字节跳动产品运营实习生(体育方向)-国际化短视频
任职要求
1、本科及以上学历在读,专业不限; 2、一周工作5天,能实习6个月优先; 3、优秀的逻辑思维能力、自我驱动力和执行力,有数据分析能力优先; 4、沟通…
工作职责
日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月的项目实践机会。 团队介绍:国际化短视频产品运营团队,旨在实现字节跳动国际化短视频业务的运营工作,搭建及维护业界领先的产品;加入我们,你能接触到包括内容创造、内容消费、社交、直播等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务。 1、活动运营:负责国际化短视频体育赛事活动运营,协助撰写赛事活动需求文档、跟进活动落地执行、产品功能运营等相关工作; 2、官号运营:负责国际化短视频体育版权方官号运营,包括但不限于内容理解、优秀案例分析、官号作者共性问题总结&优化推进等; 3、参与团队需要的其他产品运营工作和讨论。
日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月的项目实践机会。 团队介绍:国际化短视频产品运营团队,旨在实现字节跳动国际化短视频业务的运营工作,搭建及维护业界领先的产品;加入我们,你能接触到包括内容创造、内容消费、社交、直播等核心业务场景,支持产品在全球赛道上高速发展;也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战,保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务。 1、内容理解:完成不同画风内容筛选和提炼,并能总结出对应规则; 2、模型对接:通过案例审查做准召判断,和推荐算法/研发等团队对接上线模型; 3、作者分析:热爱体育内容,能够挖掘及定位目标作者,完成作者投稿内容分析; 4、和运营团队合作,理解作者需求、行为和动机,协助撰写活动需求文档,落地作者活动,帮助作者成长。
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。