快手【留用实习】系统可观测开发工程师

1、基于快手自研的文生视频（可灵）、文生图（可图）、文生文（快意）等大语言模型和多模态模型，研发包含多媒体素材AIGC自动化创作系统与工具平台和 Chatbot、VideoCaption、VQA 等各类形态的工业级 AI Agent 系统，并应用于快手生态的内容生产与消费、内容理解与素材挖掘等各类业务场景； 2、参与研发AIGC、AI Agent等系统所依赖的关键子系统，并于算法团队合作持续迭代AIGC的内容质量与效果、AI Agent的智能化效果； 3、跟踪业界AIGC、AI Agent等内容成产、智能体的前沿进展，并将最新的大模型技术能力引入到实际业务场景中。

1、参与快手EB级大数据平台分布式计算引擎相关系统的研发与优化工作，解决实际业务需求与性能问题。子系统包括但不限于Hive、Spark，Presto、Flink、Druid、Clickhouse等； 2、接受大数据平台系统设计与实现复杂度的挑战，分析和发现系统的优化点，负责推动系统的合理性、可靠性、可用性的提升； 3、和开源社区保持交流，从社区引入对公司业务场景有帮助的特性与系统，或将内部研发的功能贡献到社区。

1、跟进业务需求，跟进IDC数据中心设备设施的供应管理&系统集成交付项目管理，保证供需平衡； 2、对接IT进行需求说明书的制作，流程的绘制等；系统后台数据的管理维护，以及组织系统平台操作指导培训；跟进业务逻辑需求分析，辅助系统的优化升级； 3、跟内外部（含供应商）沟通合同信息并跟进合同签署完成。

1.性能分析与优化：使用先进的性能分析工具（如nsys、torch profiler等），对大模型训练引擎进行性能剖析，定位瓶颈并提出优化方案。 2.分布式训练优化：深入研究分布式训练技术，探索并实现高效的并行策略，提升大规模模型训练的速度与效率。 3.代码优化与重构：参与训练引擎代码的优化与重构工作，提升代码质量与运行效率，确保系统的稳定性和可扩展性。 4.前沿技术研究：跟踪大模型训练领域的最新研究成果，复现并集成先进的优化技术，推动训练引擎的性能提升。