小红书【2026校招】大模型训练/压缩/推理Infra研发工程师

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。

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。

1、对业务模型训练效果的数据负责，与算法进行专业对话，结合模型能力要求进行数据策略的制定，为模型效果提供最优解决方案，支持从模型冷启、样本设计、数据生产、效果优化、线上监控的全过程，推动策略迭代提升模型效果； 2、负责搜索、安全生态、内容理解、大模型、商业交易等业务板块的模型需求，基于业务场景模型的应用效果设计运营链路，从模型实际应用收益出发，推动模型的策略、规则、数据链路的优化； 3、基于行业常见智能化应用手段，例如agent、rag、pe等，进行智能化标注策略设计，提供专业的智能化数据方案，搭建人机协同、智能化标注等数据链路，拿到效率、成本的收益； 4、保持数据行业前沿的视角和前瞻性的专业思考，持续推进智能化标注策略迭代，同时辅助内部工具平台、组织与业务交付流程的优化，提出有效建议，提高团队整体业务效率。

1、探索新一代大语言模型基座架构，完成扩散模型（diffusion model）在大语言模型的重塑，突破逐个token预测的方式，实现高效的推理模式，探索全新scaling law； 2、实现大模型训练的数据清洗、合成和评估；设计和实现大模型训练的AI Infra框架。