小红书【REDstar】大模型应用算法工程师
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、软件、人工智能、电子信息、网络安全、数学等相关专业优先； 2、对AI应用系统有丰富的实战经验，如语义理解、情感分析、RAG、多模态理解及生成等，有扎实的理论基础和丰富的研发经验； 3、具备较强的coding能力，熟练使用Python/C++等语言，熟练掌握DeepSpeed、Megatron等框架；在ACL/EMNLP/ICML/ICLR/NIPS/CVPR/ICCV等顶会有论文发表经历优先； 4、有机器学习、数据挖掘等相关项目实际经验者，或者知名数据挖掘比赛（例如KDD Cup等）中取得领先名次者优先。
工作职责
1、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展，将相应技术赋能到小红书实际的业务场景中，包括社区，商业化，交易等，持续推动AGI在业务场景下的落地应用； 2、基于成熟的AI平台服务，构建完善的AI原生应用和X+AI应用，包括如智能助理、知识问答、深度研究等，打造具有核心用户价值的热点应用； 3、探索大语言模型、多模态模型、扩散模型等在搜广推场景的落地方案。
1、参与语言及多模态大模型的对齐技术研究与优化，聚焦于解决模型在复杂指令遵循、推理、幻觉、工具使用等问题中的表现瓶颈，提升模型的实用性与可靠性； 2、研究并理解模型能力与对齐之间的关系，探索更有效的对齐技术，包括可扩展的人类监督方法等，设计并执行复杂的理解性实验，分析大模型在不同数据分布和任务场景下的表现，发现并解决影响模型性能的关键问题； 3、开发和完善大模型的评测系统，对模型能力和对齐水平进行评测，识别并解决模型可能存在稳定性、安全和幻觉问题，利用多种方法分析、理解模型行为，并指导模型进行迭代； 4、与产品、工程、安全团队紧密合作，将研究成果有效落地，确保模型应用符合实际需求，并在关键技术上做到行业顶尖水平。
小红书中台AI Infra团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，具备专业的大模型训练加速、模型压缩、推理加速、部署提效等方向硬核技术积淀，基于RedAccel训练引擎、RedSlim压缩工具、RedServing推理部署引擎、DirectLLM大模型MaaS服务，支撑小红书社区、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！ 大模型训练方向： 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Pipeline； 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/通信瓶颈； 3、基于自建的训推引擎，落地公司统一的大模型生产部署平台，为公司所有大模型算法同学提供端到端的一站式服务。 大模型压缩方向： 1、探索研发针对大语言模型、多模态大模型等场景的压缩技术，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； 3、参与/负责针对英伟达GPU、华为昇腾NPU等不同的计算硬件，制定不同的模型压缩方案并在业务落地。 大模型推理方向： 1、参与/负责研发面向LLM/MLLM等模型的稳定、易用、性能领先的AI推理框架； 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，支撑各业务方向持续降本增效； 3、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。 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。 大模型服务方向： 1、参与/负责大模型MaaS系统的架构设计、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，实现万亿级并行推理系统； 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MaaS上的使用问题。
小红书中台AI平台团队致力于打造业界领先的一站式AI平台，通过技术创新和工程优化，为公司AI业务发展提供强有力的基础设施支撑，实现算法研发效率的显著提升和成本的有效控制。我们负责调度公司所有AI模型训练及推理的数万卡GPU资源，基于自研的训练、推理、智能体框架，为公司所有算法及工程同学提供端到端、一站式的AI研发能力，包含大模型数据处理/训练/压缩/推理/部署及开箱即用的API体验、AI知识库/智能体应用构建、搜广推数据生产/模型训练/模型上线/特征管理/模型测试等。 1、负责大模型/搜广推模型开发平台、AI应用开发平台的架构设计和核心功能研发，构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系； 2、负责构建面向大模型、搜广推、智能体全流程DevOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地； 3、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、GPU虚拟化、存储&网络加速等手段，提升GPU集群使用效率； 4、将平台和框架结合，通过任务调度、弹性容灾、性能优化等措施端到端提升AI生产效率，涉及k8s/kubeflow、网络通信、分布式训练等； 5、优化各AI平台性能，提升系统稳定性和可扩展性，保障大规模并发场景下的服务质量与用户体验； 6、持续研究分析业内创新AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，提升创新能力与产品体验。
1、负责视频/图片前处理修复增强算法的研究与落地，包括但不限于超分、降噪、去模糊、人像修复等； 2、负责在视频/图片画质还原领域探索diffusion生成式模型的应用与落地； 3、负责视频/图片画质分析和质量评估算法的研究和落地，包括但不限于噪声估计检测、低质检测（编码artifact/模糊/过锐）、色彩/曝光/对比度/清晰度评价、美学/构图评价等； 4、负责视频/图片场景分类和分析，用于改善视频编码效率和传输效率，包括但不限于ROI检测、场景分类、复杂度分析等。