大模型云端 AI Infra 技术创新与探索

1. 负责智能体、具身智能、全模态及世界模型等大模型算法的研发工作，结合强化学习（RL）基础设施及后训练基座的Scaling Law优化，显著提升大模型在训练、内容生成及仿真渲染方面的综合效能； 2. 基于MoE、DiT及世界模型等主流大模型架构，融合样本均衡、多维度并行计算、模型压缩、量化剪枝及算子融合等技术，开展算法与系统的协同设计（Co-Design）优化，驱动RL Infra技术在实际业务场景中的深度落地； 3. 持续追踪全球大模型算法与强化学习领域的前沿技术进展，在训练、生成及仿真渲染等方向开展创新性研究，发表高影响力论文，打造业界一流的大模型RL Infra训渲推服务能力； 4. 致力于打造业界领先的大模型“训-渲-推”一体化服务能力，通过技术攻坚实现大规模仿真与模型推理的高效协同，构建稳定、可扩展的智能计算底座。

1. 获得本科及以上学历，计算机科学、人工智能、具身智能、高性能物理、数学、STEM等相关专业； 2. 拥有扎实的计算机科学功底与编程能力，熟悉VLM、Omni、VLA、世界模型（World Model）及Flow Matching等理解与生成式模型的效能优化，具备AI Infra全栈优化经验； 3. 掌握智能体、具身智能、全模态模型与强化学习算法的结合应用，熟悉veRL、ROLL、Slime、NemoRL等RL Infra优化，以及NVIDIA Isaac Sim等物理/图形引擎优化； 4. 在顶级学术会议或期刊有高质量论文发表记录，或在知名开源项目有核心贡献、知名企业相关实习经历，或在CPhO、ACM、NOI等竞赛中取得优异成绩者优先； 5. 工作认真务实，具备极致的探究精神、责任感与科学规划能力，能够践行创新、拼搏、担当、诚信等核心价值观。