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小红书 (Xiaohongshu)

职位信息

北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

分布式系统ETL大数据架构
💡

核心评价

前沿大厂技术岗,高成长性,薪资竞争力强,但工作地点固定且可能面临技术挑战与工作强度。

大模型数据工程

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:29 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是小红书的大模型数据工程师,主要负责构建和优化支撑大模型训练的超大规模数据处理体系
你将负责从数据采集、清洗、存储到索引分析的全流程建设,设计高效的数据管道和分布式架构,确保万亿级语料数据的高质量与高效流转,并与算法、搜索等团队紧密协作,为大模型预训练提供坚实的数据基础

✓工作职责

负责 万亿级语料数据 处理体系的设计与优化,涵盖 数据采集、清洗、存储、转换、索引 及分析等全流程建设
设计并优化 超大规模数据管道(ETL),提升网页数据的抽取、转换、加载(ETL) 效率,确保数据高效流转和存储
负责 超大规模分布式数据处理架构 设计,支撑搜索引擎及大模型预训练数据处理需求
研究并优化数据存储、索引及查询架构,提高 语料数据的组织方式,支持大规模 文本、结构化/非结构化数据 的高效检索
研发 高效的数据清洗、去重、质量评估 体系,确保大模型训练数据的高质量输入
与 算法、搜索、模型训练团队 深度合作,提升数据可用性,助力大模型预训练及微调
关注高性能计算,优化数据处理任务的并发执行、计算资源管理,提升计算效率和存储利用率

⭐最低要求

本科及以上学历,计算机科学、软件工程、大数据等相关专业,5 年以上大规模数据处理经验
精通大数据技术栈,包括但不限于:
计算框架:Hadoop、Spark、Flink、Ray 等,具备流批一体化数据处理经验
存储系统:HBase、ClickHouse、Cassandra、Elasticsearch、Iceberg、Delta Lake 等,能够根据业务需求选择最优存储方案
分布式消息队列:Kafka、Pulsar 等,优化大规模数据流传输
ETL 及数据管道:精通 Airflow、KubeFlow 等数据编排工具,能够高效构建数据流转任务
熟练掌握至少一种编程语言(Python、Java、Scala),具备良好的代码优化及系统调优能力
深入理解大数据架构设计,具备超大规模数据管道的架构设计与落地经验
具备高并发、高吞吐的数据处理经验,熟悉分布式系统一致性、任务调度、计算优化等技术
熟悉 大规模网页数据处理,具备 海量非结构化数据的解析、索引优化 经验
具备高性能计算和存储优化能力,熟悉数据分片、索引优化、分布式查询加速等技术

👍优先资格

具备 PB 级别数据处理经验,熟悉 数据湖(Lakehouse)架构 设计,如 Iceberg、Delta Lake 等
有 大模型语料处理经验,熟悉数据清洗、去重、格式标准化、质量评估等关键环节
有 搜索引擎、推荐系统、知识图谱 相关数据处理经验者优先
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