优酷日常实习-影视车DIT系统工程师（子公司）
任职要求
-参与过全流程DIT项目，具备包括数据管理DMT、近场数字影像处理、现场调色、QTAKE视频辅助、云监看等在内的全流程工作能力 -熟悉影视制作中涉及的视频技术，包括信号传输、编码封装、显示技术、色彩管理等 -熟悉主流电影摄影机前后期工作流程，包括ARRI、RED、Sony、Canon、DJI、Phantom等 -熟悉摄影机素材在存储与管理中涉及的技术。包括存储介质、文件系统、总线、…
工作职责
-和团队一起，负责全流程DIT项目的流程对接、方案设计、落地执行 1.对接剧组需求，设计可靠且高效的全链路数据管理方案，对素材管理的安全性和效率负责 2.规划色彩管理方案，完成色彩校准，并辅助主创部门创建Show LUT，完成现场调色工作，对信号监看的准确性和一致性负责 3.使用QTAKE、Live Assist、Reeltime Pro等视频辅助软件，进行信号调度和分发管理，对监看及监听质量、信号稳定性和调度效率负责 4.在拍摄现场提供影像技术支持和解决方案，辅助主创工作，提高全剧组工作效率 -和团队一起，设计、集成和优化视频信号处理链路，满足不同类型和规模的剧组需求，撰写流程说明文档，工作规范等 -洞察影视行业的新需求、探索和研究新技术、推进新解决方案在影视拍摄现场的落地实践
1.跨部⻔技术对接与⽅案制定 -配合 DIT 组、摄影组、录⾳组等技术部⻔，结合拍摄场景制定科学的信号部署⽅案（涵盖视频、⾳频、通话、⽆线⽹络覆盖），确保信号传输链路稳定可靠。 2.信号系统搭建与运维 -能独⽴完成现场信号系统搭建以及核⼼区域⽹络覆盖，保障传输链路稳定⽆中断，⽇常巡检与管理。 3.设备与信号保障 -负责现场⽆线频谱监测与管理，实时监控设备技术状态，快速排查并处理物理损伤、连接故障等问题，规避信号⼲扰，确保⽆线设备稳定运⾏。
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。
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1. 负责国际化Fintech资金平台的日常设计和开发，包括payin、payout、资金等领域的需求支持 2. 重构Fintech资金平台或新建部分子系统，用合理的架构高质量高效率地解决海外渠道的接入成本、渠道可用性、支付成功率、资损防控、资金核对、差错处置、补偿和追资等需求 3. 投身拉美移动支付蓝海，依托出行、外卖、钱包、信贷等高频支付场景，支撑钱包、信用卡、理财、现金贷及商户收单等金融业务 4. 打造业界领先，稳定、安全、便捷、低成本的资金平台