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小红书AI模型推理框架研发工程师-AI技术部

社招全职引擎地点:北京 | 上海状态:招聘

任职要求


职责要求:
1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,熟悉C++开发
2、熟悉至少一种主流的机器学习框架(TensorFlow / PyTorch / Onnx / TensorRT等)
3、具备ARM NEON汇编优化检验或OpenCL/Metal/OpenGL/Vulkan/CUDA中的至少1种GPU优化经验者优先
4、具备AI模型性能调优、量化和稀疏化经验者优先
5、有强烈的工作责任心,较好的学习能力、沟通能力和自驱力
6、良好的沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推进技术进步

工作职责


工作职责:
1、负责研发面向CV/NLP/多模态/大语言模型等类型的模型推理服务框架,通过在CPU/GPU/NPU/...等异构硬件上实现并行计算优化、分布式架构设计、异构调度等多种高性能优化技术,打造业界领先的高性能异构AI推理引擎
2、围绕框架,深度参与周边机器学习系统多个子方向的工作,包括:模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等
3、与全公司相关算法部门深度合作,为重点项目进行算法与系统的联合优化
包括英文材料
数据结构+
算法+
C+++
机器学习+
TensorFlow+
PyTorch+
ONNX+
TensorRT+
OpenCL+
Metal+
OpenGL+
Vulkan+
CUDA+
性能调优+
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社招5-10年引擎

我们是小红书中台大模型 Infra 团队,专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」!团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环,在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势,基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品,持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务,实现 AI 技术高效落地! 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)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; 2、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; 3、与全公司各业务算法部门深度合作,为重点项目进行算法与系统的联合优化,支撑业务目标达成。

更新于 2025-10-18
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社招A16530

1、负责端侧模型推理框架开发,包括模型压缩、优化技术,在端侧的接入、适配、算子开发工作,使之符合业务要求,提高性能收益; 2、负责探索和落地 AI 模型工程部署前沿技术,包括但不限于稀疏计算、编译优化。

更新于 2023-11-30
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校招大模型

小红书中台AI Infra团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环,具备专业的大模型训练加速、模型压缩、推理加速、部署提效等方向硬核技术积淀,基于RedAccel训练引擎、RedSlim压缩工具、RedServing推理部署引擎、DirectLLM大模型MaaS服务,支撑小红书社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务实现AI技术高效落地! 大模型训练方向: 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架,优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练Pipeline; 2、研发支持多机多卡RL的分布式训练框架,开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制,解决RL算法在超长时序下的显存/通信瓶颈; 3、基于自建的训推引擎,落地公司统一的大模型生产部署平台,为公司所有大模型算法同学提供端到端的一站式服务。 大模型压缩方向: 1、探索研发针对大语言模型、多模态大模型等场景的压缩技术,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; 3、参与/负责针对英伟达GPU、华为昇腾NPU等不同的计算硬件,制定不同的模型压缩方案并在业务落地。 大模型推理方向: 1、参与/负责研发面向LLM/MLLM等模型的稳定、易用、性能领先的AI推理框架; 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,支撑各业务方向持续降本增效; 3、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。 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。 大模型服务方向: 1、参与/负责大模型MaaS系统的架构设计、系统研发、产品研发等工作; 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作,实现万亿级并行推理系统; 3、为内部产品线提供解决方案,协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在MaaS上的使用问题。

更新于 2025-09-24
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社招引擎

我们是小红书中台大模型 Infra 团队,专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」!团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环,在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势,基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品,持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务,实现 AI 技术高效落地! DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品,通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务,致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择,并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务,各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责: 1、参与/负责大模型推理服务平台(MaaS)的架构设计、系统研发、产品研发等工作; 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作,实现千亿级Token并行推理平台; 3、为内部产品线提供解决方案,协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。

更新于 2025-10-18