字节跳动机器学习系统研发工程师-Ads Infra

1、针对广告/推荐/搜索等场景，优化模型训练/推理的计算图执行效率； 2、通过编译优化、模型并行优化、图融合、高性能算子开发、低精度计算、Memory复用、Cache优化、高并发服务请求优化等技术，打造业界领先的高性能训推引擎； 3、设计和开发高性能算子库，研究最新的GPU计算技术和优化方法，以充分利用GPU/NPU的并行计算能力，支持各种机器学习和深度学习模型的构建和部署； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，例如最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术、编译优化技术的引入和落地。

1、为抖音集团广告算法模型的流式训练、批式训练、生成式训练提供数据支持（用户行为序列/用户行为表征/候选标的表征）； 2、针对广告业务全链路的数据需求，从数据全生命周期视角设计并实现高性能、高可用、低延迟的数据生产/加工/存储/消费为一体的通用解决方案； 3、参与探索内容理解能力、复杂前沿模型在广告业务中的应用与架构平台化，构建并优化商业化商品解决方案； 4、负责建设数据平台与架构，针对不同类型的数据制定研发标准和规范，支持各类数据的探查和发现，支持海量业务需求，保障业务的可持续迭代。

1、为抖音集团广告业务打造可靠的算法模型流式训练、批式训练架构，包括样本拼接、训练策略、统一样本存储、批流一体训练框架等，为抖音集团广告算法模型提供高效、稳定的学习能力； 2、负责建设支撑广告百万级QPS请求、日均PB级数据增量的算法数据仓库和数据湖； 3、负责建设广告用户画像平台与架构，为广告基础定向、算法模型训练等场景提供高质量的用户画像数据； 4、负责建设广告样本平台与架构，定义样本研发标准与规范，支撑海量业务需求，保障业务的可持续迭代。

【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。