小红书AI Infra 研效专家 - 跨端架构
任职要求
【我们期待这样的你】 - 技术底盘与中台视野：3年以上跨端（RN/Flutter等）研发经验，深入理解底层架构与渲染原理，有 Native 模块或同类技术封装实践经验；对工具链、开发框架、基础组件有体系化建设经验，具备优秀的通用能力抽象与底层 API 设计思维； - 跨界融合能力：具备扎实的 Native (iOS/Android) 实践经验或 C/C++ 功底，熟悉客户端底层渲染机制、线程模型与跨语言通信； - 极致的优化者：拥有丰富的性能调…
工作职责
【团队介绍】 我们是小红书前端的核心中台团队，支撑社区、电商、商业化等全平台业务，致力于为全公司打造最强的跨端“技术弹药库”。 🚀 新挑战：拥抱 AI Native。面对业务的高速爆发，我们正在组建全新精锐力量，重构下一代跨端研发框架、底层容器、工具链与组件生态，支撑大模型带来的组织演进 🌱 高成长：无职级，不设限。公司推行全面扁平化管理，拆除科层制天花板。只要你有破局能力，我们提供充分的试错空间，让你的基建成果直接提升全线的战斗力，实现个人职业生涯的“指数级加速”。 【你的角色与挑战】 - 打造中台技术底座：立足中台视角，主导小红书跨端（RN等）基建体系的演进。为内部开发者提供开箱即用、稳定高效的研发调试工具链、底层运行时容器与高质量的核心组件物料； - 探索 AI Native 研发范式：不只是“使用”AI，而是利用大模型重构跨端研发链路。在代码智能生成、智能调试、物料自动化生产等场景落地创新方案，大幅度降低开发门槛，打造下一代极客开发体验（DX）； - 攻克性能极限：在千万级 DAU 极其复杂的业务场景下，深挖内存、首屏渲染、滑动等性能瓶颈，从底层提供超越行业常规的极致优化方案，让业务跑得更稳、更快； - 引领技术视野：紧跟前沿社区动态，深入理解业务开发者的核心痛点，探索并定义小红书下一代跨端与大前端中台架构。
1.参与京东跨境电商AI Infra技术架构体系建设，制定和推进架构规范的落实； 2.负责复杂技术项目的顶层方案设计，完成关键技术问题判断和事情的拆解； 3.调度系统优化：参与智算操作系统研发，优化 Kubernetes 或 Ray 的 GPU 资源调度能力； 4.高可用性保障：解决GPU集群的故障恢复（Fault Tolerance）与弹性容错（弹性 Checkpoint）； 5.效能与可观测性：构建集群效能评估模型，精准度量算力资源利用率（MFU/HFU）； 6.跟踪行业趋势和技术前沿，根据业务实际需求，为团队引入新技术和新方案；
1.参与京东跨境电商AI Infra技术架构体系建设，制定和推进架构规范的落实； 2.负责复杂技术项目的顶层方案设计，完成关键技术问题判断和事情的拆解； 3.调度系统优化：参与智算操作系统研发，优化 Kubernetes 或 Ray 的 GPU 资源调度能力； 4.高可用性保障：解决GPU集群的故障恢复（Fault Tolerance）与弹性容错（弹性 Checkpoint）； 5.效能与可观测性：构建集群效能评估模型，精准度量算力资源利用率（MFU/HFU）； 6.跟踪行业趋势和技术前沿，根据业务实际需求，为团队引入新技术和新方案。
参与推荐系统 GPU 推理引擎的研发工作，支撑生成式推荐、排序、召回等业务场景的在线推理服务落地。参与 CUDA 算子开发与优化，包括算子融合、量化（INT8/FP8）、Tensor Core 使用、显存与访存优化等方向，持续提升单卡吞吐与推理延迟表现。参与推理图优化工作，基于 TensorRT / ONNX Runtime / TVM / Triton 等主流框架完成模型的图变换、算子替换、kernel 调优，协助推动模型高效上线。针对推荐模型的特点（稀疏 Embedding、变长序列、多塔结构等），协助完成定制化推理方案的开发与调优，解决 Host-Device 传输、KV Cache 管理等性能瓶颈。参与性能 profiling 与调优工作，熟练使用 Nsight、CUPTI 等工具完成性能分析，配合算法团队完成模型结构的性能评估。关注 GPU 推理、LLM Serving、推荐系统 Infra 的业界前沿进展（vLLM、SGLang、FlashAttention 等），积极学习并参与新技术在团队内的落地。
1.负责公司整体AI平台架构设计和AI工程化技术。通过AI基础设施和软硬件协同优化来提升公司大模型训练和推理的效率。负责前沿异构计算芯片、大模型推理优化、大规模训练的技术演进跟踪和落地。