岗位描述：负责提升 LLM 的网络安全能力；负责 Agent Guardrails 的异常检测能力建设；负责 MaaS 业务中的反作弊、反爬虫等业务风控能力建设。 岗位要求：是 OpenClaw、Codex 等 Agent 的重度用户；985 本科及以上学历，具备头部互联网公司或 AI 公司在安全数据、安全算法或业务风控方向的工作经验；具备优秀的数据分析与算法建模能力，熟悉异常检测算法，并有丰富的编程竞赛（如 ACM）或数据竞赛（如 D...

岗位描述：构建真实工作场景与代码任务 Benchmark，包括基于 Docker 的任务设计；设计 Agent 执行环境，涵盖代码运行、测试与结果验证；研发 CodeAgent 框架，实现任务规划、代码生成、执行与迭代闭环；构建 Agent Runtime，包括工具调用、环境管理与执行状态控制；搭建可扩展的多模型对比评测系统，优化 Agent 执行稳定性、可复现性与评测效率；推动研究能力向工程系统转化，支持模型与 Agent 的快速迭代...

岗位描述：负责深度学习训练框架研发，包括框架内核开发、算子适配、功能迭代及性能优化，定位并修复框架底层问题；负责大模型分布式训练系统研发，设计并优化数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水线并行（PP）、序列并行（SP）、专家并行（MoE）、ZeRO/FSDP 等并行策略，提升超大规模模型训练效率；负责大模型训练性能优化，包括 CUDA Kernel 优化、通信优化、显存优化、低精度训练、激活重计算（Checkpoint）等，持续提升训...

岗位描述：负责大模型后训练阶段训练引擎相关系统建设与性能优化，重点面向 SFT、RL 等训练场景，提升训练效率、资源利用率、稳定性与训推一致性。具体包括：负责后训练阶段 SFT、RL 等训练引擎建设与分布式训练性能优化，支撑不同后训练任务的高效接入、稳定运行与规模化迭代；负责低精度训练能力建设，提升低精度训练场景下的效率、精度与稳定性；负责长上下文训练能力建设，支撑长序列后训练任务的高效训练；负责后训练中的训推协同优化，提升 RL 等场...

岗位描述：需具备技术背景和对模型趋势的敏感度，负责为模型效果提供输入、反馈与评测，并与 toB 团队及效果产品经理配合；能够输出策略与洞察，确保模型工程化后效果不打折；理解模型能力、工程化过程与用户痛点，负责数据回流与 benchmark 设定。 岗位要求：需具备技术背景；对模型趋势有较强 sense；能够与 toB 团队及效果产品经理协同工作；能够基于模型效果输出策略与洞察；理解模型能力、工程化和用户痛点，并能负责数据回流与 benc...

岗位描述：参与分布式大模型推理框架的开发与优化，提升推理性能与吞吐量；针对不同场景的 LLM 请求特点，优化 GPU 计算流程，打造业内领先的高效 LLM 推理引擎；调研并引入前沿机器学习系统技术，推动系统架构的持续优化升级；与算法团队深度合作，探索算法-系统协同优化方案，提升整体推理效率。团队技术氛围浓厚，提供充足的 GPU 计算资源和具有挑战性的技术场景，可深入参与大模型推理优化及前沿技术研究。 岗位要求：计算机、电子、自动化、软件...

岗位描述：负责大模型 RL 训练与推理系统建设，持续提升训练效率、系统稳定性和工程迭代速度。工作内容覆盖分布式训练、推理链路、性能优化、稳定性治理，以及 Agent RL 相关能力建设。具体包括：负责 RL 训练与推理基础设施的设计、开发与优化；建设分布式训练、任务调度、权重同步、热更新等核心链路；持续优化系统吞吐、时延、GPU 利用率、训练效率等指标；建设稳定性与可观测能力，定位并解决 OOM、超时、通信瓶颈、一致性问题；参与 Age...

岗位描述：聚焦汽车及智能终端行业，负责B端产品在技术平台、业务和技术层面的架构咨询服务，设计定制化解决方案，并解决客户使用过程中的技术问题；在B端项目中提供解决方案和技术支持，包括技术交流、方案制作、投标书编写和POC测试等；根据重点行业需求沉淀产品解决方案，与前方商务团队和后方技术团队协同合作；协助产品及技术团队完善产品定义和产品功能迭代，撰写产品与解决方案文档、客户标书、销售手册等材料，并协同商务团队进行客户拓展；把握汽车行业发展动...

岗位描述：负责模型架构（Model Architecture）的研发、优化和创新，包括Attention、MoE等架构改进，以及全新架构探索；负责下一代预训练范式的研究和创新，推动相关技术的规模化发展；从算法角度推动大模型训练和推理的低成本化，包括优化器改进、量化、投机采样等技术；研究通用智能的本质，设计并迭代通用智能的评估和观测方法，以指导下一代范式演进；负责提升大语言基座模型的代码、数学、Reasoning能力，系统性增强模型能力，...

岗位描述：深入探索LLM在编程场景中的应用，参与Coding Agent开发，并探索顶尖AI Coding模型与框架的能力边界；持续探索创新的评测方法，提出更优的Benchmark，定义模型能力，对大模型应用效果进行持续调优，通过数据分析与算法改进提升应用性能和体验；跟踪数据变更对模型效果的影响，与算法团队配合进行数据实验，形成可量化的反馈机制；构建大规模高质量数据，包括数据建设、数据抓取与解析、数据合成等；关注行业动态与技术趋势，及时...