小米ai大模型策略产品经理实习生-问答方向
任职要求
1.本科及以上学历,计算机、人工智能、数据科学、心理学(认知方向)等相关专业优先。 2.具备基础的数据分析能力,熟练使用Excel/Python/SQL中的至少一种工具。 逻辑清晰,擅长从复杂问题中拆解关键因素,对A…
工作职责
1、数据与标注管理 参与通用问答场景下的数据清洗、标注规则制定及质量验收,确保训练数据符合模型需求。 协助构建和优化标注流程,提升数据标注效率与一致性。 2、效果归因分析 对AI的问答结果进行归因分析,定位回答偏差或错误的原因(如数据缺陷、模型缺陷、业务逻辑等)。 输出分析报告,提出可落地的优化建议。 3、日常质量巡检 监控通用问答产品的输出质量,设计并执行巡检机制,跟踪badcase修复进展。 建立关键指标的评估体系。 4、产品功能支持 参与大模型新功能的需求调研、原型设计或AB测试,协助完成功能上线全流程。收集用户反馈,分析需求优先级。

1. 参与AI大模型技术能力在b端市场的产品化落地,承接客户端AI问答、知识库,以及企业策略后台等模块功能迭代推进; 2. 参与b端AI产品面向前场售卖转化落地,承接销售转化系统(面向代理商、销售)相关搭建需求,辅助产出产品解决方案类文档; 3. 承接上游产品经理需求框架,结合技术可行性与现行产品架构,进行需求与产品方案设计,并推动研发实现需求落地上线; 4. 参与对全球同类 AI产品进行调研,参与用户调研与方案沟通,对前沿技术评估总结,分析行业发展趋势,参与决策产品路线与方向;
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。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队,负责调度公司所有模型训练与推理资源;基于自建的训推引擎,构建公司统一的机器学习平台,为公司所有算法同学(稀疏 & 稠密,含 LLM) 模型迭代提供端到端的一站式服务;包括 数据生产,模型训练,模型上线,特征管理,模型测试,资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路,离在线数据相关的开发工作,包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作;包括样本平台,特征平台,训练平台,推理平台等AI应用后台建设等; 3、研究分析业内AI平台产品,优化技术方案,改进产品功能,完善产品体验。
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! 工作职责: 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架; 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设; 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术,打造高效、易用、领先的AI推理框架; 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力,包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设; 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作,包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等; 6、与全公司各业务算法部门深度合作,为重点项目进行算法与系统的联合优化,支撑业务目标达成。