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崗位職責：
1.負責大模型訓練框架、推理引擎及資源調度平臺（GPU/Kubernetes 等）的架構設計與研發，保障系統高效、穩定、可擴展；
2.與算法團隊深度合作，針對大模型訓練/推理場景進行算法系統聯合優化，提升訓練速度與推理吞吐；
3.主導分布式訓練、混合并行、算子優化等關鍵技術攻關，持續提升 GPU 利用率并降低計算成本；
4.跟蹤業界前沿，開展前瞻性技術調研與原型驗證，保持實驗室在大模型系統方向的技術領先；
5.輸出高質量技術文檔和規范，推動團隊技術共享與持續改進。
任職要求：
1.精通 Linux 環境下的 C/C 與 Python 編程；
2.具備以下至少一項經驗：分布式訓練、CUDA 算子優化、深度學習訓練/推理框架二次開發、在線推理服務、Kubernetes/GPU 集群調度；
3.具有獨立解決復雜系統問題的能力，良好的團隊協作與溝通能力；
4.強烈的責任心和自驅力，優秀的學習能力；
5.具備規范的文檔編寫習慣，能夠及時更新技術文檔和流程。
加分項：
1.深入研究過至少一種深度學習框架（TensorFlow / PyTorch / JAX 等）的底層機制；
2.參與過 10B 級以上大模型訓練并進行算法或系統調優；
3.熟悉云原生 DevOps、容器化技術及 K8s 生態；
4.具有系統方向（分布式系統、并行計算、網絡或存儲等）研究背景且在頂會發表論文；
5.對 LLM 推理加速與工程落地有豐富經驗者優先。