字节跳动后端研发工程师-视频点播方向（上海）
任职要求
1、大学本科及以上学历，3年以上互联网后端系统研发经验； 2、熟悉Golang，JAVA等服务端开发语言，熟悉高可用高并发的架构设计，了解微服务架构的技术挑战，并有对应的解决方案； 3、扎实的技术基础，熟悉性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性、运维监控、集…
工作职责
1、提供业界领先的视频点播和图片处理解决方案，负责ToB商业化和内部客户需求高质量开发交付、技术架构长期演进； 2、负责微服务的稳定性建设，理解业务痛点，设计合理架构，保证高代码质量和系统高可靠。
1、负责音视频后端转码系统的架构设计、核心开发与持续优化，搭建高可靠的分布式转码 pipeline 与任务调度体系，覆盖点播、直播全场景音视频处理，支撑业务全量音视频转码需求。 2、负责转码系统的全维度质量与成本优化，围绕转码时效、画质表现、机器成本、带宽成本等核心指标开展深度调优，持续提升转码服务的性价比与业务适配能力。 3、负责搭建AI 智能创作全流程智能体工作流，覆盖素材的多模态内容理解、素材生成、剪辑逻辑编排、内容合成、任务调度、效果调优等全环节。 4、跟进业界前沿的音视频编解码标准、转码技术、AIGC相关算法、多模态大模型相关技术，开展技术预研与原型验证，持续迭代技术方案，参与团队技术建设与代码评审，保障研发质量与项目交付效率。 5、负责多媒体服务的全生命周期稳定性保障，搭建完善的监控、告警、容灾与应急体系，保障服务 7×24 小时高可用，快速定位并解决线上各类故障与异常问题。
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。
中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系