大疆中/高级机器学习平台工程师（训练平台）

1. 负责一站式机器学习平台的架构升级，支撑百亿级广告收入规模下的商业化算法模型高效迭代 2. 负责深度学习工作流各环节的深度优化，包括特征和样本生产提效，模型训练加速等 3. 与商业化算法团队密切合作，支撑广告算法前沿技术探索和落地

1. 负责业界/学界SOTA方案调研和原型验证； 2. 结合公司业务特点，给出AI Infra建设规划（重点是训练&推理优化）； 3. 针对不同技术方案的成本、收益，给出方案选型建议； 4. 方案落地过程中进行风险把控和方向纠偏； 5. 指导一线工程师解决新方案落地过程中的卡点。

滴滴核心的国际化交易市场架构方向，负责机器学习平台，特征生产以及模型推理服务的研发工作 1，负责机器学习平台的需求分析、架构设计以及核心代码实现，重点覆盖资源调度、自动化训练流程、模型部署与服务化、性能监控等关键模块。 2，主导平台在高并发场景下的性能调优，解决大规模分布式训练任务中的稳定性与效率瓶颈，提升GPU等异构计算资源的利用率。 3，设计与开发提升算法研发效能的内部工具、SDK等，降低平台使用门槛，支持从数据准备到模型上线的完整MLOps流程。

1. 负责自研机器学习平台的研发，设计和实现机器学习平台相关的基础设施和工具链； 2. 负责机器学习平台的需求落地，关注模型训练、推理过程中的稳定性、资源利用率等问题； 3. 负责GPU集群的运维工作。