团队氛围nice，薪资有竞争力，总体不算卷，公司前景很好，大牛很多，能真正学到东西的地方
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## 大模型训练框架系统工程师
职责：
1.负责大语言模型、多模态模型的预训练和后训练框架研究与开发
2.与公司算法团队深度合作，为大模型进行算法与系统的联合优化
3.进行前瞻性技术调研且进行自主创新，保持公司在大模型系统方面的技术领先地位
要求：
1.熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言；
2.有以下至少一项的背景知识或经验：分布式训练、CUDA算子优化、通信算子、训练或推理框架、在线推理服务、RDMA通信
3.具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神；
4.有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力；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
-深入研究过至少一种机器学习框架（Tensorflow / PyTorch 或其他框架）或分布式训练框架（Megatron/DeepSpeed/VeRL等）的底层架构和机制；
-有研究生或博士阶段的计算机系统方向（包含分布式系统，并行计算，网络，存储等）研究背景
-训练过深度学习模型并进行过算法调优，熟悉强化学习训练过程
-在顶级会议上发表过论文者优先；深入了解大语言模型相关技术及应用，有 AI 工程落地经验者优先
## 大模型推理优化系统工程师
岗位描述
1.参与分布式大模型推理框架的开发与优化，提升推理性能与吞吐量；
2.针对不同场景的 LLM 请求特点，优化 GPU 计算流程，打造业内领先的高效 LLM 推理引擎；
3.调研并引入前沿机器学习系统技术，推动系统架构的持续优化升级；
4.与算法团队深度合作，探索算法
-系统协同优化方案，提升整体推理效率。
任职要求
1.计算机、电子、自动化、软件等相关专业；
2.具备操作系统、计算机体系结构等基础知识，对底层性能优化有浓厚兴趣；
3.熟悉SGLang、vLLM、Megatron 等框架，有开源项目贡献或相关经验者优先；
4.熟悉CUDA编程和GPU上性能优化，有Triton、CUTLASS等开发经验者优先；
5.具备良好的沟通能力和团队协作精神。
岗位亮点
1.团队技术氛围浓厚，提供充足的GPU计算资源和极具挑战的技术场景，能够快速成长；
2.深入大模型推理优化，有机会参与前沿技术研究。
## AI网络系统平台研发工程师
岗位职责：构建AGI超大规模训练集群自研网络系统。
1.超大规模高性能网络研发，负责分布式大模型训练/推理任务的通信优化；
2.基础网络服务系统和管控平台研发，不断提升大规模集群网络自动化水平和稳定性；
3.持续探索AIDC网络领域的新技术，持续保持在技术上的竞争力。
岗位要求
1.计算机相关专业本科及以上学历；
2.优秀的代码功底，编程能力和数据结构基础扎实，精通C++/C/Python语言；
3.有极强的自驱力和责任心，对网络性能和可用性问题有强烈的好奇心；
4.良好的技术沟通及协作能力。
加分项
1.有RDMA/NCCL/MPI/RPC等相关领域开发的经验者；
2.有高性能框架如DPDK和eBPF等相关领域相关开发经验者；
3.有网络无人值守平台和自动化建设交付平台等相关领域开发经验者。
