安克创新机器人平台仿真算法工程师
任职要求
1. 计算机科学、人工智能、自动化、机器人、电子信息等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的机器人学理论，计算机视觉知识，了解基本图形学、物理引擎及渲染管线； 2. 熟悉主流3D重建技术，如NeRF/3DGS/SfM/MVS等；熟悉DUSt3R/VGGT等相关算法； 3. 至少熟悉一种机器学习/深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，具备强化学习基础知识； 4. 优秀的…
工作职责
1. 核心算法研发：参与机器人平台视觉与物理仿真系统的算法开发，包括但不限于基于3DGS的三维重建、生成式重建、逆渲染和相关物理仿真算法的设计和实现； 2. 评测与优化：在仿真场景工作流中集成算法成果，对性能和真实度进行评测及优化，实现算法的迭代升级； 3. 实际业务落地：基于Isaac Sim仿真平台开发，实现机器人运动/动力学建模，优化仿真系统性能，参与渲染引擎及其他研发团队密切协作，支持业务落地，解决实际场景的技术问题，共同推进平台能力研发； 4. 前沿技术探索：关注计算机视觉、3D重建、生成式AI及物理世界模型相关领域最新的学术研究成果，并进行调研、验证和应用，推动公司在该领域的技术创新。
【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。
【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
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系