TCL产品材料整合资深工程师(XQ251023123)
任职要求
1. 大学本科及以上，理工科专业，逻辑思维及问题分析能力强，具备项目管理经验 2.本科3年，硕士2年以上LCD产品整合相关经验，熟悉CF/Cell其中1~2项工艺制程…
工作职责
1.主导新产品新材料制程可行性评估，制定工艺方案，组织新产品新材料试验，主导新产品良率提升和放量导入； 2.主导新产品品味和信赖性等客诉改善，制定对策并落地； 3.组织面板工艺制程能力评估； 4.参与大型重大顽疾专项攻坚改善
1.主导模组段量产品材料相关的良率提升，评估良率改善的技术方案及可行性，推动专项改善及跟进改善结果 2.主导模组段量产品客诉推进改善，措施落地，闭环管理，产出8D报告，并能对应客户 3.模组段量产品良率及异常监控，异常改善推进及风险品管控处理 4.模组段量产品过程指标监控与预警，减少风险批，降低异常发生
1.主导模组段量产品材料相关的良率提升，评估良率改善的技术方案及可行性，推动专项改善及跟进改善结果 2.主导模组段量产品客诉推进改善，措施落地，闭环管理，产出8D报告，并能对应客户 3.模组段量产品良率及异常监控，异常改善推进及风险品管控处理 4.模组段量产品过程指标监控与预警，减少风险批，降低异常发生
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。