OPPO高级机器学习算法工程师(AI智能通信方向)
任职要求
1、计算机、信息、通信、人工智能等相关专业毕业，具有硕士3年以上AI算法或通信相关工作经验； 2、具备扎实的信号处理、无线通信理论基础，以及大模型、智能体相关理论知识； 3、具备出色的编程能力，至少熟练掌握 Java、Python、C 中的一种开发语言，能够独立完成算法的实现与调试； 4、熟悉深度学习算法，至少掌握一种数据挖掘工具和深度模型训练工具，如Tensorflow或pytorch，同时了解大模型训练与部署工具（如 Hugging Face、LLaMA Factory）者优先； 5、具有5G、WIFI 等无线通信核心技术领域的研究和开发经历优先； 6、具有大模型或智能体在垂直领域应用项目经历优先； 7、具有高度的团队合作精神和自我驱动的工作习惯，对大模型、智能体等前沿人工智能技术有浓厚的学习热情和探索欲望，能够快速掌握并应用新技术。
工作职责
1、负责AI模型在手机通信领域的应用研究，探索大模型及智能体在提升手机通信体验方面的创新应用； 2、设计并优化基于大模型和智能体的手机通信相关算法，解决实际通信场景中遇到的技术难题； 3、跟踪大模型、智能体及 AI+通信领域的学术和工业界最新进展，洞察有价值的研究方向并规划相关研究项目
1.AI智能通信相关算法和解决方案的研究、设计和验证。 2.负责跟踪学术和工业界终端AI Agent在通信领域的最新进展，洞察和规划有价值的研究领域，以提升用户体验为目标，持续创新和突破。
我们正在寻找一位经验丰富的高级开发工程师，加入我们的AI技术团队，负责Agent框架平台的研发工作。您将参与设计和实现先进的Agent系统架构，开发智能Agent框架和相关工具链，推动多Agent协同能力的突破。你负责的内容会包括以下但不限于： 1.负责Agent框架核心能力的设计与开发，包括异步化框架、执行引擎的实现与优化 2.研发Agent Development Kit (ADK)，提供完善的开发工具和接口 3.设计并实现multi-agent协同框架，解决Agent间的通信、协作和资源分配问题 4.开发和维护MCP (Model Control Protocol) Server，管理模型调用和资源调度 -参与制定Agent能力评估标准，构建测试框架和基准测试 5.优化Agent系统性能，提高可扩展性和稳定性 6.与产品、算法团队紧密合作，将前沿AI研究成果落地到框架中
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、负责大模型平台的架构设计和核心功能研发，构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系； 2、负责构建面向大模型全流程的DevOps，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、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、GPU虚拟化、存储&网络加速等手段，提升GPU集群使用效率； 4、将平台和框架结合，通过任务调度、弹性容灾、性能优化等措施端到端提升AI生产效率，涉及k8s/kubeflow、网络通信、分布式训练等； 5、优化各AI平台性能，提升系统稳定性和可扩展性，保障大规模并发场景下的服务质量与用户体验； 6、持续研究分析业内创新AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，提升创新能力与产品体验。
岗位职责 1. 负责智能驾驶模型训练优化的研究和落地，通过数据并行，模型并行，通信优化，CUDA算子优化等手段，大幅提升模型的训练速度与效率。 2. 解决智能驾驶模型训练和部署工作中遇到的各种工程和性能问题。负责训练相关的工具链和框架的开发，维护，和优化。