字节跳动高性能计算研发工程师-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。

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。

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。