小米自动化工程师
任职要求
教育背景：本科及以上学历，自动化、机械工程、电气工程或相关专业。
工作经验：至少5年以上在自动化领域的工作经验，有制造业背景者优先。
技术专长：精通自动化控制系统、机器人技术、传感器和执行器等。
项目管理能力：具备强大的项目管理能力，能够领导跨功能团队完成自动化项目。
创新思维：具备创新思维，能够设计和实施创新的自动化解决方案。
沟通协调能力：优秀的沟通和协调能力，能够与不同部门和层级的团队…工作职责
1、自动化战略规划：制定和实施工厂自动化的战略规划和目标。 2、技术研究与开发：研究最新的自动化技术和设备，评估其在生产中的应用潜力。 3、自动化项目实施：领导自动化项目的规划、设计、安装和调试工作。 4、系统集成：确保自动化系统与现有生产流程和信息系统的无缝集成。 5、设备维护与优化：监督自动化设备的维护工作，持续优化设备性能。 6、生产流程改进：通过自动化技术改进生产流程，减少人工干预和提高生产效率。 7、质量控制自动化：实施自动化质量检测和控制机制，提高产品质量。 8、数据收集与分析：利用自动化系统收集生产数据，进行分析以支持决策。 9、团队建设与管理：构建和管理自动化技术团队，提升团队的专业技能。 10、跨部门协作：与设计、生产、维护等部门协作，确保自动化项目与工厂需求一致。 11、成本效益分析：评估自动化项目的成本效益，确保投资回报。 12、安全与合规性：确保自动化系统遵守安全标准和法规要求。
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。
1. 负责万亿级别QPS的分布式缓存/存储集群，支撑公司所有产品线的业务需求； 2. 设计、研发高可用、高性能的缓存/存储架构和中间件，应对弹性扩缩容，秒级故障自动切换，异地多活，分布式事务等极具挑战性的工作内容和方向； 3. 优化系统性能，深入内核，提升基础服务相关资源的使用率，增加系统稳定性，保障业务运行； 4. 设计并研发自动化运维平台，提升运维质量和效率，探索运维自动化和智能化技术和方向。
1.参与基于多模态大模型的GUI智能化能力的设计开发，实现多端（web/安卓/ios/鸿蒙/小程序）大模型手眼配套能力全覆盖； 2.跟踪业界前沿技术发展，参与大模型应用评测、企业内部场景化落地、GUI智能体建设等；
1.负责业务质量保证工作，包括需求分析评审、测试计划制定、用例设计与执行、缺陷的跟踪和问题定位、项目质量风险把控等 2.针对业务痛点质量风险、线上问题分析，推进业务质量过程持续改进 3.自动化用例开发维护，性能测试脚本编写及执行，运用工具提高测试效率