AI数据与检索基础设施工程

负责建设面向 AGI 的核心数据与检索引擎，支撑全域大模型的训练及 Agent 应用闭环。 具体的职责包括以下相关方向的一项或多项：

1. 高密度语料熔炉与预训练基建。建设面向海量多模态数据的极速流水线。研发高效和高准入门槛的分布式去重、质量打分与退火期数据动态配比调度统。通过提升预训练数据的纯度与信息熵，直接为底座模型节省海量 GPU 算力，拉升模型的基础逻辑推理天花板；
2. 数据合成与后训练飞轮。结合强模型蒸馏与大模型评测，构建自动化的 SFT 与 RLHF 数据合成与清洗流水线。打造从真实线上 Agent 复杂轨迹捕获、清洗到模型自动微调对齐的数据反馈飞轮，实现模型能力的高效自我进化；
3. 认知记忆与智能检索基建。建设高吞吐的向量/图数据库索引。探索并落地结构化知识图谱与大模型底层的深度融合，根除模型多跳推理幻觉。研发支持亿级用户的 Agent 长周期记忆系统，实现对话上下文的高能压缩与合规流转，提升个性化推理效果。

1. 扎实的工程底色： 计算机、数学或相关专业应届毕业生。精通Python，并熟练掌握C++、Java，Go或Rust中的至少一种语言。对数据结构、算法及高并发系统设计有深刻理解；
2. 熟练的大数据技能：熟悉分布式计算与存储原理。了解 Spark、Flink 等传统框架，同时对 Ray 等面向 AI 计算调度的现代分布式框架有强烈的探索欲或实践经验；
3. 核心的 AI Native 思维： 不仅将数据视为报表或资产，更将其视为模型的表征与燃料。理解Transformer底层原理，熟悉Tokenization、Embedding机制，深刻认知数据分布、多样性及噪声对生成式AI效果的决定性影响；
4. 敏锐的技术视野：关注开源 AI 社区，了解 LangChain、LlamaIndex 或各类主流向量/图数据库。对 GPU 显存机制、推理延迟（TTFT）或 Token 成本有基本概念者佳。 加分项（非必须但高度优先）：
5. 有在核心搜索、推荐系统或商业化广告引擎的数据架构实习经验；
6. 曾亲自动手微调过开源大模型，或深度参与过高质量Instruction-tuning数据集的构建与清洗；
7. 在顶会（如 KDD, ACL, NeurIPS, OSDI, SOSP）发表过数据挖掘、NLP 或分布式系统相关论文；
8. 活跃的开源贡献者，曾向 vLLM, Ray, Megatron-LM 等知名 AI Infra 项目提交过 PR。