水滴AI Builder 研发工程师
任职要求
基本要求：本科及以上，1-3年工…
工作职责
如果你对AI保持强烈好奇心，不只是停留在"试过"，请看过来： 我们看的不是你从哪毕业、在哪家公司干过，而是你有没有用AI真正动手做过事。 以下任何一条，都是我们想聊的： - 用AI工具完成过实际工作任务，真的解决了问题 - 尝试过搭AI应用、写工作流、做自动化 - 用AI编程工具做过项目或项目的一部分 - 试过Prompt工程、RAG、Agent，有自己的实践 - 在任何平台分享过AI相关的实践或作品 - 主动研究过AI怎么用在自己的工作场景里 不要求有完整作品集，但你得动过手、有自己的思考、能讲清楚做了什么和学到了什么。 在这里，你将可以： - 直接影响业务 — 你做的AI应用不是demo，是跑在真实业务里、影响真实用户的 - 定义规则而不是执行规则 — 公司AI时代的新范式，由你参与定义 - 被看见 — 入职后由研发负责人直接带，你做的事不会埋在汇报链里 - 和一群人一起干 — 这里有一群热爱AI并积极实践的先行者，不是你一个人折腾AI 我们，不考算法题，不背八股文！就聊聊你用AI做过的事——做了什么、为什么做、过程中怎么想的、学到了什么。因为，我们关心的是你做事的过程和思考，不是简历上写了什么。我们想看到的是真实的你自己。
1.负责腾讯云云开发CloudBase、微信云开发、微搭AI Builder等产品的长期战略规划，制定产品路线图，明确核心功能与优先级； 2.深入洞察开发者需求，设计符合场景化需求的云端开发平台、Serverless服务、云原生AI Agent平台等解决方案； 3.推动产品功能迭代，协调研发、设计、市场等团队，确保产品高质量交付； 4.跟踪国内外AI Coding、Serverless、低代码等领域的趋势和竞品动态，制定差异化竞争策略；分析开发者生态及行业痛点，挖掘产品在Web、小程序、游戏、企业应用等场景的落地机会； 5.制定产品商业化策略，设计定价模型、套餐方案及增长策略，推动收入规模提升。
1. 情报解码与范式预测： 拒绝平庸的游戏分析和市场综述，你需要构建基于 AI 驱动的全球游戏动态监控系统，识别影响市场的关键变量与范式转移（Paradigm Shift）机会。你的洞察将转化为直达创始人的战略建议，直接影响公司级的决策。 2. 新物种预研：寻找面向新时代的制作人和团队，深度参与项目从0到1的立项和孵化。你需要像制作人一样敏锐，像设计师一样深入思考，发掘并定义具有爆发潜力的创意方向。 3. 生态狩猎： 开展战略投资。用极客的眼光在全球范围内捕捉最前沿的游戏团队，评估其研发能力与内容创造力。 在这里，你将成为米哈游大脑的关键节点，为米哈游的下一个五年寻找技术、艺术与用户需求的奇点。在这里，你将利用AI的算力边界与人类的审美直觉和判断力，拆解全球游戏产业的底层逻辑，在未知的荒原中挖掘并孵化极具生命力的新物种。
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。