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小红书大模型推理框架研发工程师/专家

社招全职5-10年引擎地点:北京 | 上海状态:招聘

任职要求


1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟悉C++/python开发;
2、熟悉至少一种主流的深度学习训练或推理框架(TensorFlow / PyTorch / Onnx / TensorRT等)的原理和实现;
3、具备AI模型性能调优、量化和稀疏化经验者优先;
4、有强烈的工作责任心,较好的学习能力、沟通能力和自驱力;
5、良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。

工作职责


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/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架;
2、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术,打造高效、易用、领先的AI推理框架;
2、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作,包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等;
3、与全公司各业务算法部门深度合作,为重点项目进行算法与系统的联合优化,支撑业务目标达成。
包括英文材料
数据结构+
算法+
C+++
深度学习+
TensorFlow+
PyTorch+
性能调优+
TensorRT+
ONNX+
Python+
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社招引擎

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! DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品,通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务,致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择,并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务,各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责: 1、参与/负责大模型推理服务平台(MaaS)的架构设计、系统研发、产品研发等工作; 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作,实现千亿级Token并行推理平台; 3、为内部产品线提供解决方案,协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。

更新于 2025-08-25
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DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品,通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务,致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择,并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务,各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责: 1、参与/负责大模型推理服务平台(MaaS)的架构设计、系统研发、产品研发等工作; 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作,实现千亿级Token并行推理平台; 3、为内部产品线提供解决方案,协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。

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社招5-10年引擎

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。

更新于 2025-08-25
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社招2年以上CSIG技术

1.参与基于GPU的高性能计算(HPC)项目设计与开发,负责GPU芯片(NVIDIA,AMD等)的底层性能优化与调优; 2.针对大模型推理场景,优化和扩展vLLM、SGLang等框架的核心模块,提升计算效率与资源利用率; 3.深入分析GPU硬件架构特性(如Tensor Core、显存带宽、通信机制等),设计并实现高性能算子与算法; 4.探索前沿技术方向(如混合专家模型MOE、动态计算图编译优化、JIT等),推动AI工程化落地的效率提升。

更新于 2025-06-17