蚂蚁金服蚂蚁集团-大模型算法工程师(智能评测)-北京【AI Force】
任职要求
1. 教育背景：计算机科学、人工智能、数据科学、数学或相关领域的硕士及以上学历。 2. 技术能力： ○ 熟练掌握Python、Java等编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础。 ○ 熟悉常见的agent、workflow开发框架，了解大模型常见应用范式…
工作职责
我们是致力于推动智能化服务技术革新的创新团队，专注于为全行业提供高效、智能的解决方案。我们的业务涵盖智能客服、智能培训、智能质检等多个领域。 我们团队正在建设“评测数字员工”，旨在通过标准化、智能化的评测手段，推动AI智能服务的全面升级，并打造行业领先和有代表性的评测体系与benchmark。 如果你对AI、NLP、数据挖掘、评测等领域充满热情，并希望在一个充满挑战与机遇的环境中快速成长，那么加入我们，一起定义未来智能化服务的新标准！ 【职位描述】 1. 评测体系设计：参与设计并优化智能化服务（包括智能客服、智能培训、智能质检等）的评测体系，涵盖对话质量、操作质量、培训效果、拟人化、用户满意等核心指标。 2. 评测开发与优化： ○ 研发并优化基于LLM-as-Judge的评测能力，包括但不限于对话生成质量评估、意图识别准确率、多轮对话一致性等。 ○ 探索agent在复杂任务中的性能评测方法，如任务规划、SOP遵循、RAG、多模态交互等。 3. Red-team：针对agent系统的弱点进行攻击，找到系统潜在的风险，防患于未然。 4. Benchmark构建：构建并维护智能化服务领域的代表性benchmark，确保评测标准的科学性与可扩展性。 5. 数据驱动决策：通过数据分析与挖掘，识别智能化服务系统的性能瓶颈，并提出改进方案。 6. 跨业务协作：与多个智能体研发团队、产品团队紧密合作，确保评测体系与业务需求的高度匹配，推动产品的持续优化。 7. 技术前沿探索：跟踪智能化服务领域的最新技术动态，探索并落地创新评测方法。
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。
【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。
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。
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。