大疆中/高级供应商质量工程师（屏幕LCD/OLED）
任职要求
1. 硬性条件
1）本科及以上学历，材料科学、电子工程、光学工程等相关专业优先；
2）3年以上显示面板行业质量管理经验，熟悉LCD/OLED生产工艺及关键质量控制点（如光刻、蚀刻、封装等）；
3）技能：熟练运用质量管理工具（FMEA、SPC、G…工作职责
1. 供应商质量管理： 1）负责显示面板（LCD/OLED）供应商的全周期质量管控，包括新供应商导入审核、量产供应商定期评估及绩效管理； 2）主导供应商生产过程审核，确保其工艺、设备、检测能力符合DJI的质量标准（如面板亮度均匀性、色域覆盖率等关键指标）； 3）推动供应商持续改进，降低面板不良率（如亮点、暗点、漏光等问题），优化生产良率； 2. 跨部门协作与技术支持： 1）协同研发团队，参与显示面板技术方案评审，从质量角度提出设计优化建议（如面板驱动电路兼容性、背光模组可靠性）； 3. 质量问题处理与预防： 1）主导显示面板相关质量问题的根因分析（如面板老化测试失效、批次性色偏问题），制定8D报告并跟踪闭环； 2）建立面板质量风险预警机制，提前识别潜在问题（如原材料批次波动、工艺参数偏差）； 4. 标准与体系建设： 1）制定显示面板的来料检验标准（如光学性能、可靠性测试），优化供应商质量管理。
1. 以屏幕技术经理角色，负责消费类电子产品中屏幕的选型和应用开发，包括屏幕需求定义/规格制定和选型/供应商对接/样品评测/问题分析/产品量产交付等 2.与产品团队合作，优化产品显示效果和体验，为最终的显示效果和开发质量负责 3.跟踪最新屏幕技术发展，引入相关显示新技术，提升产品技术竞争力 4. 解决产品生产过程中的技术问题，提升良率 5. 主导与屏幕供应商的技术对接/问题分析/试产跟进/计划达成等
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。
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！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
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。