智能互联高德-大模型应用算法专家-AI算法法专项

1。责大规模预训练模型（如Transformer、BERT、GPT等）的开发、调优和部署，提升模型性能和效率； 2。设计并实现模型压缩、量化、蒸馏等技术，降低模型计算和存储成本； 3.探索前沿算法（如多模态模型、强化学习、自监督学习等），推动技术创新与落地； 4.系统设计与工程实现 5.参与分布式训练框架（如Horovod、Ray、Distributed TensorFlow/PyTorch）的搭建与优化； 6.协同工程团队实现模型推理服务的高并发、低延迟部署，支持业务场景需求；

1。责大规模预训练模型（如Transformer、BERT、GPT等）的开发、调优和部署，提升模型性能和效率； 2。设计并实现模型压缩、量化、蒸馏等技术，降低模型计算和存储成本； 3.探索前沿算法（如多模态模型、强化学习、自监督学习等），推动技术创新与落地； 4.系统设计与工程实现 5.参与分布式训练框架（如Horovod、Ray、Distributed TensorFlow/PyTorch）的搭建与优化； 6.协同工程团队实现模型推理服务的高并发、低延迟部署，支持业务场景需求；

【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

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 * 资金安全&高可用，预防线上的资损问题和高可用问题，是国际金融业务的核心技术和底盘。
 * 团队氛围开放积极，有机会与国内外各部门业务与技术进行日常交流学习。 职责要求: 1、滴滴国际化金融(IBG FinTech) 技术风险能力建设，包含应急能力、变更防御、红蓝攻防、性能容量、资金安全，构建Fintech技术风险体系； 2、参与重大项目的技术风险保障工作，对技术风险领域进行评审和分析； 3、贴身业务，挖掘业务风险，沉淀技术风险领域标杆，释放研发技术风险投入，更聚焦在业务研发上； 4、明星业务，多底盘充满了挑战和机遇，欢迎来战。