小鹏汽车AI Infra 后端开发工程师

1、与包括强化学习，端到端模仿学习，运控算法等团队合作，对机器人产生的海量数据进行处理，存储； 2、开发机器人的数据处理，存储管线，保证数据的高效处理，高效存储，高效获取； 3、开发机器人研发过程和数据管线中所需的各类服务，如缓存，转发，任务调度等； 4、与算法团队紧密合作，研发并提供机器人开发过程中所需各类 AI 工具。

支持商汤SenseCore AI智算数据中心以及大模型应用开发平台等多产品的技术设计、开发工作； 开发并维护高可用，易扩展的后端服务； 优化后端服务的性能和可扩展性，分析并解决系统中的性能瓶颈； 设计和实现高效的 API 以及微服务架构，支持复杂的业务逻辑需求； 与前端、算法、DevOps 以及其他后端团队密切合作，共同推动技术解决方案的落地。

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。

团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责字节跳动机器学习平台的开发，支撑公司相关业务的算法生产与高效迭代； 2、设计和实现机器学习相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中； 3、探索业界前沿的机器学习相关技术，持续提升平台能力、降低算法使用成本。