岗位描述
岗位职责
1、参与大模型强化学习(RL)训练系统的设计与优化,覆盖训练、推理、环境交互与任务调度等关键环节;
2、 参与 Agentic RL / 多 Agent 训练框架建设,提升系统效率、稳定性与可扩展性;
3、跟进并复现 RL、Agent、MLSys、大模型训练与推理系统等方向的前沿工作,推动新方法在实际系统中的落地;
4、 参与系统性能分析与优化,提升训练吞吐、推理效率和资源利用率。
岗位要求
1、2027届本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业;
2、 具备扎实的深度学习基础,了解 LLM / VLM 等大模型结构与训练流程;
3、 对分布式训练、推理加速、强化学习系统或大模型系统优化有浓厚兴趣,并具备一定实践经验;
4、熟悉 PyTorch,了解或使用过 Ray、FSDP、Megatron、DeepSpeed、vLLM、verl、OpenRLHF 等框架中的一种或多种;
5、具备良好的工程能力、研究能力和问题分析能力,能够独立推进实验与系统迭代。