岗位职责
- 支撑模型团队使用 Megatron 进行大规模分布式训练，处理 tensor parallel、pipeline parallel、data parallel、expert parallel、sequence/context parallel 等并行策略相关问题;
- 支撑模型团队使用 SGLang 进行高吞吐推理和 rollout，优化 batching、KV cache、prefill/decode 调度、长上下文稳定性和在线训练链路；
- 设计和实现面向更大模型规模的 post-training infra，降低训练资源成本，提高实验迭代效率和系统稳定性；
- 建设 profiling、benchmark、monitoring 和 debugging 工具，提升训练吞吐、GPU utilization、rollout 稳定性和故障定位效率；
- 与研究员和模型工程师紧密合作，把新的训练想法快速落地成可复现、可扩展、可长期维护的系统能力。
职位要求
- 扎实的工程能力，熟悉 Python，最好熟悉一种系统语言或高性能计算相关语言，例如 C++、CUDA、Rust 或 Go；
- 熟悉 PyTorch 生态，理解大模型训练的基本流程，包括 forward/backward、optimizer、checkpoint、activation checkpointing、mixed precision 等；
- 有分布式系统或大规模训练经验，理解 GPU 集群、NCCL、通信开销、显存瓶颈、吞吐优化和故障恢复；
- 对 Megatron、DeepSpeed、FSDP、SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Ray 等训练或推理系统中的至少一类有实际使用或开发经验；
- 理解大模型 post-training 的基本范式，例如 SFT、DPO、PPO、GRPO、RLHF、RLAIF 或 agentic RL；
- 能够在复杂系统中定位问题：从日志、metric、profile、checkpoint、到分布式 rank 行为，都愿意追到根因；
- 有强 ownership，能把一次性的实验脚本沉淀成可复用的工具、模板、文档和稳定接口；
- 能和研究团队高效协作，既尊重研究速度，也重视系统正确性和长期可维护性。 加分项：做过 LLM training infra、RLHF infra、online RL、agent training、tool-use training、MoE 训练、低精度训练/推理、PEFT 或高质量开源 infra 项目。
