哔哩哔哩AI开发实习生(平台工程方向)【2027届】
任职要求
• CS相关专业在读; • 熟悉 Python,掌握后端框架(FastAPI/Flask/Go 均可) • 了解 Kubernetes,有容器化部署经验优先 • 了解分布式训练原理(DP/…
工作职责
• 参与大模型训推平台开发,支撑千卡至万卡训练任务 • 开发任务调度系统(Kubernetes + Volcano) • 集成分布式训练框架(Megatron-LM/DeepSpeed/FSDP) • 构建实验管理平台(实验追踪、超参搜索、模型版本管理) • 开发 GPU 监控、故障检测、断点续传等运维工具

1. 负责AI赋能下产品的需求调研、功能设计与落地推进,探索AI能力在业务场景中的产品化路径。 2. 深入理解大语言模型、AI Coding等工具的能力边界,结合用户需求完成产品方案设计,并协同研发团队完成从原型到上线的全流程。 3. 负责AI产品相关功能的体验优化与效果评估,收集用户反馈与使用数据,持续迭代产品策略。
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。