岗位职责
- 负责大模型全链路训练优化，攻克 Scaling Law 过程中的分布式性能瓶颈，提升 MFU（算力利用率）和训练稳定性，保障万亿级参数模型的交付；
- 设计并研发领先的推理引擎，包括但不限于算子融合、动态图优化、量化压缩（FP8/INT4）、高效 CUDA 算子开发等，降低模型在线时延与计算成本；
- 针对特定业务场景，进行软硬件联合优化，实现从预训练、SFT、RLHF 到模型部署的端到端技术突破。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学相关专业优先；
- 精通 C++/Python，具备卓越的工程实现能力；熟练掌握 PyTorch 或 TensorFlow，深入理解其内部机制及算子实现；
- 熟悉 GPU 硬件架构及并行计算原理，掌握主流训练框架或推理框架；
- 熟悉 Transformer 架构，对模型量化、蒸馏、剪枝或算子优化（CUDA/Triton）中的某一项有深入研究或实践经验。
- 具备极佳的逻辑分析能力和数理基础，对前沿问题有持续热情，能适应快节奏的研发环境，具有跨学科协作意识。 【加分项】
- 科研影响力： 在 NeurIPS, ICLR, ICML, ACL, OSDI, SOSP 等计算机顶会以第一作者发表过论文；
- 深度参与过主流 MLSys 相关开源项目（如 vLLM, OpenRLHF, Megatron 等）的开发或在 ACM/ICPC、Kaggle 等竞赛中获得过顶尖名次。
