滴滴高级/资深后端研发工程师-司机业务(JR20260122013)
任职要求
1.计算机相关专业本科及以上学历，1-8年后端开发工作经验，熟练掌握 Golang、PHP、Java 中一种或多种编程语言；熟悉掌握至少一种中间件技术原理及实践，如数据库、缓存、消息队列等。
2.具备较好的问题发现…工作职责
1.参与千万级订单规模的司乘两端全流程业务，涉及司机交易、定价、平台、费用等业务场景及快车、出租车、专车、豪华车等多品类业务。 2.负责对司机多品类、多场景的复杂业务逻辑抽象建模，设计并搭建业务平台能力支持新业务/新功能快速孵化接入，支撑多品类日常业务迭代，保障司机体验与交易效率。
1.参与网约车供给系统整体建设，搭建网约车运力供给生态商家全生命周期运营技术体系，覆盖渠道商家、司机 、车全维度运营，搭建渠道商家管理、司机招募管理、车商治理、车辆租售等核心功能，赋能渠道与司机。 2.主导 / 参与业务需求研讨与技术方案设计，推动技术架构持续演进，保障系统高效率、高稳定性，匹配业务长期发展需求。
1.负责网约车司机运营技术体系搭建，落地司机全生命周期运营系统，支撑司机组织管理、司机供需牵引等核心业务。 2.搭建司机端运营产品及底层运营引擎，落地行为牵引、司机任务、司机沟通等核心系统，夯实运营技术底座。 3.负责网约车通用数据服务、特征数据建设，落地通用组件能力，为业务提供数据支撑。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系