通义通义实验室-应用工程资深技术专家-北京/杭州
任职要求
1. 计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，8年以上软件开发经验，3年以上担任技术负责人（TL）或主导大型系统架构设计的经验。 2. 精通Android系统开发（Java/Kotlin/C++），深入理解Binder、HAL、SurfaceFlinger、AudioFlinger等底层机制，有系统级性能调优经验。熟悉主流端侧AI推理框架（如TensorRT、ONNX Runtime、MNN、TFLite、SNPE等），具备模型部署、量化、图优化及硬件适配实战经验。 3. 具备扎实的后端开发能力，熟悉微服务架构（gRPC/REST）、容器化（Docker/K8s）、消息队列（Kafka/Pulsar）及高并发服务设计。 4…
工作职责
1. 作为技术负责人，制定并推动多模态交互系统的端云整体工程架构演进路线，覆盖端侧推理、客户端集成、云端服务及协同策略。 2. 主导端侧AI推理框架的设计与优化，包括模型加载、算子加速、内存管理、功耗控制、异构计算（CPU/GPU/NPU）调度等，确保大模型在资源受限设备上的高效运行。 3. 负责Android客户端核心交互模块的架构设计与开发，包括多模态输入采集、实时通信、状态管理、离在线切换、异常恢复等关键能力。 4. 设计高并发、低延迟、可扩展的云端推理服务架构，支持语音识别、大模型生成、多模态融合等服务的弹性部署与动态扩缩容。 5. 构建端云协同机制，实现任务卸载、上下文同步、模型热更新、A/B测试等能力，提升系统整体鲁棒性与迭代效率。 6. 带领应用工程团队，负责关键技术方案评审、核心模块编码、性能压测、线上稳定性保障及团队技术能力建设。 7. 与算法、产品、芯片、测试及客户解决方案团队紧密协作，推动系统从原型验证到规模化商用落地。
【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。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
【职位描述】 1、设计和实现机器学习平台业务系统, 包括工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求； 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。