负责大模型开放平台的商业化产品规划，围绕开发者商业增长目标，设计并推动市场增长、生态合作、直销协同等多路径增长方案，提升注册、活跃、转化、续费与收入规模；推动开放平台基础能力建设，包括文档、SDK、接入流程、开发者控制台、调试工具、示例工程等，提升开发者接入效率与付费转化效率；协同研发、设计、运营、销售、生态、财务等团队，推动权限、计费、资源调度等中台能力建设，形成完整商业化闭环；建立并持续优化商业化分析体系，跟踪注册转化率、付费转化率...

负责 Web 及跨端容器（移动端、桌面端）的前端开发，参与 AI 大模型应用的工程化落地，持续保障代码质量与用户体验；与产品、设计、后端紧密协作，将 AI 能力与业务需求转化为稳定、可扩展的前端解决方案；围绕质量、效率与体验持续提升，进行组件封装、文档沉淀、工程工具建设与系统搭建；参与前端架构与工程体系建设，持续优化研发流程、代码规范与开发体验；在必要场景下补充基础后端能力，支持业务快速验证与功能落地。

负责模型与数据相关项目的全流程管理与推进，协同算法、数据、工程团队，在需求不明确、节奏快速变化的环境中保障项目高质量交付，并推动数据驱动的模型效果优化；负责需求收集、拆解与优先级管理，制定项目计划并推动落地；跟进项目进度，识别并解决风险、依赖与资源冲突；协调算法、数据、工程团队，保障高效沟通与决策；参与数据标注项目设计及数据集构建，包括采集、清洗、标注、质检等流程；管理内部与外包标注资源，控制质量、成本与产能；参与模型评测体系建设，包括...

负责加速 Post-Train 端到端迭代效率，提升研究员实验运行速度、结果稳定性与想法验证效率；维护并持续优化 Post-Train 训练与推理框架，提升基建易用性并降低使用门槛；深入训练与推理全链路，围绕显存优化、通信加速、调度策略、吞吐和延迟等核心指标进行系统优化，缩短实验周期并提升资源利用率；构建高效稳定的数据处理与供给流水线，支持多源异构数据的清洗、混合与动态调度；参与大模型训练流程相关系统开发与优化，包括 SFT、RLVR、...

强化智能体在通用工作场景中的规划、反思与工具使用能力，提升 Working Agent 在办公自动化、知识管理、项目协作、数据分析等场景的可用性；探索基于人机协同的高质量工作流数据挖掘与合成，构建多步骤、跨应用、长周期的复杂工作任务数据，加强智能体规划与多工具编排能力；构建 Working Agent 的基础能力，包括任务分解与规划、多工具协同调用、上下文管理与信息整合、自主纠错与迭代执行；构建多模态智能体，融合文本、图像、表格、网页、...

参与公司容器云平台核心基础设施研发，负责 Kubernetes 平台核心能力建设，包括调度、资源管理、控制面组件扩展及平台能力增强；参与 Kubernetes 控制面关键组件的设计与开发，如 Scheduler 调度策略扩展与优化、Controller/Operator 设计开发、API Server/Admission/CRD 等能力扩展；参与容器云平台核心基础设施建设，包括容器运行时与资源管理、多租户隔离与权限控制、存储与网络编排能...

聚焦 GUI Agent 方向，目标是让多模态大模型通过操作电脑和手机屏幕与真实世界交互。负责针对 GUI Agent 场景设计和优化预训练、SFT、强化学习流程，扩展模型能力边界；探索下一代多模态训练范式，包括 Reward Model、多轮强化学习、多智能体强化学习以及强化学习预训练等前沿方法；参与构建能够通过 GUI 与世界交互并完成真实世界任务的通用人工智能系统。

负责代码预训练数据的合成、清洗、权重分配与来源扩充，持续提升代码预训练和中程训练阶段的数据质量；研究预训练中小领域数据配比与最终效果之间的关系，开发数据合成链路，解决代码模型中的关键问题；研究深度推理技术，探索 Test-time Compute 与模型效果的 Scaling Laws，参与后训练奖励模型与强化学习算法的优化流程，探索从线上代码补全数据到强化学习过程的数据飞轮；专注于代码强化学习中奖励模型的优化与创新，包括与 SFT 阶...

利用强化学习方法改进智能体的规划、反思与工具使用能力，提升 code agent 在实际场景中的可用性；探索基于人机协同的高质量数据挖掘与合成，增强智能体的规划和工具利用能力；构建 code agent 的基础能力，包括规划、测试用例、代码生成等；构建多模态智能体，提升多模态大模型 RLHF 训练效果；建设 code agent 的自动化评测体系与 Docker 环境生成能力。岗位还涉及构建基于多模态统一的高价值场景智能体，不局限于代码...

负责 Agent 训练与推理全链路框架的开发、优化与稳定性保障，支撑大规模模型训练实验高效运行；设计并维护 Agent 执行沙箱，保障代码执行、工具调用等复杂场景下的安全性、隔离性与可靠性；构建支撑 Post-Train 团队日常实验的基础平台，涵盖实验管理、数据流水线、评测对比等核心能力。要求具备独立思考能力，有真实工程项目维护经验，重视代码可维护性、接口合理性与系统可观测性；理解调度、容器、网络、存储等系统原理，并对分布式训练、推理...