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阿里云研究型实习生 - Anycast网络可观测性与入向路由调优技术

实习兼职阿里云研究型实习生地点:杭州状态:招聘

任职要求


1、扎实的工程能力,优良的编程风格,熟悉Java/Python/C++语言和常用设计模式,具备复杂系统的设计开发调试能力。
2、优良的沟通表达能力、团队合作意识和…
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工作职责


专注于Anycast系统的开发、设计和调优,具体职责包括:
1.基于机器学习的数据流量优化问题:利用机器学习技术分析和预测网络流量模式,从而优化数据在Anycast网络中的传输路径,提高网络的整体效率和鲁棒性。
2.基于机器学习的流量路由策略(learning to route):使用机器学习模型动态调整流量路由策略,减少网络拥堵,提高数据包传输的成功率和速度。
3.基于机器学习的故障检测与恢复(learning to detect and recover):开发机器学习算法实时监控Anycast网络中的节点和链路状态,及时检测异常并自动触发恢复机制,以保证服务的连续性和稳定性。
4.基于机器学习的资源分配(learning to allocate resources):根据实时的网络负载和用户请求特点,动态调整服务器和网络资源的分配策略,以优化Anycast服务的性能和成本。
5.基于机器学习的网络安全策略(learning to secure):利用机器学习算法识别并防御潜在的网络攻击和安全威胁,增强Anycast网络的安全性和可靠性。
包括英文材料
Java+
Python+
还有更多 •••
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【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。

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大模型具备很强的泛化及理解世界能力,在小红书内的众多生产场景遍地开花,大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上,如何能够通过高效的GPU调度策略,使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务,同时也能充分激发大规模GPU集群的效能,是行业公认的关键挑战。在这里,你可以聚焦LLM场景,接触到超大规模GPU集群,并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们,一起探索领先技术改变世界! 工作职责: 1、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、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段,提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps,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、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态,探索建设业界领先的资源调度策略及方法,构建下一代大规模AI资源调度系统。

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中台稠密引擎组,是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队,面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景,打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎,为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力,支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法(包括但不限于RFT、RLHF等),以适应多样化的业务场景; 2、结合业务数据和场景,评估选择最适合的微调算法,以支撑业务大语言模型(LLM)微调指标的提升; 3、与数据团队紧密合作,深入理解数据特性,参与设计实现数据提质算法引擎工具,产出高质量数据集提升模型微调效果; 4、与公司内各算法团队深度合作,参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地; 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文,并整合新技术和算法到训练引擎中,提升框架的领先性;

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更新于 2025-04-01北京