喜马拉雅AI多模态应用实习生(J11567)
任职要求
必备条件 ● 统招本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业在读； ● 熟悉 Python / Java / JavaScript 中至少一种语言，了解常用数据库操作（如 MySQL、PostgreSQL）； ● 熟悉 Prompt Engineering，能够根据具体场景编写、调优提示词以驱动模型生成符合创作意图的结果； ● 对国内外主流大模型有浓厚兴趣与了解，并能持续关注行业前沿动态； ● 对多模态生成（文生图、图生视频、TTS）方向感兴趣，理解多模态内容生成的基本逻辑； ● 逻辑清晰、学习能力强，具备良好的沟通协作意识与工程落地思维。 加分项 ● Vibe Coding 能力：能基于 LLM 或 Coding Agent（如 Cursor、Claude Code），将 Prompt、逻辑与代码结合，快速实现从创意到可运行 Demo 的落地验证； ● 熟悉 AI 绘图（如 Midjourney、ComfyUI、Stable Diffusion） 或 语音…
工作职责
1. 参与公司 AI Agent 应用 的研发与优化，方向涵盖多智能体系统、内容理解与多模态创作； 2. 参与 AI 工作流 的搭建、测试与调优，探索多模型协同的最佳实践（如 LLM + 图像生成 + 语音合成的自动化 pipeline）； 3. 协助模型与工作流效果评估，参与指标设计、A/B 测试与性能优化； 4. 与算法、前端、产品及内容团队紧密协作，共同推进原创内容的智能化生产。
"一、岗位职责 1. 参与公司 AI Agent 应用的研发与优化，方向涵盖多智能体系统、内容生成、语义理解等； 2. 协助设计与实现大语言模型（LLM）应用的核心流程，包括 Prompt 设计、RAG 检索增强、上下文管理与工具调用； 3. 参与 AI 数据链路建设，负责数据采集、清洗与结构化，为业务提供高质量数据支持； 4. 协助模型效果评估与实验复现，参与指标设计、A/B 测试与性能监控，持续提升模型表现与稳定性； 5. 与前后端工程师、产品经理及算法紧密协作，共同推进 AI 工具、应用与多智能体项目的落地。
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。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。
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。