小米自动驾驶工程师 - Web 前端资深 / 架构研发
任职要求
- 计算机、通信、电子等相关专业本科以上学历，7 年以上前端开发经验。 - 熟练掌握前端开发技术 (HTML5、JS、Ajax、Json、XHTML、CSS)，了解各项技术的相关标准，并严格按照标准进行开发。 - 熟悉W3C标准，对前端性能、模块化开发等有较为深刻的理解。 - 熟悉Vue/React等框架，前端微服务，前端UI组件库，熟悉前端工程化实践，包括模块化、构建工具、版本…
工作职责
负责开发自动驾驶仿真系统/可视化工具系统研发，包括桌面端应用和云端 Web 平台，包括但不限于数据管理、数据可视化、仿真、工作流管理系统等，确保平台的稳定性、高效性和易用性。 - 与自动驾驶研发团队紧密合作，根据需求进行定制化开发，满足项目需求。 - 关注自动驾驶及前端技术领域的发展趋势，持续学习新技术，提升团队技术实力。 - 理解自动驾驶线上线下业务需求，为相关工具和应用设计合理的前端模块。 - 与项目负责人、产品经理、 UI/UX 设计师紧密合作，实践最佳用户体验。 - 参与 Web 服务的全栈设计和讨论，与团队共同保证产品交付和质量。 - 持续优化性能与用户体验，提升团队效率。
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。
滴滴出行国际化金融测试团队，负责核心业务质量保障，包括支付、风控、现金贷、信用卡等业务，团队技术导向，紧跟公司业务，质量保障能力处在行业前沿水平。 1、负责国际化支付系统的核心链路测试架构工作； 2、负责金融域内质量保障体系的构建和实践； 3、参与前线调研，负责前线业务对接，打通国际前线和质量Team信息渠道，消灭认知GAP、赋能国际金融业务 4、通过前瞻性的能力、机制建设， 规避业务质量风险；
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；