京东后端开发工程师
任职要求
1.本科及以上学历，五年以上后端开发经验，有酒旅行业经验者优先； 2.扎实的计算机基础，拥有良好的编码习惯和素养，善于总结和思考，保持技术热情； 3.精通Java技术，熟练掌握JVM原理和机制，可排查和优化GC问题，具备一定的JVM性能调优经验； 4.熟练使用Java相关框架和工具并熟悉其原理，熟练使用各类中间件和数据库； 5.熟练掌握数据结构和算法、网络、操作系统等计算机基础知识； 6.深…
工作职责
1.负责京东酒旅业务后端系统的架构设计、开发、确保系统的高性能、高可用与高度可扩展性，保障产品需求交付、系统稳定运行； 2.参与软件架构设计与讨论，构建行业报价数据库，保障报价信息完整性和及时性，对接行业供给提高产品丰富度，保障用户体验一致性，对齐行业先进的业务模型和技术能力； 3.深入理解相关业务需求和发展方向，采用适合的方案实现业务功能，保障新功能持续迭代； 4.持续跟进并解决系统运行中的技术问题，对性能瓶颈进行分析和优化，对技术风险进行预防和治理，保障系统稳定运行； 5.主导或参与跨团队技术方案沟通和设计，推动跨团队需求合作。
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。
中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；
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
【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。