小米研发工具链产品专家

1、负责研发工具链特定产品线的整体规划与产品设计，制定产品迭代计划，推动产品的落地使用，收集用户反馈，持续迭代优化； 2、擅长与多职能团队紧密合作，深入理解业务，挖掘产品机会； 3、推动工具链数据化建设，结合度量体系，定位效率瓶颈，制定提升方案； 4、关注前沿技术探索，关注业界AI发展及技术趋势，推动创新工具的落地实践； 5、搭建产品团队，完善组织梯队。

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、嵌入式AI系统开发： • 负责RTOS系统平台上多模态AI终端产品的研发，包括方案评估、软件架构设计、核心功能模块（如人脸/手势识别、行为分析）开发与部署； • 主导端侧AI模型轻量化、跨平台推理框架适配（TensorFlow Lite/MNN/NCNN）及NPU芯片的性能优化（如内存、功耗、实时性）； • 结合硬件特性设计轻量化模型架构，完成从算法训练到嵌入式端侧部署的全链路开发。 2、多模态算法工程化： • 优化计算机视觉算法在嵌入式设备（IoT/AR硬件/AI机器人）的落地效果，解决低算力、高延迟、多干扰场景下的工程挑战； • 开发芯片算子库适配方案，参与芯片选型、AI工具链优化及端云协同架构设计； • 探索多模态交互（视觉+语音+传感器）在智能终端的创新应用，如AI玩偶、陪伴机器人等。 3、跨团队协作与交付： • 与芯片厂商、算法团队、硬件团队协同开发，主导端侧SDK集成及性能调优，确保产品按时交付； • 支持产品量产落地，保障系统稳定性与用户体验。

1. 分析业界技术趋势，识别技术方向，负责编译器、软硬件协同设计领域关键技术的突破； 2. 深刻理解云上负载场景与特点，挖掘硬件架构，编译器，编程框架协同优化的潜力， 通过编译器创新技术，完成全系统在安全，稳定，以及性能上的目标； 3. 能够与阿里云各团队紧密合作，收集和理解客户需求，完成编译器产品的设计，并推动业务落地。