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计算系统架构的研究创新，实现关键算法和技术突破，推动成果落地产业并产生商业价值。
- 主导下一代训推框架和加速特性的前沿设计与研究，包括预训练、RL后训练、Agentic AI、推理引擎和服务化、高性价比和低时延推理、Agent服务等方向，探索下一代计算系统软硬协同技术方案。
- 主导下一代训推计算系统、Agent系统的研究创新，开展AI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，实现下一代训推计算系统竞争力构建。
- 把握并引领业界和学术界AI计算集群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，将前沿技术成果落入研发。
职位要求
- 人工智能、机器学习、软件工程、计算机科学、体系结构、电路与系统、统计数学、数据科学等相关专业本科及以上学历。
- 具备扎实的算法和代码实现能力，深入理解大模型架构、AI框架、AI系统、分布式计算与存储系统、并行软件开发原理等。
- 具备出色的学习能力、自驱意识、团队意识和责任意识，能够独立开展创新性研究，并带领团队突破技术难题。
- 具有语言/多模态/Agent/空间智能等大模型训练和推理的深入研究经验，熟练掌握训推系统优化的前沿技术、方法和工具。
- 在领域顶级会议（如NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、ISCA、MICRO、HPCA、ASPLOS、OSDI、SOSP、VLDB等）以第一作者或主要贡献者发表过多篇高质量论文，或有顶级研究机构工作经验/高水平竞赛（如ACM）获奖经验者优先，或有同等水平的开源贡献。
