米哈游大模型强化学习系统工程师
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言； 3、熟悉强化学习及其工程开发； 4、精通以下至少一项的背景知识或经验：分布式训练框架、高性能计算与通信、GPU程序的监控和性能分析等； 5、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神； 6、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱精神； 7、有良好的文档…
工作职责
1、负责大语言模型的后训练（强化学习）框架研发与优化； 2、与算法团队深度合作，进行算法与系统的联合设计与优化； 3、保持关注行业前沿技术，且有能力和热情开展创新研究。
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。
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
1、参与亿级用户规模的电商搜索优化，提升电商搜索场景的GMV、购买用户数、点击率、转化率等核心指标，提升用户电商搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与搜索推荐机制的顶层设计，结合业务战略，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
-负责落地LLM在内容理解场景中的应用，负责文本内容理解与审核场景端到端效果优化与提升 -重点研究以小尺寸大语言模型相关的技术，包括但不限于数据建设、指令微调、模型优化、模型蒸馏等 -提升数据构建合成、模型推理等能力；构建大小模型融合的推理系统，提升模型在理解与审核场景中的效果 -持续探索跟进学术与业界前沿进展，探索包括但不限于CoT、RAG、强化学习微调等能力并落地