TCLAi技术专家
任职要求
无
工作职责
【工作职责】 1. 全局 AI 架构设计： 负责从 0 到 1 构建机器人的感知（语音/视觉）、认知（LLM/记忆）到决策（移动/交互）的全栈 AI 架构，确保低延迟、高可靠的端云协同体验。 2. 多模态模型融合： 领导 VLM（端侧视觉模型）与 LLM（大语言模型）的深度集成，实现“看到即懂、懂即反馈”的实时交互逻辑（如：视觉主动触发对话、基于环境的情感理解）。 3. 端侧部署与性能优化： 负责模型在端侧上的量化、剪枝与加速，在有限的功耗和算力下实现 流畅运行。 4. 全链路语音工程： 构建涵盖前端降噪、ASR（语音识别）、TTS（情感化语音合成）的闭环，重点突破嘈杂家庭环境下的唤醒与多轮对话。 5. 数据飞轮与自动驾驶： 搭建数据闭环系统（Data Loop），利用测试家庭反馈进行模型 SFT（精调）与 RLHF，提升机器人的个性化记忆与长线陪伴能力。 6. 安全与隐私架构： 设计端侧边缘计算方案，确保儿童视频/语音数据的绝对隐私安全，符合全球最严苛的合规标准。 【任职资格】—— 硬核与全栈 1. 学术与工程背景： 计算机、人工智能或机器人相关专业硕士/博士，5 年以上 AI 算法工程经验，至少完整主导过一款智能硬件的 AI 系统设计。 2. 大模型实战： 深谙 Transformer 架构，有 LLM（如 Qwen, Llama）精调与 RAG（检索增强生成）经验。熟悉多模态学习，有 VLM 落地经验者优先。 3. 端侧落地能力： 深度调优端侧 NPU/GPU/DSP，利用模型量化、算子融合等手段，在有限的硬件资源下榨取最大 AI 算力，解决发热与降频对 AI 体验的影响。 4. 全栈技术栈： * 精通 Python/C++，熟悉 PyTorch/TensorFlow 框架； o 熟悉常用语音处理流程（STT/TTS/NLP）； o 熟悉计算机视觉常见任务（人脸/骨骼/行为/物体识别）。 5. 系统工程思维： 具备深厚的分布式系统、中间件或实时通信（RTC）架构经验，能解决 AI 模块与其他硬件控制模块的协同开销问题。
1、负责将各类大模型（包括MoE架构、多模态模型及未来超大规模模型）高效部署至生产环境，持续跟踪并集成如vLLM、SGLang、xLLM等先进推理框架，保障新模型能够快速、高性能上线； 2、深入数据工程与模型蒸馏领域，通过数据合成、特征工程及知识蒸馏（如软标签蒸馏、特征蒸馏）等技术方案，系统性提升数据利用效率、降低模型部署成本，并验证其在业务中的可行路径； 3、探索并应用创作者Agent等前沿方向，将其能力赋能于训练样本自动合成、Train-Free冷启动及自动化评测等场景，革新传统数据与评估工作流； 4、对业务模型进行深度的推理性能优化，包括但不限于动态批处理、量化压缩、注意力机制优化等，持续降低服务延迟与资源消耗，并积累超大规模（如万亿参数）模型的部署经验与技术储备； 5、负责构建和优化大规模模型的强化学习（RL）、监督微调（SFT）及端到端训练的完整工程链路；提升训练流程的稳定性与吞吐量，并设计和复用离线验证与评测链路，为算法团队提供高效的迭代与效果评估环境。
我们是中台技术部大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」，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。其中 QuickSilver 大模型生产部署平台负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建训推引擎，为公司所有大模型算法同学提供端到端一站式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，持续赋能小红书社区、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！ 岗位职责： 1、负责大模型平台整体架构设计，构建高可用、高性能、可扩展的云原生体系。 2、主导大模型全流程 DevOps/MLOps 工程体系建设，打造端到端一站式平台能力。 3、推动训练框架、推理引擎、压缩工具链与平台深度集成，提升模型研发与发布效率。 4、负责平台核心模块研发（模型管理、任务管理、实验系统、评测与发布等）。 5、持续优化平台性能、稳定性与可观测性，支撑多模型、多业务的规模化生产需求。 6、跟踪并引入行业前沿 AI Infra 技术，推动平台能力和产品体验持续演进。 7、协同上下游团队进行必要的资源调度与自动化优化，共同提升算力效率。
1、负责内容场景智能化相关的AI工程落地和能力沉淀； 2、构建大模型支持的用户理解、内容理解，内容审核以及内容生成等场景； 3、负责AI服务相关高效开发运维能力的持续沉淀（AI DevOps），包括大模型相关的数据集生产与消费等，保障线上AI服务的稳定性； 4、参与全局性和前瞻性的AI产品能力规划，支持架构设计和核心技术细节实现，帮助团队攻克各种技术难关，保障和提升平台稳定性。
高德信息业务数据平台团队，负责高德核心业务的数据建设，涵盖扫街榜、搜索、推荐、广告、酒店、旅游、门票、租车、美食、加油充电、电影、房产等多元化场景。通过埋点治理与数据优化，驱动业务快速增长。 职位描述 1、埋点体系建设：负责埋点SDK建设与维护、埋点元数据体系设计、埋点治理，对接多业务方完成埋点方案设计； 2、AI赋能数据团队：运用AI技术重构数据开发流程，打造AI Native数据团队，极大提升开发效率； 3、数据平台建设：构建与维护搜索、推荐、广告等C端基础数据体系。