vivo技术规划专家（IoT芯片平台）
任职要求
1、本科及以上学历，计算机，电子，通信类专业，嵌入式RTOS和Linux软件开发经验8年以上；
2、熟悉嵌入式软硬件架构，熟悉硬件外设和驱动，熟悉常用总线协议，如I2C、SPI、UART、USB等；
3、熟悉芯片平台低功耗技术；
4、熟悉短距离无线传输技术和协…工作职责
1、负责洞察行业智能终端产品芯片平台发展趋势，产品方向如智能穿戴、影像、影音、游戏等，公司内部与产品、电子、器件等领域进行互锁，定期输出芯片平台规划路标； 2、负责承接项目需求，主导芯片平台方案系统的分析和设计，完成智能终端产品芯片平台规划选型任务； 3、负责跟进芯片平台和软硬件的能力与发展趋势提出平台系统未来的框架设计方案，并推动预研和落地； 4、持续发掘产品在平台/体验方向新的技术点，提供行业有竞争力的软硬件方案设计。
1、负责影像硬件1~3年的产品规划，完成影像硬件路标建设、确保影像硬件具有赢的确定性。 2、负责影像硬件复用策略制定，结合平台策略，拉通各个系列以及IOT之间资源复用。 3、负责具体影像硬件规格制定，指导具体模组设计，对主要冲突点进行决策，组织评审及发布开发任务书。 4、负责新技术预研评估，牵头制定目标，设计开展、关键指标验证、领先性、迭代性判断决策，组织评审及发布预研任务书。 5、负责竞品信息洞察，能根据友商历代的机型数据进行逻辑推演，输出应对策略，辅助影像硬件路标建设。
一、软件技术规划专家 — OS方向 主导智能手机操作系统（OS）的技术规划与架构演进，构建高性能、安全可靠、体验领先的OS技术底座，并推动跨终端OS生态协同，支撑公司终端产品全球竞争力提升： 1、OS技术战略规划：洞察全球操作系统技术趋势（Android/AOSP/Linux/RTOS/微内核等），制定3-5年OS技术路线图，定义关键子系统核心技术竞争力（如内核调度、安全架构、跨端互联、分布式多媒体、图形、AI等子系统） 2、OS-软硬协同规划：联合芯片团队，主导OS对新型硬件能力（CPU/NPU/GPU）的底层支持与性能调优规划；设计硬件抽象层（HAL）标准化方案，降低多芯片平台、多OS形态适配与维护成本 3、跨端OS技术整合：设计手机与IoT/车机/XR设备的OS协同架构（分布式软总线、多端任务迁移）；主导跨端安全互联协议、数据互通框架、跨端AI等技术等标准化 4、OS逆向工程分析：主导OS核心架构及各子系统逆向工程分析（iOS、Android、RTOS、Linux等），详细拆解关键OS子系统能力，为OS技术规划提供技术竞争参考 二、软件技术规划与合作专家 — 芯片方向 负责智能手机芯片平台的前沿技术规划、软件生态合作及跨部门技术协同，推动芯片与系统软件的深度整合，打造高性能、低功耗、差异化的终端产品竞争力： 1、技术趋势洞察与规划：跟踪全球芯片技术（SoC/AP/ISP/NPU等）发展趋势，分析其对智能手机软件架构的影响；主导芯片平台的软件技术路线图制定，定义关键能力（如AI算力调度、能效优化、异构计算等） 2、芯片-软件协同设计：深度参与芯片选型与定义，确保硬件特性与系统层（驱动/Kernel/框架）的协同优化；推动芯片厂商（如高通、联发科、自研芯片团队）与内部软件团队的联合技术攻关 3、生态合作与资源整合：建立并维护与芯片厂商、IP供应商的战略合作关系，主导技术合作项目落地；整合芯片层能力（如AI引擎、安全模块、图像处理单元）至上层应用生态 4、技术竞争力构建：主导芯片平台性能、能效、稳定性等核心指标的软件优化方案，形成技术壁垒；探索创新场景（如端侧大模型、实时渲染、传感器融合）的芯片-软件协同方案 5、跨部门协同与赋能：联动硬件研发、系统开发、产品规划团队，确保技术规划与产品需求对齐；输出芯片技术白皮书、开发者指南，赋能内部团队及生态合作伙伴
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。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。