高德地图高德-大模型算法高级工程师/专家-研发效能团队

1. 负责理想汽车规模化持续集成与交付体系建设，打造整体高质量、高效率的交付能力。 2. 通过系统工具、方案设计、数据度量、跟踪分析等多种手段标准化交付流程，建立软件工程最佳实践。 3. 解决 CI/CD 建设过程中各阶段关键问题，包括但不限于配置管理、变更管理、编译构建、制品发布、版本部署等。 4. 和算法、工程团队协同完成研发基础设施的智能化改造，构建新一代智能化研发交付工具链。

1. 负责阿里云百炼平台的质量保障工作，参与产品需求和技术方案评审，评估技术架构合理性和可测性。 2. 进行阿里云百炼平台的质量保障体系建设，包括功能测试、自动化测试、性能测试和稳定性测试等。 3. 配合开发团队进行问题排查和分析，解决线上用户问题，持续提升产品竞争力。

1、负责公司级基础平台的研发工作，支持架构演进、系统优化，支撑业务规模增长； 2、深入理解和分析业务需求，负责技术规划和方案设计，参与系统架构治理工作，优化架构设计； 3、接受海量数据处理、高并发、高性能要求等挑战，分析和发现系统优化点，推动系统性能和可用性提升。

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。