大模型训练/推理框架工程师

】 1.建设分布式训练推理系统，包括模型并行、长上下文、MoE、低精度训推等。 2.建设 RL 训练系统，包括异步 RL、Agent RL、OPD 等。 3.建设多模态训练系统，包括模型结构搭建、性能显存优化、数据读取加速等。 4.设计和开发大规模推理服务的 KV Cache 磁盘缓存、负载均衡等策略。 5.与算法团队协作，支持新模型、新算法快速落地。 【

】1.基础扎实，学习能力强，愿意深入复杂系统和底层细节。2.代码能力强，代码品味好，擅长与 Code Agent 合作。3.对大模型训练、推理、RL、多模态系统优化有强烈兴趣。4.熟悉 Python / C++ / Rust 之一，了解 PyTorch。【加分项】1.在大型开源软件中有深度贡献，或有优秀个人开源项目。2.在高性能计算相关赛事（SC / ASC / ISC / PAC 等）或算法竞赛（IOI / NOI / ICPC 等）中取得优异成绩。3.熟悉 CUDA / Triton / TileLang / Ascend C 等算子开发。4.熟悉 RDMA 编程，CPU / IO 优化。5.在校成绩排名前 10%。6.复现过 LLM、RL、多模态相关论文 / 项目。（我们欢迎没有大模型经验，但计算机基础素质扎实、对 AGI 有热情的同学加入） 【团队使命】 AGI 的成功，离不开对极致工程系统的追求。我们致力于为 AGI 构建基础设施，打造高效、稳定、可扩展的工程系统，支持前沿探索的持续迭代、先进模型的大规模训练、以及面向全社会的极致性价比服务。我们的产出陪伴着每一代模型从能力验证一路走向大规模落地，长期、持续为下一代智能应用提供坚实基础设施底座。 【岗位类别】：实习/全职 【