岗位职责
- 负责大模型全栈式关键系统架构设计创新（涵盖模型架构、分布式训练策略、精度调优、训练过程监控等环节），端到端系统性提升模型预训练效率与性能，提升模型在真实场景中的竞争力；
- 攻克长序列训推效率瓶颈、计算复杂度高、存储消耗大等核心挑战，通过预训练架构创新与训练算法突破，持续提升模型长序列处理能力、训推效率和推理时延等关键指标；
- 深入洞察大模型架构演进、预训练算法创新、分布式训练系统等前沿技术发展趋势，深刻理解客户场景痛点与业务诉求，把握技术突破方向和路径，引领大模型技术发展方向。
职位要求
- 学历背景：拥有机器学习、统计学、计算机科学或相关领域的博士学位；
- 履责经验：主导过千亿参数及以上规模大模型的架构设计与全流程预训练，具备从数据工程、模型设计、分布式训练到模型收敛调优的端到端实战经验；
- 创新能力：对预训练大模型、分布式并行计算等领域有广泛的实践经验和创新经验，主导过大规模预训练大模型相关技术课题验证，引领团队在正确的前沿方向上持续突破；
- 产品落地经验：不仅限于理论研究，更具备将前沿技术转化为实际产品的丰富经验，熟悉从算法研发到工程部署的全流程，确保技术价值有效落地。
