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京东模型开发平台研发工程师

社招全职5-10年软件开发岗地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 教育背景
   学历要求:本科及以上学历,计算机科学、软件工程等相关专业;
2. 工作经验
   工作经验:5-10年软件开发相关工作经验,具备大型分布式系统开发经验者优先;
3. 能力要求:
   技术能力:精通Golang语言,熟悉其底层运行机制,熟练掌握Python语言;熟悉模型开发框架如TensorFlow、PyTorch等,有相关框架开发经验者优先;掌握Kubernetes的基本工作原理,包括集…
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工作职责


1. 负责模型开发平台的系统设计与研发工作,致力于提升平台的产品丰富度,确保平台能够满足业务发展的需求;
2. 设计并实现大模型的训练与推理系统,优化资源利用率,提升系统的整体性能与效率;
3. 优化平台性能,确保系统的稳定性与扩展性,满足业务快速发展的需求;
4. 跟踪并研究人工智能领域的前沿技术,尤其是大模型相关技术,探索并应用于实际项目中,推动技术创新与业务发展;
5. 与团队成员紧密合作,通过高效的沟通与协作,共同解决技术难题,确保项目的顺利实施与交付。
包括英文材料
学历+
分布式系统+
Go+
Python+
开发框架+
还有更多 •••
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社招5-10年引擎

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。

更新于 2026-03-28上海|北京
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社招5-10年引擎

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。

更新于 2026-03-28北京|上海
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社招3年以上机器学习平台

【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

北京|上海|深圳
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社招3年以上机器学习平台

1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计,包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设,包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统,打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理,提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具,建设可观测性体系

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