长江存储工程管理高级专家工程师(J14042)
任职要求
1. 教育背景 ：
本科及以上学历，土木工程、工程管理、工业与民用建筑等相关专业；具有注册一级建造师（房建/市政）、注册监理工程师或结构工程师证书优先考虑。
2. 工作经验 ：12年以上建筑工程管理经验，具备团队管理经验。其中至少3年洁净厂房项目管理经验，特别优秀者可适当放宽。
3. 专业能力 ：
（1）精通厂房土建施工技术，了解土建各施工阶段专业技术要求，熟悉半导体厂…工作职责
1. 土建项目统筹 （1）负责厂房项目土建专业的管理，包括施工图审核、施工组织设计、进度计划制定及落地执行。 （2） 统筹土建施工与机电安装、设备调试等专业的交叉作业协调，确保项目整体目标达成。 （3）监控施工质量、安全、成本及进度，定期汇报进展，提出优化建议。 2. 技术管理与标准把控 （1） 审核土建施工方案、技术交底文件，解决施工中的技术难题（如精平整度、精垂直度、零渗漏、开裂、收边收口节点等）。 （2）监督施工是否符合设计规范、行业标准。 （3） 控制工程变更、签证审核，控制土建专业成本偏差。 3. 团队与资源协调 （1）管理土建施工管理团队，明确分工与责任。 （2）协调设计院（或EPC）、监理单位、供应商及政府监管部门，推动问题闭环解决。 （3）统筹现场资源调配（材料、设备、人员），确保施工高效推进。 4. 风险管控与应急响应 （1）识别土建施工中的潜在风险（如地质条件、恶劣天气、施工安全），制定应急预案并监督执行。 （2）处理现场突发问题（如质量事故、进度延误），组织复盘并完善管理流程。 5. 合规与验收管理 （1）确保土建施工符合环保、消防、职业健康等法规要求，主导分部分项工程验收及竣工验收。 （2）整理归档土建专业竣工资料，配合项目整体交付及后期运维支持。
1.带领水系统项目团队，协同Fab生产工艺团队，确定生产环节对各种水的供应与排放需求，依此开展水系统的整体规划与设计工作； 2.带领水系统项目团队，结合施工安全管理要求，细化符合水系统的安全管理方案。对齐总包、施工承接单位、现场施工人员安全认知，督促施工安全管理要求切实执行； 3.带领水系统项目团队，协同质量管理部门持续优化完善施工标准，材料审核方案，明确重要工法实施要求，设定合理的多级检查机制、缺失整改追踪机制，督促确保现场切实执行； 4.带领水系统项目团队，结合项目整体工期计划，理清各工艺机台及其厂务系统实际需求期程，规划合理的水系统工期。并在实施中充分考虑长交期设备、前置条件移交、工人效率等因素，确保项目按计划实施。 5.带领水系统项目团队，结合水系统特点，建立合理的调试验收方案。在实践过程中，形成不断优化工作程序的机制，进一步完善调试验收制度，降低异常发生率、提高系统稳定性； 6.带领水系统项目团队，协同商务、费控等，依据公司流程执行项目验收，确保合规。
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 Pipline； 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/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
【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、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、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；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、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。
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！ 工作职责： 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、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、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； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、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； 6、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。