文远知行多模态大数据引擎研发工程师（2026届校招）
任职要求
岗位内容： 在自动驾驶领域，作为平台团队，支撑海量数据的收集、高性能处理和检索管理。 职责： 1、设计、开发和维护业内领先的自研高性能的分布式大数据计算引擎，支持自动驾驶领域非结构化多模态数据的高效处理。 2、负责自动驾驶领域大数据计算加工链路的开发和维护，持续不断提升计算…
工作职责
无
1、深度参与大数据SQL引擎的性能优化工作 2、参与湖仓一体化引擎、多模态分析引擎的研发工作 3、推动AIForData的在大数据引擎的落地应用
1、负责模型预训练、微调、部署及推理过程中的数据准备、模型和数据加速、数据集存储及管理，为大模型提供高效稳定的多模态数据预处理能力，构建高质量的AI数据迭代链路； 2、探索AI Native的多模数据存储格式，支持AI数据高效存储、读取和分析，提升数据的使用价值； 3、跟进LLM、多模态大模型的前沿发展，探索数据如何更好驱动模型迭代。
1、负责模型预训练、微调、部署及推理过程中的数据准备、模型和数据加速、数据集存储及管理，为大模型提供高效稳定的多模态数据预处理能力，构建高质量的AI数据迭代链路； 2、探索AI Native的多模数据存储格式，支持AI数据高效存储、读取和分析，提升数据的使用价值； 3、跟进LLM、多模态大模型的前沿发展，探索数据如何更好驱动模型迭代。
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。