OPPO系统工程师

【职位描述】 1、设计和实现机器学习平台业务系统, 包括工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求； 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。

团队与角色介绍： 我们是国际数字商业集团（AIDC）智能引擎事业群下属的广告引擎团队，致力于构建下一代智能广告技术平台。本岗位将深度参与广告引擎核心系统研发，聚焦在线服务架构优化、算法工程化落地、高并发系统性能调优及稳定性保障体系建设，通过技术创新驱动广告业务增长。 岗位职责： 1. 智能广告引擎架构设计 ○ 主导AIDC广告引擎核心模块的技术架构设计与开发，构建高可用、低延迟的在线服务系统 ○ 推进算法工程化落地，设计与实现特征工程、模型训练、在线推理全链路优化方案 2. 大数据处理平台研发 ○ 开发支持千亿级数据处理的分布式计算框架，优化离线批处理与实时流式计算任务效率 ○ 构建高性能特征存储与计算系统，支持毫秒级实时特征抽取与复杂特征交叉计算 3. 系统工程优化 ○ 主导广告检索/排序/机制模块的性能调优，实现QPS与系统资源利用率的持续提升 ○ 设计多级容灾方案，建立全链路监控体系，保障99.99%+的系统可用性

团队介绍：字节跳动豆包大模型团队（Seed）成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，并探索新的交互。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 豆包大模型团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责机器学习系统存储相关组件的设计和开发，服务于大模型推理的各业务场景（LLM/S2S/VLM/多模态等），包括模型分发加载、KV Cache存储和优化，数据IO性能优化，提高推理TTFT、TBT等核心性能指标； 2、负责设计和实现面向大模型推理的多层级存储系统，综合利用显存、本地内存、分布式内存/磁盘、远端大容量存储系统（HDFS/对象存储）等多种介质进行数据的存储和迁移管理，实现「近计算缓存+远端大容量存储」的一体化分级系统； 3、负责优化大模型KV Cache命中率，从推理框架，流量调度，多级缓存等多个系统纬度入手定制化优化策略；优化数据的读取性能，充分利用近计算侧的NVLink、RDMA高速网络、GPU Direct技术实现数据的高效传输；优化数据副本的存放策略，实现负载流量和存储数据的合理化分布； 4、负责设计和实现高效、易用的数据访问接口，实现和推理框架、引擎的无缝对接，管理KV Cache的生命周期； 5、负责Kubernetes场景下多级存储系统的接入、管理、运维、监控，确保稳定性； 6、负责多机房、多地域、多云场景的系统搭建和容灾，优化跨集群的数据摆放。

1. 负责洗衣机、干衣机主控/显控软件通用平台的搭建； 2. 负责洗衣机、干衣机洗涤/烘干流程/人机交互等功能开发； 3. 负责洗衣机产品功能迭代和量产品维护； 4. 负责出口洗衣机显控电脑板软件评估认证；