小红书【Hi Lab】大模型AI native算法工程师（垂类）
任职要求
1、扎实机器学习与深度学习基础，熟练掌握 PyTorch / JAX / TensorFlow 等任一框架 2、熟悉后训练常用技术（SFT、RLHF / DPO / RLAIF 等）或具备相关项目 / 竞赛 / 论文经验 3、具备 实验设计与问题定位能力，能独立分析大模型在不同数据分布和任务场景下的表现 4、善于沟通…
工作职责
1、Post-Training Pipeline 设计与迭代：搭建并持续优化 SFT、RM、RLHF / RLAIF / RLVF 等后训练流水线，支持多模态模型的高效迭代，让千亿级大模型在一次次“后训练”中真正变得聪明、智慧、安全 2、可扩展监督与反馈系统：设计低成本人类 + AI 组合反馈机制，自动化完成偏好采集、对齐传递与数据质量评估，通过 Product-Research co-design 探索构建真实用户反馈的模型迭代机制 3、通用推理与工具使用能力提升：构建跨模态强化学习环境和多样化奖励体系，帮助模型学会调用外部工具、提升模型利用文本-图像-语音跨模态信息进行复杂推理和问题解决能力 4、长期记忆、个性化与终身学习：探索持久记忆与动态偏好建模，使模型能够跨会话记住用户偏好、持续学习而不遗忘核心能力 5、安全评估与价值观对齐：搭建安全对齐机制、红队测试、越狱防御与自动化评测框架，量化模型幻觉、稳定性及价值观一致性，制定风险缓解策略，确保模型在开放场景中始终行为可控 6、跨职能落地：与产品、设计、人文训练师及数据团队，把研究成果迅速推向真实场景，打造小红书下一代战略级 AI native 应用产品
1. 参与有道业务的UI设计工作，为新功能、新产品提供创意及设计方案； 2. 参与产品讨论，与产品经理、工程师协作，从视觉设计和用户体验的角度提出建议与解决方案； 3. 全面跟进产研流程，与产品、研发、测试团队紧密协作，跟进设计方案落地，保证设计方案高度还原。 4. 续关注设计趋势，主动挖掘视觉/体验问题，提出改进建议，提升产品设计品质。
【训练推理框架研发】 大模型hi lab AI Infra团队专注于大语言模型领域的前沿技术研究和落地，提供高性能、高可靠、可扩展的机器学习系统、丰富的异构计算资源和极致的端到端的机器学习服务体验，为公司提供核心技术能力和服务。 1、负责机器学习框架的研究与开发，服务于公司各个产品； 2、高效部署，优化NLP/多模态大模型核心业务模型； 【轻量化】 机器学习系统团队需要将传统或者新型的轻量化算法和工程有机结合起来进行加速，提高大语言模型训练或者推理性能的同时，通过算法手段尽可能降低效果损失。候选人将在以下几个方向进行深入探索和落地： 1、量化方向：负责但不限于大语言模型的低精度训练(FP8)、推理（W8A8KV8等）、低精度优化器（量化梯度、优化器状态、参数等） 2、高性能模型结构：大语言模型Finetune或者其他阶段的LoRA系列（熟悉各种变种），训练阶段的MQA/GQA系列等 3、稀疏化方向：大语言模型剪枝、稀疏、蒸馏、Sparse Attention等 4、新型方向：Medusa、超长文本、Speculative Sampling等
1、负责小红书基座大模型团队hi lab APP应用的客户端研发和产品迭代； 2、与产品、QA、服务端研发等团队保持良好的沟通，共同保证产品顺利推进； 3、设计良好的技术架构，与团队共同推进优化代码的健壮性、可维护性。持续不断的优化代码结构，承担重点、难点的技术攻坚。
在算力驱动的 AGI 和人文精神的烟火气交汇之处，我们真诚邀请对 AI 技术有信仰的同学加入，共同打造更具影响力的智能系统。你会成为团队的一员，并和其他同事协作，共同研发 SOTA 的智能技术。期待你以务实和客观的科学态度来推进技术的进展，不被过往经验裹挟、不被主观偏好影响。期待你除了算法外仍然是为出色的工程师。期待你对技术有强烈的好奇心和开放心态，以未来几年 AI 技术的质变突破为目标。 岗位说明：你会负责下述至少一件事情 1.海量的多模态数据处理：定性分析、定量评估数据质量，并给出 scalable 的改进方案，协助搭建多模态的数据流程； 2.搭建多模态的模型架构，在多种技术方案中找到 trade off 的关键，搭建更高效且可扩展的模型框架 3.研究并改进多模态模型的 Scale Law，随着模型的变化给出 Large Scale 上的技术选择（例如参数/数据比、不同超参数设置等）