美团美团自研模型 AI 沙盒基础设施工程师
任职要求
- 计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的操作系统、计算机网络、分布式系统基础。 - 熟悉 Linux 系统原理，理解进程、线程、namespace、cgroup、文件系统、虚拟化、容器隔离等机制。 - 熟练掌握 python、java 中至少一门系统编程语言，有较强的工程落地能力。 - 有大规模分布式系统、云基础设施、容器平台、虚拟化平台、资源调度系统等相关研发经验。 - 具备较强的问题分析与性能优化能力，能够定位复杂系统中的稳定性与性能瓶颈。 具备以下条件优先 - 有 Container / Docker / OCI / Kubernetes / CRI 相关经验 - 有 Firecracker / Kata / QEMU / KVM / microVM…
工作职责
负责面向 Agentic AI 场景的沙盒基础设施平台建设，支撑美团自研模型强化训练、agent评测、数据合成、在线调用等场景下的大规模多样化环境需求。 - 设计并实现统一的执行抽象层，支持 Function Call / Container / microVM / fullVM 等多种执行基座，并提供一致的接口与调度能力。 - 负责沙盒集群的控制面与数据面架构设计，包括 API Gateway、Host Agent、Cluster Monitor 等核心组件的研发与演进。 - 优化沙盒环境镜像的分发、加载与启动链路，建设分层镜像、按需加载、本地缓存、只读层共享等能力，提升冷启动性能与资源利用率。 - 面向超大规模并发场景，持续推进密度优化与成本优化，包括页缓存复用、内存回收、运行时争用治理、超卖与隔离平衡等方向。 - 建设面向 Agent 执行过程的轨迹日志、状态追踪、故障恢复与可回放机制，提升系统的稳定性、可观测性与可审计性。 - 与模型、训练、评测、推理、平台等团队协作，推动 AI Agent 运行时基础设施在实际业务中的落地。
【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。
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！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
【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
中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；