快手数据工程研发工程师/专家-【商业化研发】

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。

中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；

1、负责B站广告业务的客户端研发，支撑全系产品的商业化需求； 2、与商业化产品团队配合，深度参与商业产品需求讨论与功能定义； 3、负责B站广告业务客户端 SDK 的建设与优化，完成高质量编码； 4、设计良好的代码结构，不断迭代重构，提高代码扩展性，提升研发效率； 5、承担关键技术选型、难题攻关和新技术探索等相关工作，支撑广告业务高效、稳定迭代。

关于我们 我们是阿里巴巴国际数字商业集团-阿里巴巴国际站-Accio算法团队。阿里巴巴国际站是全球最大的跨境B2B数字化贸易平台。 我们团队一直追求极致的技术创新 (每年都有多篇顶会paper)，从Bert到T5，多次推动业务跨越式发展。去年自研LLM完整技术栈，成功驱动生意助手大规模商业化落地。今年正在全力打造全球首个B2B AI Sourcing Agent，自研Agent框架和全新AI Search系统，目前已成功全球发布，迈向更广阔的未来。 职责描述： 1. 负责跨境电商垂直多语言多模态大模型的研发，包括SFT到RLHF的LLM全链路post-training技术建设。 2. 负责AI Native专项能力建设，包括但不限于NL2SQL, RAG System, Agent System, Function Call, Workflow Reasoning等。 3. 负责跨境电商AI创新业务落地，包括但不限于用最前沿的RAG/Agent技术，重构B2B Sourcing的全新交互体验。 4. 负责LLM的前沿技术探索，持续迭代自研模型能力，支撑AI Native产品落地。