腾讯音乐企业IT工程师-大数据平台开发方向（腾音）

1、 深入理解业务，根据业务进行数据建模并实施建设业务数仓； 2、 参与数据相关项目的架构设计、需求评审、技术攻坚及优化； 3、 负责企业级大数据平台的研发工作；包括数据存储、数据集成、数据开发、数据资产、数据治理、数据展示等； 4、 参与建立数据领域的研发管理、代码开发、质量安全等相关标准规范并推广实施； 5、 跨团队/部门协作，系统分析并解决各类大数据平台相关的运行或数据问题；参与数据平台产品的日常运维和技术支持工作。

1、参与数据中台相关产品（如数据集成、数据开发、数据资产、数据质量、数据展示、数据服务等）的功能设计、开发工作； 2、参与数据平台相关产品的日常运维、技术支持等工作，协助分析和解决用户在使用平台过程中遇到的问题； 3、与团队内部及跨部门同事协作，收集数据中台各项运营指标、用户需求等，保障系统稳定，优化系统使用体验；

Team Introduction: Data AML is ByteDance's machine learning middle platform, providing training and inference systems for recommendation, advertising, CV (computer vision), speech, and NLP (natural language processing) across businesses such as Douyin, Toutiao, and Xigua Video. AML provides powerful machine learning computing capabilities to internal business units and conducts research on general and innovative algorithms to solve key business challenges. Additionally, through Volcano Engine, it delivers core machine learning and recommendation system capabilities to external enterprise clients. Beyond business applications, AML is also engaged in cutting-edge research in areas such as AI for Science and scientific computing. Research Project Introduction: Large-scale recommendation systems are being increasingly applied to short video, text community, image and other products, and the role of modal information in recommendation systems has become more prominent. ByteDance's practice has found that modal information can serve as a generalization feature to support business scenarios such as recommendation, and the research on end-to-end ultra-large-scale multimodal recommendation systems has enormous potential. It is expected to further explore directions such as multimodal cotraining, 7B/13B large-scale parameter models, and longer sequence end-to-end based on algorithm-engineering CoDesign. Engineering research directions include: Representation of multimodal samples Construction of high-performance multimodal inference engines based on the PyTorch framework Development of high-performance multimodal training frameworks Application of heterogeneous hardware in multimodal recommendation systems 1. Algorithmic research directions include: 2. Design of reasonable recommendation-advertising and multimodal cotraining architectures 3. Sparse Mixture of Experts (Sparse MOE) 4. Memory Network 5. Hybrid precision techniques 团队介绍： Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 课题介绍： 大规模推荐系统正在越来越多的应用到短视频、文本社区、图像等产品上，模态信息在推荐系统中的作用也越来越大。 字节实践中发现模态信息能够很好的作为泛化特征支持推荐等业务场景，端到端的超大规模多模态推荐系统的研究具有非常大的想象空间。 期望在算法和工程CoDesign基础上，对多模态Cotrain、7B/13B大规模参数模型、更长序列端到端等方向进一步进行探索。 工程上研究方向包括多模态样本的表征、基于 pytorch 框架的高性能多模态推理引擎、高性能多模态训练框架的构建、异构硬件在多模态推荐系统上的应用；算法上的研究方向包括设计合理的推荐广告和多模态Cotrain结构、Sparse MOE、Memory Network、混合精度等。 1、负责机器学习系统架构的设计开发，以及系统性能调优； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。

1、系统及云平台管理：负责vivo全球数据中心、云平台的上万台服务器系统的建设及管理工作，为vivo企业级业务保驾护航； 2、存储备份管理：负责vivo全球数据中心数PB的SAN/NAS存储、分布式存储、对象存储的建设及运维管理，负责vivo企业数据全生命周期管理、全球容灾备份管理； 3、智能运维平台：参与vivo IAAS/PAAS云平台、智能监控运维平台、ITSM、CMDB、容器等各平台的开发建设，利用大数据和人工智能技术手段，持续改善vivo企业用户服务体验，降低公司IT运营成本。 4、数据中心管理：负责vivo全球数据中心基础设施的规划设计、实施运维以及体系标准建设，提升数据中心机房的稳定性及降低能效。