法服务框架，支持多模态模型服务的快速部署，持续优化多模态数据的存储以及检索效率。
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。
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。
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、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、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，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、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。