美团强化学习算法工程师
任职要求
1. 技术背景：在以下至少一个领域有深入研究或实践经验： 1.1 强化学习（RL）算法（如PPO、DQN）或框架（Ray/RLLib） 1.2 大语言模型（LLM） 强化学习训练、推理算法（如GRPO、DAPO）或框架（如verl，openRLHF） 2. 精通PyTorch框架，具有大模型微调或RL训练的实战经验 3. 具备较强的团队协作能力和沟通能力，有较强的学习能力和业务分析及问…
工作职责
1. 负责强化学习算法的研究、开发和应用，解决AI搜索等实际问题并提升业务效果。 2. 设计、实现、优化强化学习模型，包括但不限于价值迭代、策略梯度、模型预测控制等算法。 3. 跟踪强化学习领域的前沿研究进展，不断探索和创新，推动强化技术发展。 4. 与LLM的模型后训练相结合，迭代RL训练技术并实现业务模型的调优和落地。
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。
【职位描述】 1、设计和实现机器学习平台业务系统, 包括工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求； 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
1、 对OTA领域及其商户和用户行为建模有兴趣 2、 参与业务分析、特征构建、模型建立、算法实现等过程，实现算法效果逐步迭代并跟进业务效果 3、 负责机器学习、深度学习等前沿问题的探索和研究，分析和解构实际应用场景，提供全面的技术解决方案