小红书稀疏平台开发实习生
任职要求
任职资格 1、能熟练使用至少一门编程语言，如java、Python、C++或go； 2、具有扎实的计算机基础知识，包括数据结构、算法、操作系统等； 3、熟悉kubernete…
工作职责
职位描述 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6个月及以上的项目实践机会。 1、设计和实现AI全流程相关的基础设施和工具链，并推动落地到业务中 2、参与运营小红书大规模异构资源运营工作，包括调度系统、服务编排、服务可视化、成本优化等 3、参与小红书推广搜引擎使用的参数服务器的设计与开发工作 4、跟踪和研究最新的AI推理技术，为团队提供技术参考和建议。
模型压缩方向： 1、探索研发针对大语言模型、多模态大模型、StableDiffusion模型等模型的压缩技术，包括但不限于量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等； 2、参与/负责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。 推理框架方向： 1、参与/负责研发面向CV/NLP/多模态/大语言模型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。 高性能计算方向： 1、参与/负责AI推理/训练框架的底层性能优化工作，包括但不限于高性能算子、通信库开发与优化等工作； 2、参与/负责大模型计算引擎的研发工作，通过多种方式实现训推性能SOTA； 3、参与/负责前沿AI编译加速等技术的探索和业务落地。 模型训练方向： 1、负责调度公司所有模型训练与推理资源； 2、基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。
模型压缩方向： 1、探索研发针对大语言模型、多模态大模型、StableDiffusion模型等模型的压缩技术，包括但不限于量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等； 2、参与/负责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。 推理框架方向： 1、参与/负责研发面向CV/NLP/多模态/大语言模型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。 高性能计算方向： 1、参与/负责AI推理/训练框架的底层性能优化工作，包括但不限于高性能算子、通信库开发与优化等工作； 2、参与/负责大模型计算引擎的研发工作，通过多种方式实现训推性能SOTA； 3、参与/负责前沿AI编译加速等技术的探索和业务落地。 模型训练方向： 1、负责调度公司所有模型训练与推理资源； 2、基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。
团队介绍：广告业务原为商业产品与技术部门，为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术，负责端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵，践行"激发生意新可能"理念，致力于让营销更省心、更高效、更美好，推动商业的可持续增长，让不分体量、地域的企业及个体，都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里，你将投身建设面向未来的数字营销能力，接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法，在互联网广告行业始终创新。 课题介绍： 1、核心技术架构： 1）下一代广告技术栈： 模型算法层：搭建基于强化学习的智能出价与流量预估系统，攻克深层转化场景下的数据稀疏、多源异构数据融合（延迟数据/埋点噪声/跨平台行为）等行业难题； 系统工程层：构建支持基于长序列特征的实时预估框架，研发支持动态创意组合的自动化投放引擎； AIGC融合层：建立文/图/视频多模态生成技术中台，实现从IP素材生成到智能投放的全链路闭环； 2）行业首创的AIGC解决方案： 正在搭建全球领先的"小说→漫剧"智能生产线，攻克三大技术堡垒： 多模态叙事引擎：研发支持角色一致性保持（Character-aware Diffusion）、分镜自动生成（Storyboard LLM）、动态运镜控制（Camera ControlNet）的复合型生成框架； 工业化工作流：构建支持分布式渲染、多版本AB测试、合规性审核的智能生产管线，实现日均千级素材产能； 投放增效系统：开发生成质量量化评估模型（QAGAN），建立素材生成-投放效果的反哺优化机制； 2、岗位挑战： 你将主导： 构建支持沿模型的混合推理框架，优化多卡并行下的生成效率； 设计跨模态对齐算法，提升文字指令到视觉元素的可控生成精度； 研发基于用户行为分析的智能素材变异系统，实现CTR提升30%+的个性化内容生成； 打造从内容生产到实时竞价的全自动化广告引擎； 3、我们期待这样的开拓者： 精通Diffusion Models技术栈，具有LoRA/ControlNet/T2I-Adapter等微调框架的实战调优经验； 熟悉多模态大模型（如VideoPoet、Sora等视频生成技术原理），具备跨模态表征学习研究背景； 拥有广告算法背景者优先，熟悉CVR预估、智能出价等核心模块与生成式AI的结合点； 出色的工程化能力，主导过至少一个完整AIGC项目的端到端落地（从模型训练到服务部署）。
1、研发业界领先的推广搜深度学习训练框架，提供面向大规模稀疏数据的解决方案，服务于快手内部所有推荐类业务场景，包括 短视频、海外、广告、电商、直播等； 2、多样的业务形态和庞大的业务规模使得框架的开发与优化极富挑战性：万量级 GPU 卡，千亿量级样本，万亿量级参数，PB 量级训练数据。