字节跳动大数据引擎专家 - 数据集成方向

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。

DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。

1. 主导具身智能机器人（不限于四足/人形/物流设备等）的系统架构设计及核心器件选型： 全面负责机器人本体硬件平台（结构、电驱、传感器系统）及运动控制系统的顶层设计、技术路线制定与关键器件评估选型； 2. 以具身AGI为技术导向，领导硬件与控制研发： 聚焦解决大空间、复杂室内外场景下的机器人高动态移动控制、鲁棒导航及自然人机交互等核心挑战，推动高性能硬件与控制算法的协同创新与工程落地； 3. 驱动端到端视觉-语言-动作（Vision-Language-Action）算法在机器人平台的集成与量产化：与算法团队协作，实现端到端VLA模型在机器人的高效部署、实时推理及性能优化，构建支撑算法迭代的闭环数据系统（数据引擎与数据飞轮）； 4. 引领技术前沿与构建影响力： 持续跟踪并研判行业前沿技术方案（硬件、控制、感知与AI融合），主导具身智能软硬件协同的核心技术攻关，并通过开源、顶会论文、专利等方式建立并提升团队的技术领导力与行业影响力。

1. 负责阿里云大数据开发治理平台DataWorks的产品规划、设计以及落地，重点在数据ETL产品工具链及“Data+AI”方向； 2. 调研各行业用户需求和国内外同类产品，提炼和规划产品迭代计划； 3. 负责产品商业模式设计与GTM，支持业务团队完成业务目标； 4. 负责产品布道，包括内外部培训，市场活动，数据分析等。关注用户反馈，分析用户行为，进行产品用户体验的持续优化。