阿里云研究型实习生 - 多模态数据湖仓检索分析
任职要求
1、扎实的工程能力，优良的编程风格，熟悉C++/Java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、团队合作意识和经验；具备快速学习的能力，以及深入钻研技术问题的耐心； 3、熟悉计算机体系结构…
工作职责
专注于数据湖场景下向量化和多模态数据存储和分析系统的研究、探索和开发，具体职责包括： 1、探索和研究高效可扩展的向量索引和分级存储算法，支持超大规模向量数据存储和检索； 2、探索和研究高性能的多模态数据检索和查询算法，支持大数据AI一体化场景下的融合分析； 3、分析现有向量索引算法和典型负载的性能瓶颈，提出并实现创新的优化技术； 4、结合阿里云Milvus和EMR 产品服务，提供可靠高效的向量存储和检索方案，支持不同行业和规模的客户场景； 5、面向数据湖仓场景构建业界领先的多模态数据查询分析解决方案。
随着数据量的爆炸性增长以及业务复杂性的增加，诸如图、文档、时空、时序等非结构化数据类型规模和价值都越发重要。需要研究更有效率的非结构化数据的处理、存储、分析的技术，尤其是与结构化数据融合进行分析的手段，将来自不同来源、格式、结构或模型的数据整合到一个统一的系统中，以实现数据共享、分析和决策支持。 我们的研究内容包括： 1. GPU加速的多模态数据处理，如fts、向量检索以及索引建立。GPU高效池化以及远程GPU调用，查询算子以及后台数据重整任务的高效远程GPU卸载； 2. 非结构化数据，如json、文档等自动语义发现与解析、数据模式匹配与语义对齐、对象关联分析。结合NLP等技术，实现从原始数据到结构化语义的高效转化； 3. OLTP高效入湖。结合数据湖的灵活性（存储非结构化数据）与数据仓库的结构化管理能力（如ACID、事务支持、元数据管理），通过存储层创新、计算引擎优化和云原生技术，实现不同业务的高效协同。
【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。
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。
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；