字节跳动AI应用后端工程师（商家平台）-生活服务
任职要求
1、3年以上后端开发经验，具备扎实的代码功底和一定的系统设计能力，熟悉Golang/Python/Java等编程语言，熟悉常用的框架和技术组件； 2、对AI产品、AI技术有浓厚的兴趣，能紧跟AI领域的最新发展动态，不断提升自己的专业知识和技能； 3、有AI应用项目的相关经历，熟悉LLM应用架构，P…
工作职责
1、负责抖音生活服务商家平台智能化产品服务端研发工作，深度参与到AI应用场景研究，工程研发和产品设计等环节，推动AI产品落地； 2、参与商家平台AI经营助手产品的研发工作，以辅助、托管等形式帮助商家经营店铺，持续提升商家经营效率、增加经营收益； 3、设计和实现商家平台智能Agent系统，提升商家平台智能化水平，持续打造具备业务理解、任务规划、工具执行能力的智能化解决方案； 4、参与AI网关能力建设，包括Agent调度、排队、负载均衡、限流等基础能力，同时参与AI算法工程优化、推理加速等工作； 5、深入理解用户/客户的需求场景，驱动系统向更智能化、个性化、自适应的方向演进； 6、同产品、算法等团队紧密协作，共同探索大模型时代下B端产品的新范式与商业价值。
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。
岗位职责： 1.负责美图秀秀AI内容增长运营，挖掘现有AI能力创新点，推动AI与影像工具融合；制定并执行增长策略，提升用户规模与活跃度。 2.精通Prompt编写与调试，能独立创作优质AI创意模板及Agent，搭建并维护端内AI内容与玩法生态，保障体验、提升用户粘性。 3.关注社交媒体AI玩法热点，快速适配成熟热点玩法；捕捉爆款潜力内容，结合用户生态推动玩法创新，助力打造现象级AI爆款。 4.参与AI内容传播策略制定，协同新媒渠道等部门，通过但不限于投流、达人、商务合作方式对AI内容进行端外传播。 5.建立运营数据监控体系，分析用户行为及转化、留存数据，以数据指导迭代AI内容与策略，确保达成增长目标。