美团大模型系统研发工程师

团队介绍：广告业务原为商业产品与技术部门，为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术，负责端到端大型广告系统建设，覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵，践行"激发生意新可能"理念，致力于让营销更省心、更高效、更美好，推动商业的可持续增长，让不分体量、地域的企业及个体，都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里，你将投身建设面向未来的数字营销能力，接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法，在互联网广告行业始终创新。 课题背景： 随着人工智能技术的快速发展，大模型技术在交易与广告场景中的应用日益广泛，已成为推动行业创新和效率提升的重要驱动力。大模型凭借其强大的学习能力和泛化性能，在多个领域展现出显著优势。例如，推荐大模型能够精准捕捉用户偏好，提升个性化推荐效果；AIGC（AI-Generated Content）技术可用于广告创意、商品图片和视频生成，大幅降低创作成本并提升内容质量；广告投放诊断系统和诊断助手帮助优化投放策略；智能客服、影片智能剪辑、智能导购、大模型审核、用户序列建模以及多模态广告和用户理解等应用，则通过自然语言处理、多模态数据融合等技术，提升用户体验和业务效率。 然而，交易与广告场景对大模型系统的要求极高，不仅需要模型具备出色的精度和泛化能力，还需在实时性、稳定性、可扩展性等方面满足严苛标准。特别是在大规模分布式训练、推理加速、异构硬件支持、多模态数据处理以及系统集成等方面，存在诸多技术难点。因此，针对交易与广告场景研发和优化大模型系统，不仅是人工智能技术发展的前沿方向，也是行业应用的迫切需求。本课题旨在通过系统和工程领域的深入研究，突破关键技术瓶颈，构建高效、稳定、可扩展的大模型解决方案，为交易与广告场景提供强有力的技术支撑。 课题挑战： 1、大规模分布式训练加速：大模型训练需处理海量数据和高复杂度计算，导致训练耗时长、资源需求大。如何优化分布式训练架构，提升数据并行、模型并行和流水线并行的效率，是首要技术难题。 2、推理加速和性能优化：交易与广告场景对实时性要求极高，如广告投放需毫秒级决策。如何在资源受限环境下通过模型压缩和推理引擎优化实现快速推理，是关键挑战。 3、异构硬件支持：大模型需适配多种硬件平台。如何实现高效部署和负载均衡，确保跨硬件精度一致性和高性能，是技术难点。 4、编译优化：编译优化是过程复杂，如何开发高效编译器，优化长尾/灵活模型或结构在不同Accelerator执行效率并减少延迟，是亟待解决的问题。 5、Agent工程：智能客服和导购等应用需构建自主决策的AI Agent。如何设计高效的Agent系统，支持复杂任务执行，是前沿挑战。 6、强化学习框架：强化学习在广告投放优化等场景中潜力巨大。如何构建高效框架，支持大规模环境训练和推理，是研究难点。 课题内容： 1、大规模分布式训练加速技术 1）研究数据并行、模型并行和混合并行算法，优化训练效率； 2）开发自适应负载均衡机制，减少资源浪费； 3）探索梯度压缩和通信优化技术，降低网络开销； 2、推理加速与性能优化方法 1）研究模型压缩技术（如量化、剪枝），减小模型体积； 2）开发高效推理引擎，支持批量推理和异步处理； 3）针对不同Accelerator的架构加速推理过程； 3、异构硬件支持与优化 1）设计通用部署框架，支持多硬件无缝集成； 2）开发硬件感知调度算法，优化任务分配； 3）研究跨硬件模型迁移技术，确保精度一致； 4、编译优化技术 1）深入优化模型编译器，优化长尾场景的计算开销； 2）研究图优化和算子融合技术，减少计算开销； 3）探索动态优化方法，提升运行时效率； 5、Agent工程与实现 1）设计模块化Agent架构，支持任务分解和决策； 2）开发多模态交互技术，提升用户体验； 3）研究Agent训练与评估方法，优化复杂场景性能； 6、强化学习框架构建 1）开发高效强化学习算法，支持多智能体协作； 2）针对交易与广告场景的训练场景优化训练速度，提升迭代效率； 3）探索强化学习在广告投放中的应用，提升决策效果。

AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责火山引擎机器学习训练和推理框架的研发和性能优化，支撑火山引擎机器学习平台和方舟大模型平台的相关需求和架构迭代； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU 优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。

AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责火山引擎机器学习训练和推理框架的研发和性能优化，支撑火山引擎机器学习平台和方舟大模型平台的相关需求和架构迭代； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU 优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。

1、参与小红书万亿级Token量推理系统构建，包括但不限于大模型智能网关、大模型弹性伸缩、推理系统优化等方向，共同打造国内领先的大模型推理系统； 2、探索负载感知的推理系统流量调度算法，如基于Prefix Cache命中率调度、基于P/D分离的流量调度、基于KVCache使用率、推理排队负载感知的流量调度、长上下文请求调度优化等，持续提升MaaS系统的稳定性、成本效益； 3、探索并跟进业界开源SOTA模型，如Qwen系列、DeepSeek系列，多维度评估模型效果并建立相关的准入体系，及时上架到MaaS系统； 4、参与MaaS系统的国产卡适配，如华为910C、阿里PPU等； 5、参与攻克大规模分布式推理系统带来的复杂挑战，通过弹性调度、容量规划、链路压测等手段提升系统健壮性，确保平台能够弹性扩展，支撑业务的飞速增长。