美团云控安全员【项目实习生岗位】
任职要求
1. 三维空间感强，不晕3D画面。
2. 大专及以上学历，拥有C2及以上驾照驾驶经验丰富，熟悉道路交通法。
3. 良好的沟通能力和团队合作精神、无不良嗜好，服从上级安排。
4. 能…工作职责
1. 参与自动驾驶业务运营，熟悉业务运营流程，协助测试或运营任务过程中异常环节的处置，通过下发系统指令或控车协助自动车恢复正常通行，安全顺利保障自动驾驶业务履约配送。 2. 熟悉自动驾驶测试流程和标准，协助自动车在停滞不当、起步、泊车、绕行、倒车、掉头、窄路通行、下发路由等操作，高质量记录并反馈测试结果。 3.负责事故检测工单的检核（查否，查是）、事故上报、事故协助及其他异常问题，根据自动驾驶测试运营过程中的现实情况变化，需要高时效响应事件处理，避免测试运营过程中高风险事件的发生，对特殊场景导致的运营停滞进行快速恢复。 4.协助进行车辆调试，地图采集以及配合保障专项任务，参与云控坐席的建设和维护保养 。
1. 参与自动驾驶业务运营，熟悉业务运营流程，协助测试或运营任务过程中异常环节的处置，通过下发系统指令或控车协助自动车恢复正常通行，安全顺利保障自动驾驶业务履约配送。 2. 熟悉自动驾驶测试流程和标准，协助自动车在停滞不当、起步、泊车、绕行、倒车、掉头、窄路通行、下发路由等操作，高质量记录并反馈测试结果。 3.负责事故检测工单的检核（查否，查是）、事故上报、事故协助及其他异常问题，根据自动驾驶测试运营过程中的现实情况变化，需要高时效响应事件处理，避免测试运营过程中高风险事件的发生，对特殊场景导致的运营停滞进行快速恢复。 4.协助进行车辆调试，地图采集以及配合保障专项任务，参与云控坐席的建设和维护保养 。
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。
【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
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