快手【留用实习】训推框架编译优化工程师

1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术，支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化；支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地； 2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务；相关编译优化功能开发，以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限； 3、参与支持日常的大模型推理服务部署，参与内部日常提效工具的研发。

1、负责快手各产品后端系统、平台系统的研发工作，通过敏捷开发支持产品需求快速迭代，不断优化系统架构，支撑业务规模增长，保障服务稳定； 2、对现有系统的不足进行分析，找到目前系统的瓶颈，改进提高系统性能； 3、参与解决海量数据分布式处理、高效查询、数据一致性、准确性等方面带来的各种技术难题和挑战。

1、负责容器云平台的一个或多个领域的设计与开发； 2、基于Kubernetes完善统一调度、多集群联邦能力，提升集群运维效率； 3、基于但不限于servicemesh技术栈，实现微服务架构业务&离线计算任务的流量管控、链路追踪等基础能力； 4、负责公司混合计算平台及相关技术的设计与开发，提升异构资源管理效率； 5、结合容器领域前沿技术，负责容器云全局技术优化与落地实践。

1、负责研发快手的机器学习平台，作为公司级的平台，支撑了包括推荐、广告、搜索等核心业务的算法迭代； 2、通过自研大数据引擎，构建特征工程领域的高性能计算存储框架和统一开发平台，支持算法团队的研发效率； 3、重点研究海量数据的存储与传输格式，分布式计算框架，算法DSL语言，TaskFlow 等技术，不断优化模型工程的系统效率。