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模型工程技术专家(AI Infra) - 剪映CapCut

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部门介绍

剪映研发团队,主要支持剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、小云雀、Pippit等多款国内外产品的研发工作,业务覆盖多元化影像创作场景,并孵化了多款AIGC明星产品,相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一,并继续保持高速增长。加入我们,一起打造全球最受用户欢迎的影像创作和GenAI产品。

  1. 负责将各类大模型(包括MoE架构、多模态模型及未来超大规模模型)高效部署至生产环境,持续跟踪并集成如vLLM、SGLang、xLLM等先进推理框架,保障新模型能够快速、高性能上线;
  2. 深入数据工程与模型蒸馏领域,通过数据合成、特征工程及知识蒸馏(如软标签蒸馏、特征蒸馏)等技术方案,系统性提升数据利用效率、降低模型部署成本,并验证其在业务中的可行路径;
  3. 探索并应用创作者Agent等前沿方向,将其能力赋能于训练样本自动合成、Train-Free冷启动及自动化评测等场景,革新传统数据与评估工作流;
  4. 对业务模型进行深度的推理性能优化,包括但不限于动态批处理、量化压缩、注意力机制优化等,持续降低服务延迟与资源消耗,并积累超大规模(如万亿参数)模型的部署经验与技术储备;
  5. 负责构建和优化大规模模型的强化学习(RL)、监督微调(SFT)及端到端训练的完整工程链路;提升训练流程的稳定性与吞吐量,并设计和复用离线验证与评测链路,为算法团队提供高效的迭代与效果评估环境。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 扎实的机器技术基础,了解前沿的AI技术,有不错的工程实践经验;
  2. 具备5年以上机器学习系统工程经验,其中至少2年专注于大模型相关方向;精通Python,熟练掌握PyTorch深度学习框架,并具备优秀的C++/Linux开发和调试能力;
  3. 拥有从零构建或深度改造模型训练/推理管线的成功经验;
  4. 具备丰富的GPU集群性能调优与问题诊断经验,熟悉CUDA编程、算子优化及主流推理加速框架(如vLLM,SGLang),能够独立解决内存、通信与计算瓶颈。 加分项:
  5. 具备强烈的技术好奇心和自我驱动力,能主动跟踪领域前沿,并将论文、开源项目中的创新点转化为可行的工程方案;
  6. 深刻理解分布式训练(如DeepSpeed、Megatron-LM)、模型并行、流水线并行及各种微调技术(全参数、LoRA、QLoRA)的原理与实践。

有些机会,只在官网短暂出现

真正值得关注的岗位,常常只在企业官网短暂开放,可能两三天后就下线,也未必会同步到综合招聘平台。没有持续关注,你甚至不会知道它曾经出现。职先机持续聚合并核验官网岗位,帮你抓住职场先机,快人一步。

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