滴滴技术专家(J250819006)
任职要求
1、全日制统招本科及以上学历，计算机相关专业；5年以上研发工作经验。 2、基础扎实，精通Java并发编程、JVM，理解网络通信、多线程等基础框架，对各种开源开发框架如Spring boot、mybatis等有深入的应用和优化经验，掌握它的原理和机制； 3、熟悉大型分布式系统的设计与开发，熟练掌握如消…
工作职责
滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来，滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮，和滴滴Fintech一起快速成长。 1. 负责多国金融业务账号体系、统一KYC领域的系统架构设计和研发工作，包括注册登录、鉴权、用户管理、统一账号管理、统一KYC等领域，为研发质量和系统稳定性负责。 2. 有机会主导并深度参与多个0-1、或1-100的关键项目建设，主导系统规划、讨论，共同打造业界领先的支付、金融平台。 3. 有机会学习并理解金融行业知识，了解海外的支付和金融市场，成为有国际化视野的技术专家。 4. base地：上海/杭州/北京
1.基于历史数据和专家经验，基于数据分析、挖掘，设计针对盗用、欺诈、作弊等风险的安全策略且持续优化； 2.平衡支付体验的便捷和风险控制，设计、实施、监控风险-收益最优化的安全策略，保障业务健康发展； 3.与数据、产品、技术团队深度合作，建设风险引擎中台能力。
- 参与过银行/Fintech核心系统的无线服务端、用户系统、网关模块需求分析、架构设计及代码开发 - 负责银行无线服务端、用户系统、网关模块等入口服务的优化、重构及功能扩展，作为银行入口服务，确保入口系统具备高性能、高可用性及安全性 - 对接银行内交易系统、客户系统、营销系统等，确保高并发场景下的金融数据的准确性、可靠性、稳定性 - 参与银行业务的多端建设和优化，抽象端内各领域模块建设，对多端多业务场景提供快速技术支撑；
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。