字节跳动算法实习生-用户增长（User Growth）-筋斗云人才计划
任职要求
1、2026届及之后毕业，博士在读，人工智能、计算机、自动化、统计、数学相关专业优先； 2、扎实的机器学习基础，熟悉因果建模、优化理论、强化学习领域的技术，在相关顶级会议上发表论文者优先； 3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练Py…
工作职责
团队介绍：字节跳动用户增长（User Growth）负责抖音、今日头条、番茄小说、剪映等多个产品的用户增长业务，建立行业领先的增长和营销技术，打造极致的用户体验。加入我们，有机会参与亿级用户场景的开发与架构工作，也有机会从数据出发，利用策略和模型为业务带来更大的助力。 课题背景： 在用户增长、激励广告和广告投放的商业场景，精准的决策至关重要。随着业务的发展，传统先预测再决策决策的方式难以适应复杂多变的环境。基于RL的在线因果推断及决策技术应运而生。在这些场景中，需要深入理解不同操作与结果之间的因果关系，从而做出最优决策。例如在用户增长中，要明确何种激励措施能最大程度推动增长；在广告投放中，要知道怎样的投放策略能带来最佳效果。然而，目前在在线场景下，因果预测模型的效果提升面临瓶颈，同时激励探索成本和决策收益的平衡也难以把握，提升基于因果推断的决策能力是推动增长的重要手段。 课题挑战： 1、平均处理效应ATE较小。线上平均处理效应（ATE）小意味着在实际线上环境中，因果关系的影响幅度微弱。这使得准确捕捉因果关系变得极为困难，模型难以从这种微弱的关系中学习到有效的因果模式，对基于RL的因果推断技术的敏感度和精度要求极高。 2、预测指标周期长，收益难以归因到一次激励决策。这导致在评估因果关系时，很难确定是哪一次激励决策产生了何种影响。长周期使得数据的关联性变得模糊，干扰了因果推断模型的构建，也不利于RL算法根据准确的因果关系进行决策优化。 3、线上观测数据波动大。线上观测数据波动较大，增加了数据的不确定性。这种波动可能掩盖真实的因果关系，使因果推断模型难以稳定地学习到有效的模式。同时，波动的观测数据也会影响运筹决策，导致决策的准确性和可靠性下降。 1、负责开发新一代的大规模因果模型，通过算法和工程优化，实现训练数据及干预决策在数量级上的提升；联合多场景的因果模型，松弛单场景约束，获取更优的决策和业务收益； 2、负责开发新一代的大规模运筹优化算法，与算法工程同学深度合作，提供灵活、鲁棒且高效的分布式运筹规划系统； 3、引入前沿的因果建模和强化学习技术，探索基于强化学习的世界模型仿真和一体化的因果决策算法，在探索和利用上获得更优的平衡，达成更好的成本效率。
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。
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。