夸克千问C端事业群-数据平台研发高级专家-北京/杭州
社招全职3年以上技术类-开发地点：北京 | 杭州状态：招聘
任职要求
1. 主导设计和落地过大规模AI数据平台，能构建支撑数据全生命周期的可扩展架构，对数据效果、效率和成本有深入认知； 2. 具备大数据并发处理经验，熟悉网页、文档、图片及音视频等各模态数据的处理技术，精通cpu/gpu异构调度及算子性能调优，精通ray、paimon、spa…
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工作职责
1. 负责数据平台研发，覆盖全模态（文本、图片、音视频）、全生命周期的数据处理和管控，支持各业务场景的高质量数据供给； 2. 研发全模态数据处理引擎，与基础调度团队协同，实现大规模异构计算、沉淀各模态数据处理的核心算子，大幅提升业务流程承接效率、降低数据处理成本； 3. 构建数据管控、探查及归因等平台能力，与语料&业务数据交付团队协同，沉淀数据资产、完善数据画像，实现数据的业务价值反馈模型，通过数据飞轮来持续优化数据和业务效果； 4. 打造AI数据标注平台，支持全模态数据标注，沉淀标注数据资产，通过AI辅助标注、AI标自动标注&质检等能力、显著提升数据标注效率。
包括英文材料
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
性能调优+
https://goperf.dev/
The Go App Optimization Guide is a series of in-depth, technical articles for developers who want to get more performance out of their Go code without relying on guesswork or cargo cult patterns.
https://web.dev/learn/performance
This course is designed for those new to web performance, a vital aspect of the user experience.
https://www.ibm.com/think/insights/application-performance-optimization
Application performance is not just a simple concern for most organizations; it’s a critical factor in their business’s success.
https://www.oreilly.com/library/view/optimizing-java/9781492039259/
Performance tuning is an experimental science, but that doesn’t mean engineers should resort to guesswork and folklore to get the job done.
Ray+
https://github.com/ray-project/ray
Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
https://www.youtube.com/watch?v=FhXfEXUUQp0
In this video, I'll teach you everything you need to know about Apache Ray!
https://www.youtube.com/watch?v=fMiAyj2kgac
Using powerful machine learning algorithms is easy using Ray.io and Python.
https://www.youtube.com/watch?v=q_aTbb7XeL4
Parallel and Distributed computing sounds scary until you try this fantastic Python library.
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1. 负责数据平台的整体架构和开发工作，包括但不限于服务端设计与开发； 2. 熟悉并应用大数据相关技术及中间件，提升数据处理效率；参与数据Agent相关研发，包括理论研究与技术应用； 3. 对现有数据平台进行优化升级，提升系统性能；根据团队项目需求，完成数据平台研发任务。
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