字节跳动质量大模型算法专家-智能服务
任职要求
1、计算机相关专业本科及以上学历，3年以上深度学习算法研究与开发经验，具有LLM开发和实际落地经验； 2、具备LLM相关算法的扎实基础，包括但不限于单模态/多模态LLM训练（RAG/SFT/RLHF/Prompt）、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验； 3、熟悉主流的Bert/Transformer/ViT/Clip等主流预训练模型，熟练掌握TensorFlow/PyTorch/…
工作职责
1、负责字节跳动互娱研发泛质量方向各业务场景下，LLM算法在需求设计、开发、测试、线上等软件工程领域的应用研究与算法落地工作，提升研发、测试的效率和质量，业务场景包括但不限于需求风险分级/智能单测/用例生成/UI生成/代码图谱/智能测试等； 2、跟踪LLM领域的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术； 3、深度参与产品研发项目，和产品经理/业务研发/业务质量/运营等同学密切配合，提高项目整体效率和收益。
1. 针对整机柜服务器产品进行全面的计算、互联、监控等能力的全面赋能和开发； 2. 寻找适合于整机柜异构服务器产品的业务产品并进行对应的昆仑组件设计和开发，包含性能评测分析、容器镜像等 3. 针对整机柜硬件架构及业务落地场景，构建故障异常case并能设计故障诊断方案； 4. 负责跟踪及研究主流GPU架构设计技术，参与下一代AI Infra的设计； 5. 根据业务画像，构建有竞争力的异构硬件和系统全链路的量化分析，形成数据决策数据库；有效推动异构服务器产品的规划和落地。
1、负责蚂蚁星河数据体系和解决方案建设，赋能流量分配，机构服务，资产管理，风控管理等业务，保障数据的质量和稳定性； 2、负责业务领域核心数据体系的规划设计。在数据技术上，能结合业界技术探索数据服务的增量。在数据化运营和数据能力产品化上，制定数据技术和服务的策略。包括用户标签体系、数据智能化和自动化体系和实时数据体系的建设； 3、规划设计数据服务工具，提升数据研发的工作效率，搭建数据服务的工具/产品，赋能业务同学和业务产品，灵活支撑业务的创新和探索，让数据价值更浸透； 4、负责数据质量、稳定性等数据管理，数据内部共享融通的数据平台，让数据标准更规范、数据获取更高效。
1. 构建文本、图像、视频、语音等多模态RAG系统及多模态大模型应用技术架构，打造极致产品体验，攻克关键技术难点，设计合理创新的技术方案，并推动落地； 2. 搭建基于大模型的智能体核心系统，实现任务规划、工具调用、多智能体协作等模块； 3. 深入理解AI应用算法，与业务、算法团队配合，保障算法工程服务落地的质量和效率，包括不仅限于模型推理性能优化、大规模向量检索能力，构建高性能、高可用AI应用工程架构。
蚂蚁HCS 算力服务是全站通算，智算资源管理的基础设施平台, 通过Kubernetes等容器和平台技术，为上层业务提供云原生服务，AI算力服务，全局资源动态分配，调度节点单集群规模超过万台，同时致力于在系统、业务多个层面，包括os/kernel、容器/PaaS、智能调度/仿真容量等进行技术突破，提高容器系统规模化的资源利用效率，降低大促等各种大规模复杂业务场景下的资源成本，打造智能、高效、稳定的智算基础设施平台本岗位负责在云原生，AI快速发展的背景下，能够面向异构的物理资源，设计和实现大规模的k8s集群节点和资源的管理能力 ● 算力调度产品架构研发： 负责设计通算，智算的算力调度，优化的平台架构，实现算力的弹性伸缩，分时调度，能够设计训推混部的统一架构平台，实现算力资源有效利用 ● 节点池架构与异构资源管理：负责节点池架构设计，实现算力节点池的产品化管理能力，支持CPU/GPU等异构资源的统一调度与资源隔离，优化AI异构场景下的节点管理策略，提升大规模集群的资源利用率与任务执行效率。 ● 算力节点生命周期产品化管理：建设节点生命周期的全链路产品化能力，设计并实现节点故障预测与主动运维能力，支持算力节点与模型实例的自动化发现与自愈，能够保障算力的稳定和持续供给。 ● 技术创新与成本优化：探索云原生与AI技术结合的创新场景（如弹性节点池、智能调度算法），推动资源管理效率的持续提升。通过资源预测、库存优化等手段，降低集群运维成本与资源浪费