京东流程优化岗
任职要求
经验要求 5年以上工业工程经验,物流、仓储、制造业(富士康)优先,熟悉物流场景。 技能要求 1、 精通IE工具:流程分析、工时测定、线平衡分析、5S/6Sigma等; 2、 熟练使用AutoCAD、Visio等绘图工具,数据分析工具(Excel、Power BI); 3、 具备仿真软件或WMS、WCS、TM…
工作职责
岗位JD 1、标准建立:负责和主导各业务场景下建立标准,能运用标准来推动省区做能力建设,并掌握标准来搞定操作标准化和现场管理; 2、效率提升:运用时间研究(Time Study)、动作分析(Motion Study)、布局规划(Layout Design)等方法提升人机协作效率。优化分拣场地工艺模块内和相互之间的路劲布局设计,减少无效动线距离和动作次数; 3、流程迭代:负责和主导各业务场景(接货仓/分拣/逆向/空铁)下的流程不断优化和迭代; 4、软硬件工具:主导拣运系统(引导式app,分拣系统、分拣计划等)全景规划、功能上线、试点和推广;负责各类工具(集装容器、无人叉车、操作工具)引入、试点、定型和推广; 5、项目落地:负责相关作业流程类项目的发起与推动落地(集装集运、分类分拣、分拣计划、蜂巢、直揽直派等),支撑分拣中心体验和成本达成; 教育背景 本科及以上学历,工业工程(IE)、物流工程、机械工程、管理科学与工程等相关专业。
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。
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。
【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