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小米新业务部-GPU系统架构师

社招全职8年以上A116257地点:上海 | 北京状态:招聘

任职要求


1、有处理器背景,特别是GPU图形学和渲染相关知识和经验,8年或以上工作经验;
2、自驱和驱动能力强,有一定的规划…
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工作职责


1、作为GPU交付、应用领域owner,负责并带领团队完成SoC中GPU选型,性能、能效规划,供电能力和热评估,低功耗策略和集成、profile定义和优化、中后端实现策略评估、能效优化等;
2、和软件及量产团队一起,完成SoC中GPU相关软件和应用优化,带领团队支撑SoC量产中遇到的GPU相关PI、热、memory等问题,完成端到端量产交付;
3、作为GPU系统工程师,和三方vendor及SoC团队一起,针对GPU微架构特点,实现GPU和SoC、总线/cache/DDR的联合优化设计,牵引三方GPU微架构设计优化;
4、和软件团队合作,利用GPU performance counter对业务行为和硬件负载进行对比分析,结合图形学和渲染的业界现状和未来发展、游戏和应用的发展趋势,从业务和架构层面牵引vendor,驱动三方GPU面向业务面向生态的优化和演进。
包括英文材料
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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。

更新于 2026-03-28北京|上海
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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;

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1. 负责滴滴金融保险风险场景的模型设计、建设、开发、应用落地、持续迭代优化,为业务风险指标负责。 2. 拆解业务风险指标,转化为模型指标,并为之设定合理的提升目标 3. 尝试各类特征工程方法,挖掘集团内外部数据,加工生成有效特征,优化模型效果 4. 数据算法创新,了解并跟进业界领先的人工智能和深度学习进展,推动新的技术在风控领域落地

更新于 2025-04-01北京
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社招3-5年技术

1、负责代驾移动端相关组件的研发和维护,编写高质量的代码,负责产品需求的持续迭代和体验优化; 2、支撑代驾业务开发,负责滴滴代驾及其其衍生业务产品的原生组件建设,保障产品的交付质量和效率; 3、参与架构优化提升交付效率,参与性能优化等技术建设; 4、深入钻研React Native跨端技术,参与跨端相关需求的开发以及相关技术优化工作;

更新于 2025-04-01杭州