小红书产品实习生-可观测&平台工程方向
任职要求
学历专业背景：本科及以上学历的在校学生，计算机科学、软件工程、信息管理等相关专业优先考虑，具备扎实的专业知识基础。 技术知识储备：熟悉监控日志报警、性能分析、AIOPS、高可用治理、混沌演练、CI/CD等领域有浓厚兴趣，具备一定的理论基础；有相关项目经验或实习经验者优先 核心能力素养：具备优秀的沟通协作能力，能够与不同背景…
工作职责
辅助产品经理开展云可观测性、高可用架构、平台工程相关的产品管理工作，包括需求调研、行业分析、产品规划、产品设计等工作； 参与学习和研究最新的可观测性、高可用、平台工程产品方案，为产品改进提供建议； 参与需求调研工作，与平台用户的需求沟通，理解和分解平台的需求，落实到产品规划和设计中； 参与产品研发落地工作，与研发团队保持紧密合作，协调组织设计、开发、测试资源推动产品发布和项目落地； 参与产品关键数据指标运营，产品用户反馈，持续优化产品；
1、负责可观测体系研发工作，围绕Metric、Log、Trace三大支柱，从全栈领域展开可观测基础能力建设； 2、负责监控平台、全链路追踪、日志平台、计算引擎（流式分析、实时告警、时序检测等）、云原生可观测等相关技术架构及产品设计； 3、保障可观测相关基础服务，在高并发环境下的高性能、高可用，推动技术、产品持续优化迭代。
发现数据库系统的性能瓶颈并作出针对性优化是一项重要工作。随着各类智能算法的发展和应用，学术界和业界也逐渐开始利用智能算法优化数据库系统中的各种模块，我们也考虑在实际产品中实现智能化数据库调优能力，项目内容包括但不局限于: 1、数据库可观察性接口：云原生数据库系统含有多种资源，针对性能问题实现系统可观测接口，数据收集与清洗； 2、数据库可操控性接口：定量化数据库系统对外提供的可操控接口特性； 3、多时间尺度的数据库性能分析模型：需要将已有的系统可观察性和可操控性模型化、定量化，建立多时间尺度的系统状态评估模型和状态迁移模型； 4、具有特征性的数据库性能调优算法：基于已有的可观、可控接口及数据库性能模型，设计并实现用于智能化自适应的数据库性能调优算法。
1.参与流媒体技术上层业务应用平台的相关系统开发，如：调度，转码，录制等； 2.参与流媒体技术产品化相关的平台开发，如策略平台，配置平台等； 3.参与流媒体平台音视频模块新功能的开发； 4.参与流媒体相关的系统稳定性，可观测性建设；
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：Stone-Dev Platform团队负责 AI 应用开发工具平台的产品研发及相关能力建设。具体包括为字节跳动内外的 LLM 应用开发者提供开发框架、DevOps、可观测、LLMOps 等效率工具，以满足其生产活动需求；支持开发者进行数据处理、Prompt 工程、模型训练评测及推理部署等端到端的模型迭代流程，不断提升 AI 应用的效果。团队整体致力于构建 LLM 应用开发者生态，并推动产品的商业化建设。 1、参与扣子等AI应用开发平台的核心模块的效果优化建设，包括Prompt的自动生成、智能优化，AI应用的效果评测、数据合成，模型训练的数据工程、SFT、RLHF等功能； 2、参与智能客服问答的算法微调训练，参与RAG等模块的效果优化，运用NLP、多模态等技术进行高质量内容召回，提升企业对话场景的产品效果能力； 3、持续跟进LLM前沿技术，参与AI相关新产品功能的设计，为团队提供前沿的知识和见解，支持模型在NL2Code、NL2Workflow、NL2APP等场景的落地和迭代。