小米商业化-算法架构工程师
任职要求
1、掌握机器学习基础理论知识，了解常见的个性化推荐算法；熟悉TensorFlow深度学习框架设计原理、阅读过相关源码者优先； 2、熟练掌握C/C++/Rust，会使用Python、Java等编程语言，或者你可以在一个月内熟练掌握一门语言； 3、掌握GPU编程，熟悉MPI编程技术者优先，有算子开发及优化经验者优先； 4、有主流大规模推荐/搜索/广告引擎架构经验者优先； 5、追求挑战，较强学习能力和实践精神，有强烈的求知欲、好奇心，能及时关注和学习业界最新技术。 6、对代码有执念，追求极致，具备一定影响力的开源项目者优先；
工作职责
1、小米广告算法架构团队，通过技术及模型能力迭代支撑广告推荐业务，持续提升广告点击率、转化率，持续满足广告主需求； 2、负责分布式训练框架及推理框架的研发及性能优化工作，实现大规模稀疏模型的训练及推理能力落地 3、探索容器化、异构计算、分布式训练、分布式推理、机器学习系统等前沿技术架构方向，参与流式与批量计算系统、大规模分布式机器学习流式训练平台的研发，实时追踪业界最先进技术及落地。 4、参与到前沿技术的调用应用项目，致力于通过模型训练、推理框架的能力迭代及性能的优化，支撑更多样的模型结构，更大参数规模的模型在业务场景的应用落地。 5、持续优化代码性能，提升模型迭代效率，为公司节省计算成本。
1、负责小米国际商业化每日百亿流量的广告在线预估请求，对模型预估链路、模型特征工程链路进行设计与优化； 2、负责优化在线预估相关系统的性能，提升系统稳定性和扩展性，构建支出高并发、高可用、低延迟的系统架构； 3、负责对各专项技术调研、新技术引入等攻坚工作，通过推理框架的能力迭代及性能的优化，支撑更多样的模型结构，更大参数规模的模型在业务场景的应用落地，持续地迭代系统； 4、负责指导团队成员工作，带领初工程师完成项目目标；
1、设计并优化数据架构：根据业务需求，设计并实施高效、可扩展的数据架构，确保数据的高可用性、安全性和一致性，特别是在特征样本管理和分析方面。 2、Iceberg技术应用：深入理解和应用Apache Iceberg等数据湖技术，优化数据存储、查询性能，提升数据处理效率。 3、特征工程与管理：构建和维护特征样本库，包括特征提取、选择、转换和存储策略，确保特征的高质量和可用性，支持机器学习模型的训练和预测。 4、数据流设计：设计并实现高效的数据采集、清洗、转换和加载流程，利用Flink、Spark、Kafka等大数据技术构建实时或批量数据处理。 5、性能调优与监控：持续优化数据处理性能，实施有效的监控和报警机制，确保数据处理的稳定性和时效性。 6、技术选型与创新：评估新技术、工具和框架在特征样本处理和数据架构中的应用潜力，推动技术创新和升级。 7、团队协作与指导：与数据科学家、工程师和产品团队紧密合作，提供技术支持和解决方案，指导团队成员在数据架构和特征工程方面的最佳实践。
团队介绍：团队负责抖音集团广告算法的架构服务，在这里你可以参与到召回、粗排、精排和广告检索服务的架构升级工作，涉及抖音、今日头条、番茄小说等各类业务场景，类型丰富，架构挑战大。 随着中国互联网广告的发展，客户对商业化产品技术能力有更高的期待，公司的营收需要有更稳定可靠、更可持续发展的增长引擎。基于商业化预估系统中长期存在和短期爆发的业务及架构问题，我们致力于交付一个长期可维护、开发更高效、AI友好智能的预估系统产品。加入我们，你不但可以在召粗精投放算法架构深耕，也可以在广告特有的检索业务定制存储上持续突破，也可以持续参与到模型推理架构的新技术突破。团队内有完善的导师机制，关注每个同学的持续成长。 1、负责抖音集团广告算法服务（召回/粗排/精排/创意与样式优选）的架构设计与实现，支撑亿级广告候选排序，优化模型分发速度，提升在线推理性能，完善产品化，改进策略迭代的安全性和效率，完善全链路策略治理能力； 2、负责建设抖音集团广告算法服务的深度学习能力（深度模型实时训练/深度模型在线推理/深度模型召回），探索业界前沿算法的工程落地并助力业务可持续增长； 3、负责商业化检索服务（存储类系统）的优化升级，支撑亿级过滤能力，优化分布式、在离线分离架构，提升索引构建效率和稳定性，提升广告主投广体验； 4、设计并实现高性能、高可用的排序策略框架以及平台化产品，承载高吞吐、低延迟、可靠易用的系统架构需求； 5、设计并实现广告投放系统的延迟、降级、算力分配的一体化平台与架构，保障广告系统的稳定性，在资源约束的状态下最大变现效率。
1. 利用算法和技术的专业知识，领导团队从概念到产品发布，全周期孵化技术产品； 2. 运用商业洞察力，提出创新的产品和解决方案，解决实际场景中的技术挑战和应用痛点； 3. 与BD和SA团队合作，确保产品策略与市场需求同步，推动产品成功上市并取得市场成果。