工作职责： 1. 构建大模型训练框架并针对多模态大模型、世界模型场景进行深度优化，包括并行策略优化、模型计算与通信优化、数据读取优化，框架稳定性优化等； 2. 构建面向物理AI 的大规模 RL训练框架，从数据管线、分布式训练到闭环评测的全链路 RL 训练管线，保障 RL 算法在闭环/开环等场景下的高效稳定训练； 3. 研发自动化训练技术，实现模型训练、过程监控、评测、量化、转换的端到端自动化工作流，加速算法从研究到落地的转化； 4. 与基础设施 & 高性能计算工程师协作，针对分布式训练系统和推理引擎进行协作优化；与嵌入式工程师协作，针对产品平台进行算法优化和部署。 任职资格： 1. 计算机科学、信息工程、电子工程、软件工程等专业本科及以上学历； 2. 具备扎实的编程能力，熟练使用C++/Python进行开发； 3. 熟练使用DeepSpeed/Megatron/LLaMA-Factory等分布式训练框架，熟悉模型并行、数据并行、流水线并行等加速策略； 4. 熟练使用 AI Coding、Agent 等工具进行数据处理、代码开发； 5. 有Cuda编程经验，了解分布式缓存、大数据计算框架原理； 6. 有ACM/ICPC竞赛经验者优先。