小红书深度学习推理优化工程师-引擎架构
任职要求
1. 熟练掌握 C/C++，具备扎实的系统能力、良好的编程习惯与团队协作能力 2. 熟悉 TensorFlow / PyTorch 等主流训练推理框架，理解其执行模型及原理；熟悉 XDL、TFRA、DeepRec、TorchRec、DeepSpeed 等任一训练平台或组件优先 3…
工作职责
岗位职责 1. 参与模型训练与推理引擎的架构设计与核心模块开发，基于 TensorFlow / PyTorch 打造业界领先的训练-推理引擎，支撑长序列建模与生成式推荐等新一代模型架构升级 2. 对接存储与数据平台团队，搭建统一的 ML 数据 Pipeline，提供特征管理、开发调试、版本控制与高效生产等平台化能力 3. 负责训推基础设施核心模块的研发与性能优化，包括但不限于 Embedding 管理组件、特征 DSL 引擎、服务化调度与推理框架 4. 关注业界前沿 LLM / Agent 等模型与系统架构，探索其在搜索与推荐业务中的工程化落地方案
1、参与模型训练与推理引擎的架构设计与核心模块开发，基于 TensorFlow / PyTorch 打造业界领先的训练-推理引擎，支撑长序列建模与生成式推荐等新一代模型架构升级； 2、对接存储与数据平台团队，搭建统一的 ML 数据 Pipeline，提供特征管理、开发调试、版本控制与高效生产等平台化能力； 3、负责训推基础设施核心模块的研发与性能优化，包括但不限于 Embedding 管理组件、特征 DSL 引擎、服务化调度与推理框架； 4、关注业界前沿 LLM / Agent 等模型与系统架构，探索其在搜索与推荐业务中的工程化落地方案。
1. 主导新一代训练与推理引擎的架构设计与核心模块开发，支撑搜广推业务在长序列建模、生成式推荐、Agent 等前沿场景的规模落地。 2. 与存储、数据平台深度协同，打造端到端 ML 数据 Pipeline：统一特征管理、秒级调试、版本追踪与一键上线，让数据科学家专注模型创新。 3. 持续优化训推基础设施：自研 Embedding 高速存储、特征 DSL 引擎、弹性调度与服务化推理框架，实现 10x 级性能提升。 4. 跟踪 LLM / Agent 最新进展，将其工程化落地到搜索、广告、推荐及智能体业务，定义行业新标准。
1. 负责到家搜索推荐机器学习引擎的工程架构工作，包括 CTR/LLM 模型训练/推理优化、 用户特征平台建设等; 2. 建设面向多场景、高性能、可拓展的机器学习引擎，支撑外卖/闪购/医药/营销等场景的搜索推荐业务需求; 3. 持续优化工程架构，提升系统性能表现、算力规模以及迭代效率; 4. 调研业界前沿技术发展动态，结合业务实际情况，实现在业务的落地
1. 负责到家搜索推荐机器学习引擎的工程架构工作，包括 CTR/LLM 模型训练/推理优化、 用户特征平台建设等; 2. 建设面向多场景、高性能、可拓展的机器学习引擎，支撑外卖/闪购/医药/营销等场景的搜索推荐业务需求; 3. 持续优化工程架构，提升系统性能表现、算力规模以及迭代效率; 4. 调研业界前沿技术发展动态，结合业务实际情况，实现在业务的落地