返回信息流工作职责
岗位职责
1. 全链路AI基建开发 * 构建在线模型编排（Model Orchestration）能力，优化百万核级规模模型的资源调度、稳定性治理及跨系统复用。 * 主导特征工程平台（RedFeatureStore）建设，打通离线/在线数据一致性，支持超长序列建模、高商业价值特征探索等场景。 * 设计高性能推理引擎（RankML/RetrievalML），覆盖广告粗排、精排、创意优选等核心链路，实现算力与延迟的极致优化。
2. 下一代AI技术落地 * 推动GPU推理、AI编译器优化（算子融合/自动调优）、边缘存储等技术的深度应用，提升服务性能。 * 探索LLM、RAG、Agent技术在广告场景的应用，重构创意生成、相关性建模等业务的工作流。
3. 工程效能与稳定性 * 主导C++服务框架、容器化、混部资源优化，解决高并发场景下的长尾延迟、CPU利用率等核心问题。 * 构建自动化诊断工具链，提升复杂系统的可观测性与故障恢复效率。
任职资格
任职要求
1. 技术基础 * 精通C++/Python，熟悉TensorFlow/PyTorch生态，有高性能计算（SIMD/GPU算子）或编译器优化经验者优先。 * 深入理解机器学习全链路（召回-排序-预估），具备广告/推荐系统实战经验，熟悉Faiss、HNSW等检索技术。 * 熟悉分布式系统设计，对高可用架构、资源调度（K8s）、边缘存储等有落地经验。 2. 工程能力 * 主导过百万QPS级在线系统的性能优化（端到端延迟/资源利用率），有复杂问题定位和调优方法论。 * 具备技术产品化思维，曾设计过特征平台、模型服务等标准化组件，显著提升算法迭代效率。
3. 软性要求 * 对技术瓶颈有强烈攻关意愿，如：万级核心CPU集群优化、模型编排的跨团队协作等。 * 具备业务抽象能力，能通过技术手段解决广告场景的ROI与规模化矛盾。 加分项 * 有AI编译器（TVM/XLA）、模型量化/剪枝、AutoML工具链开发经验。 * 熟悉广告行业技术生态（如阿里妈妈二向箔、字节GPU全库检索等）。 * 开源社区贡献者（TensorFlow/PyTorch/Faiss等）。
感兴趣的校友可以发简历到我的邮箱 feijie@xiaohongshu.com 或者时候下面这个二维码投递
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / job-info / #972926同步于 2025/3/20
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【社招】小红书商业化-算法工程组 招人了
Jackhou
2025/3/20镜像同步0 回复
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