小红书机器学习训练框架研发工程师-AI技术部

【业务介绍】小红书业务技术部-引擎架构团队，支撑社区、搜索、商业化等小红书核心业务落地AI技术 ： 1. 参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)的算法易用的Agentic-RL训练框架； 2. 通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等技术优化RL训练效率

【业务介绍】 作为公司统一的模型训练引擎团队，支撑公司内所有搜推广类业务的训练工程侧工作，包括模型训练、参数服务器、特征样本流水线等，通过引擎能力的持续建设结合多元异构算力为业务提供高效、灵活、稳定的搜广推模型服务。 为公司核心的搜广推业务提供关键的模型训练引擎支撑，解决超大规模稀疏特征训练的核心问题，不断挖掘异构硬件算力，为公司搜广推业务增长提供保障，并获得快速的成长与提升。 【岗位职责】 1、负责小红书搜广推业务线的机器学习训练框架的研发与迭代，核心支持公司所有相关业务场景； 2、深入参与分布式训练、自动并行化、参数服务器、特征样本流水线等系统底层功能的创新设计与优化，实现软硬件协同的极致训练效率； 3、跨团队合作，与公司算法部门深度协同，针对关键项目开展算法与系统的联合优化，推动解决实际业务挑战； 4、推动自动化扩展、智能资源调度、跨架构设备兼容（NV GPU、GPGPU、XPU等）、AI系统可观测性等先进技术在公司模型训练平台落地； 5、跟踪并推动AI系统领域的最新技术趋势（如生成式推荐、AI编译优化、RDMA/NCCL通信计算并发等），持续保持平台业界领先优势。

【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；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。 【岗位职责】 1、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作； 2、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深度学习的训练效率，涉及k8s/kubeflow、网络通信、分布式训练等； 3、设计和构建 K8S 场景下的资源调度系统，参与底层GPU训练资源的调度优化与管理； 4、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。

1、研发面向大语言/多模态/CV/NLP等类型模型的训练框架； 2、参与训练框架研发优化，包括分布式训练及微调工具链、训练性能优化、数据读取等AI基础设施的建设等； 3、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型、多模态大模型、计算机视觉、语音、自然语言处理等业务训推任务的优化提效； 4、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。