字节跳动大模型应用框架研发实习生-Cross Platform-筋斗云人才计划

团队介绍：字节跳动Stone-Cross Platform团队成立于2023年，致力于开发业界前沿的应用框架，构建LLM驱动的前沿系统和基础设施，提升开发者和用户体验。 课题介绍： 随着AI大模型研究的不断发展，文本生成、多模态理解以及Agent规划能力有了巨大的提升和突破，以豆包多模态交互、OpenAI Operator、Deepseek-R1推理模型为典型案例，应用的构建以及交互方式迎来了巨大的机遇和变革。我们希望结合LLM/VLM模型的多模态感知、深度思考和AI Agent等能力，深入探索大模型在AI应用构建效率和为智能交互体验上的创新。 研究方向： 本课题旨在利用大模型技术开发智能应用交互框架，研究内容包括：围绕大模型设计应用框架，利用大模型提升应用构建效率，如UI理解及代码生成等；使用大模型来理解应用的多模态context及用户意图，进行意图规划及推理执行，完成用户交互；改进编程语言的设计，使其容易被大语言模型理解，验证，实现编程语言的自动生成，和编程语言之间的相互转译，从而加速新编程语言生态的构建；通过该课题的研究，我们希望实现更加智能、便捷和高效的应用框架，推动AI驱动的应用交互的普及与发展。 1、参与大模型在应用框架中的算法研究，探索和优化模型Post-training、AI Agent等技术； 2、研究和开发智能UI交互技术，提升界面的智能化和个性化水平； 3、设计跨平台、高性能、大模型便于理解和生成的编程语言； 4、开发和优化意图规划和推理算法，提升应用的理解和响应能力； 5、探索多模态数据融合技术，解决复杂场景下的精准推理与决策问题； 6、整理研究数据，撰写技术报告和发表研究论文。

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。