字节跳动后端/资深后端开发工程师-知识图谱

1、数据资产管理平台开发与治理 构建企业级数据资产管理平台，构建数据清晰的血缘，支持高效溯源。 建立元数据管理、数据血缘追踪、质量监控与安全合规体系。 2、知识图谱构建与优化 从结构化/非结构化数据中提取实体与关系，构建行业知识图谱（如客户关系图谱）。 通过规则引擎、NLP模型持续优化图谱质量。 3、AI助理系统开发 集成大语言模型（LLM）与垂直知识库，开发智能问答、自然语言查询及自动化报表功能。 设计API/Web接口，支持业务用户通过自然语言调用数据服务（如“查询某产品的销售趋势”）。 搭建模型训练与部署框架，实现AI能力快速迭代。 4、数据安全合规与质量管理 建立数据质量指标（完整性、一致性、准确性），开发自动化检测与修复工具。 实现异常数据实时告警（如延迟、权限越权），并通过邮件/SMS/企业微信通知责任人。 5、平台性能与稳定性保障 优化Spark/Flink任务性能，提升高并发场景下的平台稳定性。 监控系统运行状态，设计容灾机制与自动化运维工具，降低故障率。

1、负责电商内容和商品理解全链路的算法工程与架构工作； 2、负责电商知识图谱相关的算法架构、数据生产链路、数据产品服务及中台建设的工程架构工作； 3、负责电商大模型&AIGC数据处理、训练、推理、部署、平台等全链路架构与优化，业务AI智能体工程与架构工作； 4、针对复杂的业务场景，根据产品、策略和算法需求，提供高性能，高可用和灵活的架构设计，解决研发全流程、生产全链路的工程问题，确保服务的稳定，并不断提升业务AI智能化与研发效率； 5、根据业务实际情况，抽象和沉淀通用业务架构，提高基础能力复用程度，更好支持业务高速迭代。

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；