小米云仿真后台开发工程师

1.参与城市低空物流网络设计，开发无人机业务运营、配送履约、空中交通管理、远程监视和指挥控制系统，包括前端和后台； 2.参与IoT边缘计算架构设计，开发无人机网络通信、设备管理、容器调度、运维监控等基础软件，构建低延迟、高可靠、高性能分布式系统； 3.开发无人机数字孪生系统和仿真软件，支撑软硬件产品设计、开发、测试和模拟演练，提高研发和运营效率； 4.开发无人机物联网大数据处理系统，支撑商业分析、故障归零和AI算法迭代； 5.跟踪和调研国内外安全技术，设计并实现无人机产品安全方案，包括安全监测、网络攻防、可信计算等。

【后端工程师】： 该岗位将从事以下工作 1. 负责自动驾驶可视化业务后台服务的设计、研发工作，保证后端服务稳定性； 2. 负责自动驾驶研发工具链的设计与开发，为各团队提供高效稳定的基础设施 。 岗位要求： 1. 计算机或相关专业本科及以上学历。 2. 具备扎实的数据结构与算法能力；熟练掌握至少一种开发语言（Python、Go等）。 3. 深入理解Linux系统及其原理，熟悉TCP/IP、HTTP协议以及网络编程； 4. 熟悉常用的SQL、NoSQL数据库原理，阅读和理解优秀的开源系统代码； 5. 具备较强的学习能力；具备强烈的责任心和自我驱动力。 6. 具备良好的沟通能力和团队合作精神。

负责自动驾驶云仿真后台功能开发和优化的工作，保障系统稳定性

大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。