岗位职责
- 参与抖音前后端与移动端Agent运行环境建设，构建万级高并发、秒级低延迟训推评一体环境，支持资源智能调度；保障Agentic RL Scaling过程中，高并发环境的稳定性，提升计算资源利用率；
- 参与打造抖音下一代通用Agentic RL基建，建设Agent多轮交互、Multi-Agent协作/对抗、动态环境适应等复杂场景强化能力，支持各类Agent低成本接入RL；
- 主导核心技术攻关，提升训推效率，缓解RL推理负载不均衡导致的Bubble；研究极致显存优化方案、低精度量化、算子优化、异构硬件计算等，与算法同学协作，通过算法和工程Co-Design提升训练稳定性；
- 紧跟业界前沿技术，提出创新思路和方向，并探索新技术在抖音训推评场景落地。
职位要求
- 对大模型和Agent领域有强烈的技术热情，乐于和热于技术钻研；
- 至少熟练掌握Java/C++/Python/Go等编程语言之一，有良好的编程素养，具备良好的代码能力；
- 良好的沟通协作能力和责任感，能够跨多个团队高效协同，推进新技术快速落地；
- 对YARN/K8S/Ray等分布式调度框架，或模型分布式训练、高效微调（LoRA/P-Tuning/RLHF）、推理引擎优化（并行策略、量化压缩、算子优化）、Agent开发等领域有经验或浓厚兴趣，熟悉模型调优者优先。
