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职位搜索/小红书/深度学习推理优化工程师-引擎架构
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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

分布式系统高性能计算LLM推荐系统CUDA深度学习推理TensorRTAi Infra
💡

核心评价

技术前沿、高薪挑战、成长空间巨大,但需接受一线城市现场办公及可能的工作强度。

深度学习推理优化工程师-引擎架构

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:29 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于AI基础设施研发的高级技术岗位
你将负责设计和开发新一代的训练与推理引擎,优化大规模机器学习系统的性能,并将前沿的LLM/Agent技术工程化落地到小红书的核心业务(搜索、广告、推荐)中
这是一个技术深度与业务影响力并重的角色

✓工作职责

主导新一代训练与推理引擎的架构设计与核心模块开发,支撑搜广推业务在长序列建模、生成式推荐、Agent 等前沿场景的规模落地
与存储、数据平台深度协同,打造端到端 ML 数据 Pipeline:统一特征管理、秒级调试、版本追踪与一键上线,让数据科学家专注模型创新
持续优化训推基础设施:自研 Embedding 高速存储、特征 DSL 引擎、弹性调度与服务化推理框架,实现 10x 级性能提升
跟踪 LLM / Agent 最新进展,将其工程化落地到搜索、广告、推荐及智能体业务,定义行业新标准

⭐最低要求

计算机及相关专业本科以上学历,3 年以上高性能系统或 AI Infra 研发经验
精通 C/C++,具备扎实的系统底层能力(内存、并发、网络),代码风格优雅,热衷技术分享
深入理解至少一种主流训练/推理框架(XDL、TFRA、DeepRec、TorchRec、DeepSpeed、veRL、Megatron 等),对其执行模型与性能瓶颈有源码级洞察
熟悉 TensorFlow Serving、TensorRT、OpenXLA、ONNX Runtime 等推理后端,具备大模型量化、编译优化与线上 A/B 调优实战经验
了解推荐/广告典型模型(DeepFM、DIEN、SIM、OneRec、RankMixer 等),熟悉样本生成→训练→上线→推理→特征服务的完整链路
有 GPU/TPU 集群建设与性能调优经验,熟练使用 CUDA、cuDNN、TensorRT 等工具,能够定位并解决分布式环境中的复杂性能瓶颈

👍优先资格

主导或核心参与过万卡级以上 AI 训练/推理平台的架构设计、实现和升级
在 TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed 等社区有持续代码贡献
或有高质量技术博客、顶会论文(OSDI、SOSP、MLSys、KDD、RecSys 等)
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