长鑫存储研发数据科学工程师|TD Data Science & AI Solutions Engineer(J16954)
任职要求
1.5年以上人工智能、深度学习、机器学习、数据分析及可视化或图像处理相关经验，或者数据系统相关的系统开发经验。 2.熟悉常用的共性、相关性分析手段与方法。 3.富有探索精神，积极主动，追求卓越。 4.善于以创新方式解决问题。 5.学习能力与实践能力强，具备数据科学前沿领域文献阅读与快速代码实践能力。 以下任一项为加分项 1.深度学…
工作职责
1.负责半导体研发过程中相关工程数据分析系统、算法及工具的设计与开发，帮助提高研发效率和缩短新产品研发周期。 2.负责与设计/器件/工艺/整合/可靠性/缺陷与量测/IT等相关部门合作，进行工程数据分析系统的项目管理，完成需求梳理，产品设计与规划，推动系统开发与落地，产生业务价值。 3.负责针对特定研发领域工程问题，进行数学建模，统计建模，优化求解，数据挖掘，数据分析，解决实际问题。然后进一步抽象出方法论，通过系统化，高效解决类似问题，加速研发。 4.负责进行半导体图像数据处理，使用OpenCV等传统视觉工具，快速提取针对特定问题特征，实现高信噪比指标来表征工程问题，加速研发。 5.负责开发、优化和落地应用前沿的人工智能模型与算法，包括深度学习、机器学习方面，提升半导体制造领域的图像分类、检测与分割、时间序列数据预测与异常检测等方面的系统性能，提升工程分析效率与能力。 6.负责开发、优化和落地应用前沿的人工智能LLM/多模态智能体Agent技术，实现智能解决方案，提升工程分析效率与能力。 7.负责工程数据分析系统前沿web前后端、数据处理技术与框架的调研、应用与改造，满足复杂工程数据分析场景的需求。 8.负责制定数据分析系统演进路线图和推动系统落地和反馈分析。 9.负责数据科学团队的发展，增强团队能力与凝聚力。
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。
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。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。