理想汽车算法平台产品专家
任职要求
1、具有良好的产品规划、设计与项目落地能力，5年以上算法平台领域相关经验，参与或主导过算法平台相关模块，对算法平台建设有着深刻理解，有自动驾驶、大模型相关业务经验优先； 2、深入理解AI大模型技术原理，熟悉大模型训练推理技术，熟悉GPU知识以及GPU纳管池化及大模型GPU适配等技术体系，对计算、存储、网络等云产品有深入认知； 4、有复杂产品架构设计能力，对于目标客…
工作职责
1、负责企业级AI研发一体化平台的产品规划、设计、落地及推广，推动产品快速迭代升级，打造覆盖算法开发全流程的一站式工具链； 2、负责算法平台架构设计，包括但不限于模型训练、模型评估、模型推理、流程编排、资源管理等核心模块，支撑业务完成数据及算法闭环； 3、以跨业务线的需求作为切入点，深入具体业务进行迭代产品，对公共功能模块进行平台化抽象，完成对平台产品的定义，先于业务线产品的需求提前进行探索性的工作； 4、负责产品的项目管理，推动设计、技术、测试等相关团队及合作部门按时完成产品研发、高质量上线，完成产品目标； 5、熟悉算法开发的全流程，了解PyTorch、Tensorflow等常用深度学习算法框架，熟悉模型分布式训练原理及高性能推理引擎，能够针对业务算法工程化需求提供专业的产品解决方案。
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。
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！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
1、与业务需求结合，设计并落地创新型实验及准实验，提升实验的效率和洞察深度，探索机器学习技术、动线挖掘、模型预测等方法在因果推断中的应用场景，解决观测数据中因果关系的识别，研发新型因果推断方法，优化业务决策； 2、从理解业务问题到因果因推断相关领域方法论研究、原型验证、直到与工程团队合作将成熟的技术产品化，推动方法从理论到实践的转化。设计可扩展的实验框架，支持大规模、多场景下的因果推算与效果评估； 3、负责通过AB实验设计、因果推断、深度学习等手段，量化运营策略效果和价值，科学评估运营手段，为业务决策提效。
我们是蚂蚁集团网络技术团队，为蚂蚁集团全站提供通智一体、稳定高效的网络基础设施产品、平台和服务。 ● 负责推理网关核心能力设计和开发； ● 通过创新的流量调度算法减少推理成本；