日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期>3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：创作发布团队负责小红书“+”号入口，是全平台用户笔记发布的核心能力模块，承载着内容生成、处理与分发的关键任务。我们希望通过智能化技术，持续提升内容创作效率与用户体验。 在这里，AI 引擎工程师将聚焦于结合小红书内部业务特点，对“端 & 云 AI 推理引擎”进行深度优化，从模型能力构建、框架适配，到端云协同部署，推动算法真正落地业务，构建完整的推理闭环。 你将接触并支持的算法方向包括：AIGC、文本与多模态大语言模型（LLM）、音频处理、基础视觉等多个前沿领域。这些模型往往结构复杂、实时性要求高，对底层推理性能提出了极高挑战。 1、参与海量大模型异构资源的调度编排、算力池化、弹性资源混布、潮汐资源拆借和Quota管理； 2、参与大模型推理服务的多角色、多阶段、PD分图/EP调度，KVCache-centric调度，实现动态、及时、准确的扩缩容管理； 3、参与通过技术手段实现计算资源、RDMA高速网络资源、缓存/存储资源的最优调度，充分发挥大规模分布式集群算力； 4、参与大模型服务的稳定性，通过线上和线下的多系统联动，实现在多种异构资源（GPU、CPU、其他异构硬件）、多云环境、多种网络流量场景的问题定位、诊断、隔离和快速恢复； 5、参与多机房、多地域、多云场景的在离线任务/服务调度，实现负载的合理化分布。 职位要求 1、本科及以上学历在读，计算机相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C++/Go/Python/Shell等1至2种以上语言； 3、了解Kubernetes架构和生态，熟悉Docker/Containerd/Kata/Podman等容器技术； 4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速的响应和行动； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、了解至少一种主流的机器学习框架/推理引擎，有大模型推理性能优化经验； 2、有大模型资源调度/服务编排的落地经验，参与过分布式系统的设计、开发和维护； 3、了解GPU系统/体系结构； 4、在计算机系统顶会（包括但不限于OSDI/NSDI/SOSP/FAST/Eurosys）上有文章发表经验。
