高德地图高德-大模型应用算法专家-AI算法法专项

1。责大规模预训练模型（如Transformer、BERT、GPT等）的开发、调优和部署，提升模型性能和效率； 2。设计并实现模型压缩、量化、蒸馏等技术，降低模型计算和存储成本； 3.探索前沿算法（如多模态模型、强化学习、自监督学习等），推动技术创新与落地； 4.系统设计与工程实现 5.参与分布式训练框架（如Horovod、Ray、Distributed TensorFlow/PyTorch）的搭建与优化； 6.协同工程团队实现模型推理服务的高并发、低延迟部署，支持业务场景需求；

1。责大规模预训练模型（如Transformer、BERT、GPT等）的开发、调优和部署，提升模型性能和效率； 2。设计并实现模型压缩、量化、蒸馏等技术，降低模型计算和存储成本； 3.探索前沿算法（如多模态模型、强化学习、自监督学习等），推动技术创新与落地； 4.系统设计与工程实现 5.参与分布式训练框架（如Horovod、Ray、Distributed TensorFlow/PyTorch）的搭建与优化； 6.协同工程团队实现模型推理服务的高并发、低延迟部署，支持业务场景需求；

职位1-AI治理与对抗防御专家（构建企业AI时代的“攻防体系”与“合规护城河”）： 1. AI赋能的安全体系建设 (AI for Security & Compliance) 推动安全智能化转型：评估并引入AI驱动的安全工具（如自动化威胁检测、异常行为分析、AI辅助代码审计），提升安全运营中心（SOC）的效率。 合规自动化：利用AI技术自动追踪法规变更，自动化生成合规报告，降低人工合规成本。 2. AI系统全生命周期防护 (Security for AI / ML) 防御新型AI威胁：建立针对大模型应用（LLM）的防护体系，防范提示词注入（Prompt Injection）、模型逆向工程、训练数据投毒等新型攻击。 数据安全与隐私保护：严格管控AI训练数据的流转，实施数据脱敏与隐私计算技术，防止敏感信息通过AI模型泄露。 3. 跨界合规与伦理治理 (AI Governance & Regulation) 应对全球AI法规：主导公司AI产品对《欧盟AI法案》（EU AI Act）、GDPR、中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》等的合规性落地。 建立AI伦理框架：制定企业内部AI可接受使用政策（AUP），确保AI决策的透明度、可解释性，规避算法歧视与道德风险。 4. 跨界协同与前沿研究 作为“翻译者”拉齐业务、研发、法务与安全的认知，定期开展AI红蓝对抗演练，保持对前沿AI漏洞的研究敏感度。 岗位核心要求： 1. 硬性技能与知识储备 复合型知识底座：精通网络安全（CISSP/CISM优选），同时具备扎实的AI/ML基础知识（了解Transformer架构、模型微调、RAG等）。 深谙全球监管框架：熟悉欧美及亚太区最新的数据隐私与AI专项法规，有应对第三方AI合规审计的经验。 实战技术能力：了解AI供应链安全（如模型来源验证、SBOM软件物料清单），掌握主流AI安全测试工具。 2. 关键软实力与经验 破局者思维：面对AI领域“法无禁止即可为”与“法已规定必严守”的模糊地带，能给出平衡业务发展与风险可控的落地策略。 极强的跨部门影响力：能用技术人员听得懂的语言讲合规，用法务和业务人员听得懂的语言讲底层攻击原理，消除部门壁垒。 职位2-智能硬件安全攻防专家（AI赋能方向） 主要职责： 1. AI驱动的安全研究与实践：研究并应用AI/ML技术（如大语言模型、异常检测算法）于漏洞挖掘、攻击模拟、恶意流量识别、入侵检测与自动化响应。构建“AI安全助手”，赋能研发团队在编码、测试阶段识别潜在安全风险。 2. 端到端安全攻防：主导对智能硬件设备、嵌入式系统、通信协议、移动应用、云端API及数据服务进行深度的渗透测试与红队演练。针对NAS、安防摄像头、机器人等高敏感设备，设计并执行专项安全评估。 3. 安全能力建设：设计和开发自动化安全工具链，将AI能力嵌入SDL流程，提升漏洞发现的效率与覆盖率。跟踪前沿攻防技术（特别是AI安全与对抗攻击），并将研究成果转化为内部防御策略。 4. 事件响应与赋能：作为核心成员应对重大安全事件，利用AI工具加速攻击溯源和影响面分析。为研发团队提供安全编码、安全设计的高级培训和实战指导。

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。