拼多多大模型算法工程师/专家 - 出海电商
任职要求
1. 有大模型落地的端到端经验:数据-训练/微调-评测-部署-监控-迭代;能主导从 0 到 1 的系统建设。 2. 有系统/性能优化能力:GPU 推理、并发与吞吐、延迟优化;了解主流 Serving/加速栈(vLLM/Triton/TensorRT-LLM/FlashAttention 等)。 …
工作职责
1. 训练/对齐领域大模型:面向评价理解、商品知识处理、内容生成;探索混合专家(MoE)、多模态指令跟随、长上下文检索与记忆增强。 2. 以“生成式排序/生成式推荐”为方向:将生成式信号融入召回/排序/重排,探索 LLM rerank、生成式特征、以及端到端的多目标优化。 3. 推动线上高性能推理:多租户资源编排、弹性扩缩容、SLA、成本治理;模型压缩与加速使得单位成本持续下降。
滴滴国际化Fintech业务,是滴滴国际化战略的重要组成板块。其支付业务,已经覆盖了全球十多个国家,在中国互联网公司出海中出类拔萃。 自2021年开始,滴滴Fintech在拉美地区大力发展电子支付和信贷业务。短短2年时间,其个人信贷业务,已经在墨西哥的Fintech玩家中位于第一梯队;其电子钱包业务也在巴西的Fintech玩家中也名列前茅,实现快速增长。此外,滴滴Fintech还在拉美地区积极探索和开展信用卡、商户收单等业务,为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务,实现多个从0到1的突破。 我们诚挚邀请真诚、 可靠、勇于挑战的您和我们一起,携手并肩,拥抱金融出海的浪潮。和滴滴Fintech一起,实现从0到1,从1到100的快速成长 base:北京、上海、杭州 职位描述: 1、优化巴西墨西哥的KYC风控流程。积极协同巴西墨西哥本地KYC策略团队、其他团队沟通和配合,推动项目进展,讨论并提出有建设性的意见。 2、了解行业通用做法,同时洞察业务、策略、算法的差异化诉求,给出合理解决方案,以标准化方式接入风控,不断提升集成效率 3、端到端负责风控KYC链路的可用性、效率、耗时、成本、可维护性。
滴滴国际化Fintech业务,是滴滴国际化战略的重要组成板块。其支付业务,已经覆盖了全球十多个国家,在中国互联网公司出海中出类拔萃。 自2021年开始,滴滴Fintech在拉美地区大力发展电子支付和信贷业务。短短2年时间,其个人信贷业务,已经在墨西哥的Fintech玩家中位于第一梯队;其电子钱包业务也在巴西的Fintech玩家中也名列前茅,实现快速增长。此外,滴滴Fintech还在拉美地区积极探索和开展信用卡、商户收单等业务,为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务,实现多个从0到1的突破。 我们诚挚邀请真诚、 可靠、勇于挑战的您和我们一起,携手并肩,拥抱金融出海的浪潮。和滴滴Fintech一起,实现从0到1,从1到100的快速成长 base:北京、上海、杭州 职位描述: 1、助力现金贷、信用卡业务场景高效接入集成风控反洗钱系统,以及升级迭代。积极跟其他团队沟通和配合,推动项目进展,讨论并提出有建设性的意见。 2、了解行业通用做法,同时洞察业务、策略、算法的差异化诉求,给出合理解决方案,以标准化方式接入风控,不断提升集成效率 3、端到端负责风控链路的可用性、效率、耗时、成本、可维护性。
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! 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。