理想汽车算法研发高级工程师（模型开发）
任职要求
1.硕士及以上学历，5年以上工作经验； 2.熟悉人工智能主流技术，至少熟悉智能控制、图像处理、模式识别其中一门的主流算法技术； 3.熟悉tensorflow和pyto…
工作职责
1.针对车控域（比如智能诊断等）面临的问题，从AI角度提出解决方案 2.负责数据驱动智能化应用的设计、可行性验证、建模和开发； 3.主导整车控制领域人工智能前沿技术的感知和研究；
负责智能客户运营等多个产品的算法研发与落地，机器学习建模、前沿技术追踪、大语言模型Large Language Model (LLM) 技术在各垂类业务场景落地的核心技术攻坚等。 比如智能运营助手、营销答疑助手、营销Agentic Workflows构建等场景的大模型落地，提升内外部用户的服务效率和用户体验。 职位描述： ‒ 负责基于通用基座大模型结合领域数据构建营销服务领域大模型，包括但不限于如下场景的营销LLM关键技术攻坚： 1. 大模型落地业务场景识别 2. 垂域数据清洗 / 构造 3. 垂域LLM的后训练 4. 搜索增强RAG 5. LLM Agents 6. LLM推理加速 ‒ 探索基于大模型技术的营销场景服务新形态，包括多场景下的大模型对话机器人、智能辅助Copilot、Agentic Workflow大模型在实际业务场景中的落地，打造营销领域的AI Agent标杆。
1.负责开发模型训练平台，支持超大规模稀疏模型的秒级实时训练与推理；负责开发模型推理平台，支撑数百个模型的复杂环境下的高并发、低延迟、低成本运行和海量资源的实时调度； 2.支撑视频号短视频推荐、直播推荐、红点推荐、图文推荐等大规模、复杂业务矩阵的高效迭代。
1.参与业务域的数据模型设计和数据开发工作，包括业务分析、需求收集、数据建模、指标体系建设等； 2.完成数据仓库基础架构的搭建，包括数据架构、数据质量、性能优化等； 3.协助团队持续跟进业务发展，提供相应的数据支持，并提出相应的数据优化建议； 4.结合对业务的理解与思考，输出对业务和数据平台能力的思考、探索和创新；
【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