小红书(xiaohongshu)招聘机器学习框架工程师/专家-搜广推方向
招聘职位：
机器学习框架工程师/专家-搜广推方向 搜索同类职位
岗位职责：
【部门介绍】引擎架构部提供小红书搜广推，CV和LLM业务的深度学习模型高性能训推服务。主导SOTA训练/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等前沿场景在GPU，XPU等异构计算部件上规模落地。
1. 负责搜广推深度学习模型训练和推理深度学习框架的架构设计和研发，以co-design方式推动小红书核心搜广推Machine Learning Infra的架构演进，提升算法研发/迭代效率，保障搜广推整体链路稳定性。
2. 根据搜广推的特征和样本，构建大规模在离线特征/样本计算引擎，支撑批式/流式场景的特征/样本计算和分析。
3. 能深入理解产品和业务，满足算法与产品在模型工程上的需求，解决搜广推算法工程化的问题，支撑业务快速发展。
4. 分析现有搜广推训推链路的不足，定位搜广推训推瓶颈，提升搜广推训推整体性能。
任职要求：
【岗位要求】
1. 计算机及相关专业本科以上学历，1-3年服务端开发工作经验，学习能力强，有高并发，高可用系统设计研发经验。
2. 精通C/C++，具备扎实的系统底层能力（内存、并发、网络），有大型系统开发经验。
3. 良好的架构设计能力和团队合作精神，能独立承担任务，有把控项目进度的能力，工作有逻辑条理。
4. 熟悉TensorFlow Serving、TensorRT、OpenXLA、ONNX Runtime、Torch Inductor等机器学习框架的其中一种。
【加分项】
• 主导或核心参与过机器学习服务平台或者搜推广系统。
• 熟悉搜索、推荐、广告系统，有相关开发经验。
• 有异构/国产芯片深度学习框架研发经验，熟悉CUDA，Ascend C，Triton，Tilelang，CuTe DSL等异构计算框架。
• 在RecSys、TorchRec、TVM、LLVM等社区有持续代码贡献。或有高质量技术博客、GitHub Repo、顶会论文（OSDI、SOSP、MLSys、KDD、RecSys 等）。
【部门介绍】引擎架构部提供小红书搜广推，CV和LLM业务的深度学习模型高性能训推服务。主导SOTA训练/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等前沿场景在GPU，XPU等异构计算部件上规模落地。
1. 负责搜广推深度学习模型训练和推理深度学习框架的架构设计和研发，以co-design方式推动小红书核心搜广推Machine Learning Infra的架构演进，提升算法研发/迭代效率，保障搜广推整体链路稳定性。
2. 根据搜广推的特征和样本，构建大规模在离线特征/样本计算引擎，支撑批式/流式场景的特征/样本计算和分析。
3. 能深入理解产品和业务，满足算法与产品在模型工程上的需求，解决搜广推算法工程化的问题，支撑业务快速发展。
4. 分析现有搜广推训推链路的不足，定位搜广推训推瓶颈，提升搜广推训推整体性能。
任职要求：
【岗位要求】
1. 计算机及相关专业本科以上学历，1-3年服务端开发工作经验，学习能力强，有高并发，高可用系统设计研发经验。
2. 精通C/C++，具备扎实的系统底层能力（内存、并发、网络），有大型系统开发经验。
3. 良好的架构设计能力和团队合作精神，能独立承担任务，有把控项目进度的能力，工作有逻辑条理。
4. 熟悉TensorFlow Serving、TensorRT、OpenXLA、ONNX Runtime、Torch Inductor等机器学习框架的其中一种。
【加分项】
• 主导或核心参与过机器学习服务平台或者搜推广系统。
• 熟悉搜索、推荐、广告系统，有相关开发经验。
• 有异构/国产芯片深度学习框架研发经验，熟悉CUDA，Ascend C，Triton，Tilelang，CuTe DSL等异构计算框架。
• 在RecSys、TorchRec、TVM、LLVM等社区有持续代码贡献。或有高质量技术博客、GitHub Repo、顶会论文（OSDI、SOSP、MLSys、KDD、RecSys 等）。
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