字节跳动后端开发实习生-字节云
任职要求
1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、掌握Golang、Python、C++、Java中的至少一门语言； 3、有扎实的数据结构和算法功底，具备优秀的编码能…
工作职责
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：基础架构-字节云是面向集团内部的私有云团队，为集团提供云计算解决方案。字节云既对集团各业务提供字节内部生态，同时还对各组件方提供多云管理框架。字节云覆盖从研发到运行时的服务全生命周期，包括微服务框架、服务发布、服务治理、多云管理以及经营分析等方向。团队管理着超大规模的微服务数量、全球化的部署体系、复杂的多云场景。极致的服务性能、简单易用的研发体验、一致的多云体验以及全视角的经营分析是团队持续追求的目标。 1、负责云平台的设计与开发工作，负责云平台的基础组件服务，包括但不限于：云服务管控、大规模资源调度系统、商品管理、经营分析、计费计量、报表平台、云平台资源、配额、预算、权限等横向平台建设； 2、抽象多云适配层，适配不同云环境，构建用云过程自助服务，业务通过简单操作，自动完成微服务、配置、存储数据的迁移流程； 3、构建高效稳定的云平台元数据管理服务、云平台构建和高级资源编排服务； 4、负责字节跳动基础架构技术中台交易体系的核心商品域业务需求开发及商品系统的类目、成本、定价、规格等多个子域的系统设计与维护、系统维护，完成需求分析、方案设计和实现； 5、负责承载亿级应用程序引擎的研发：负责字节跳动业务架构设计构建高效的在离线服务托管平台； 6、设计研发PaaS/FaaS的关键组件，打造业界领先的无服务器平台Serverless。
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
【职位描述】 1、设计和实现机器学习平台业务系统, 包括工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求； 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。