极飞科技技术支持工程师(J10951)
任职要求
1.航空、自动化、电子相关专业本科以上学历；
2.熟悉飞控、GPS、惯导、电…工作职责
1.产品技术支持，为海外分销商提供远程及现场技术支持，快速诊断并解决产品软硬件问题。 2.推动产品优化与质量改进，系统化收集、分析海外市场产品故障数据及客户反馈，提炼核心问题并输出技术报告，协同研发、质量部门推动设计改进，提升产品国际适应性。 3.分销商技术能力建设，通过技术赋能提升分销商的维修及客户服务能力，定期组织全球技术沙龙，建立技术知识分享会。 4.技术文档与知识库管理，主导技术文档的编写，搭建全球案例知识库，实现技术经验跨区域复用。 5.完成上级安排的其他工作任务。
1、项目交付：负责机器人及弱电项目的成功交付，涵盖地图扫描、点位布局、机器人设备配置与调试等关键环节。 2、试运行与陪产支持：主导项目试运行阶段的工作，以及陪产期间的技术支持，迅速响应并解决试运行或陪产中遇到的各种问题，确保系统稳定、可靠运行。 3、施工组织设计：根据公司项目管理标准，编写施工方案，确保施工过程的科学性与规范性，按时提交项目相关文档，为项目管理提供坚实的信息支撑。 4、项目总结：参与项目总结与复盘工作，提炼项目过程中的成功经验与不足之处，为组织过程资产的积累与持续改进贡献力量，促进团队整体能力的提升。
1.可靠性计划制定与风险分析。依据产品或项目要求，制定全面的可靠性计划，明确目标、任务、流程和时间节点，主导或指导开展 FTA、FMEA 等可靠性风险分析工作； 2.可靠性指标分配与设计评审。将系统级可靠性指标合理分配到各子系统、零部件和组件；参与产品设计过程，进行可靠性评审，从可靠性角度提出改进建议，优化设计，降低风险； 3.运用预测方法和模型，对产品在不同工作条件下的可靠性进行预测； 4.设计并搭建可靠性试验体系，建立定性、定量可靠性增长、可靠性鉴定评价体系；参与产品各阶段方案及样机评审，把控可靠性设计风险； 5.可靠性数据分析与改进。基于可靠性数据分析结果，识别产品可靠性的薄弱环节和潜在问题，提出针对性改进措施，推动产品质量和可靠性持续提升； 6.识别、评估和监控项目中影响可靠性的风险，制定应对措施，解决可靠性相关问题；提供可靠性技术培训和指导，在产品出现可靠性问题时提供技术支持和解决方案； 7.完成上级安排的其他工作任务。
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。