岗位职责
- 负责Agent、语言、多模态、生成式推荐、空间智能等大模型训练和推理的关键技术与系统架构的创新研究，引领业界方向，实现关键算法和技术突破，推动成果落地产品并产生商业价值。
- 主导训推框架与算子加速特性的设计与研究，包括预训练、RL后训练、Agentic AI、推理引擎和服务化、高性能算子、AI训推技术辅助编程等方向，探索下一代技术方案。
- 主导AI训练/推理/后训练系统的优化方案研究，开展AI模型算法与计算系统的联合创新优化，通过计算、内存、通信、IO等软硬协同设计，支撑下一代训推系统竞争力构建。
- 把握并引领业界和学术界AI计算集群训推算法、训练系统优化、推理系统优化领域的最新研究进展和技术趋势，参与业界顶会，参与开源社区贡献，持续提升AI算力集群系统竞争力，将前沿成果融入研发。
职位要求
- 硕士及以上学历，计算机体系结构、人工智能、计算机网络等相关专业优先。
- 2年以上高性能计算系统与网络领域的相关研究经验，具备创新方向洞察、方案设计、原型开发与验证经验。
- 了解计算机体系结构和计算机网络与数据中心网络，了解分布式系统、高性能计算等领域知识。
- 熟悉网络系统的关键技术，在分布式架构、网络拓扑设计及性能建模方向有扎实积累。
- 熟悉总线与网络协议、集合通信、负载均衡、流量控制、流量调度、QoS等网络领域知识。
- 具备良好的问题分析与解决能力，较强的学习能力和团队协作意识，能快速适应新技术和新挑战。
