阿里巴巴研发工程师-算法工程化
任职要求
【职位要求】 1、本科及以上学历，数学、信息安全、网络安全、计算机、软件、人工智能、通信等相关专业。 2、熟练掌握C/C++，计算机基础扎实，有较好的工程实现能力。 3、对于机器学习和数学有较强的理解能力，有机器学习领域经验（计算机视觉、语音、NL…
工作职责
在这里，你将参与淘宝图片、视频、直播等丰富的内容业务场景，为用户的内容创作AIGC、消费体验提供更多的创意和能力。 在这里，你将与算法同学深度合作，进行算法和推理系统的联合深度优化，为各类算法模型在淘天的产品中应用提供有力的支撑。 在这里，你将会跟踪前沿技术（如模型量化），深度探索性能优化与工程效率的提升方案。 加入我们，你将会面对新的内容场景，通过技术深耕，和其他优秀的同学一起，改善全世界数十亿人的购物、娱乐和交互的体验。探索未知，挑战未来，来吧，我们等你加入！ 【职位职责】包括但不限于： 1、参与机器学习全生命周期（训练、推理、MLOps、CI/CD、AB testing）组件的开发与优化。 2、设计和实现机器学习系统所需要的大规模分布式计算系统。 3、设计高性能的推理系统与高利用量的弹性资源调度系统。 4、在机器学习系统的前沿领域（如模型量化）参与应用驱动的研究。 5、收集理解淘天AI的需求并转化为技术系统设计。
1、负责语音业务交付与LLM平台能力建设 2、负责产品需求的技术方案设计、算法&工程效果调优、性能调优、DevOps
1.负责3D图像算法的选型、设计、编写、测试、封装等工作。 2.与软件和硬件研发工程师密切配合，推进算法的应用落地。 3.负责算法的训练和调优工作，推进性能优化。
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】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性