小红书深度学习训练引擎研发工程师（实习）

工作职责： 1、参与千亿级大模型的分布式强化学习 RL 训练框架研发，提升百卡~千卡级训练吞吐与资源利用率 2、参与 100B以上多模态强化学习算法流程适配（如DAPO等），各领域任务的 RL 正确性验证 3、实验并调优不同并行策略（Tensor/ZeRO/FSDP/Pipeline Parallelism）在超大规模模型上的最佳配置组合 4、协助定位分析分布式训练中的关键性能瓶颈（如GPU利用率低、显存瓶颈、网络通信阻塞、I/O延迟等），设计并实施优化方案进行验证。 5、参与研发/优化训练引擎的关键特性，如大规模集群下的稳定断点续训、高性能异步Rollout机制、以及高性能算子（Kernel）的集成与优化。

1、研发面向大语言/多模态/CV/NLP等类型模型的推理与训练框架； 2、参与推理框架研发优化，包括算子优化、推理架构优化、异构调度等多种技术研发落地等； 3、参与训练框架研发优化，包括数据读取、分布式训练及微调工具链等AI基础设施的建设等； 4、参与多个业务场景中的模型压缩技术实现，对模型进行轻量化压缩，提高训练/推理效率，支持业务降本增效； 5、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型、多模态大模型、计算机视觉、语音、自然语言处理等业务训推任务的优化提效； 6、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。

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。

1、参与快手大规模深度学习推理引擎、大模型训练解决方案的研发与优化，包括大模型推理、模型训练框架、微调平台等； 2、参与底层算子的优化、通过优化访存pattern、计算提升推理性能，与算法部门合作，为公司大模型定制训练方案，探索RLHF、MoE、多模态、longcontext等前沿方向，提升训练性能； 3、优化推理框架上层调度策略，通过机内、机间的计算任务调度和通讯优化提升引擎性能；优化现有大语言模型相关工具和平台，提高模型训练、维护效率，降低成本，提升训练服务稳定性。