底层系统与固件数据专家（AI训练方向）

MiniMax 自主研发了多模态通用大模型，产品覆盖全球 200+ 国家。 这是一个长期、持续演进的核心技术岗位。您将与各领域资深工程师及算法团队紧密协作，系统性构建高质量训练数据，解决大模型在垂直领域的代码生成与推理能力短板，并随前沿技术发展长期迭代数据资产。 岗位职责： - 在模拟器或真实硬件上系统性制造底层故障场景（驱动冲突、内存泄漏、竞态条件、死锁等），标注从硬件追踪到修复代码的完整专家推理链 - 构造 C/Rust 底层代码性能优化对比数据集，标注不同指令集（x86/ARM/RISC-V）和编译器优化级别下的策略及收益 - 设计 CUDA/ROCm 异构计算场景的训练数据：从内存管理、Kernel 调度到多 GPU 通信的完整代码演进路径 - 搭建技术环境（容器化内核测试环境、QEMU 模拟器、GPU 沙箱）支撑数据生产流水线 - 开发评估基准衡量模型在系统编程任务上的真实工程能力，分析失败模式并针对性补充训练样本

- 精通 C/C++ 或 Rust，3 年以上系统级开发经验 - 深入理解 Linux 内核架构（进程调度、内存管理、文件系统、网络协议栈中至少精通两个子系统），或精通 GPU 底层开发（CUDA/ROCm/OpenCL） - 熟练使用系统调试工具：GDB、perf、ftrace、SystemTap、eBPF 等 - 能独立复现和分析复杂的底层 Bug，具备从内核日志推导根因的能力 - 良好的技术写作能力，能将隐性调试经验结构化为可训练的数据格式 - 有 Linux 内核社区贡献经验或嵌入式系统开发经验优先