岗位描述：参与通用推理大模型对齐（Alignment）方向的研发工作，涵盖数据循环体系构建，以及在监督微调（SFT）与强化学习（RL）阶段对数据使用策略的系统性研究；深入探索对齐阶段数据与算法在大规模训练中的可扩展性与优化路径；参与构建世界领先的高性能通用推理大模型，并在多项客观评测指标中保持行业领先。 岗位要求：计算机、数学、人工智能等相关专业博士或优秀研究生；对数据有敏感度，熟悉开源社区各类数据来源，具备数据处理经验和认知；熟悉大模...

岗位描述：跟进学术界和企业界前沿的大模型评测基准，持续完善世界级 SOTA 模型的观测榜单，关注如 OpenAI、Anthropic 等发布的先进模型主要通过哪些榜单证明能力，涉及 AIME、GPQA、HLE、Codeforces、SWE、MultiChallenge、BrowseComp、Tau-Bench、Aider、MMMU、MathVista 等。开发评测基础设施，联合模型训练框架共同建设评测体系，保证评测体系能够与开源社区及头...

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：跟进学术界和企业界前沿的大模型评测基准，持续完善世界级 SOTA 模型观测榜单，关注 OpenAI、Anthropic 等主流模型在 AIME、GPQA、HLE、Codeforces、SWE、MultiChallenge、BrowseComp、Tau-Bench、Aider、MMMU、MathVista、charXiv-Reasoning 等榜单上的能力表现；建设可与开源社区及头部闭源模型对比的评测体系，完善点对点对齐机制，保...

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：负责大语言模型（LLM）训练基础设施的设计与开发，包括大规模数据加载优化、训练数据构建和数据处理 Pipeline；负责大规模训练数据格式与存储方案设计（如 WebDataset、Sharded Dataset 等），优化数据 IO 和分布式训练场景下的数据吞吐能力；负责模型工具链建设，包括模型格式转换、权重切分与合并、跨框架模型迁移（如 HuggingFace、Megatron 等）；参与大模型训练系统开发与优化，支持预训练...

岗位描述：对模型趋势和实际使用场景（如 coding）有敏感度；负责推动模型效果在各类产品中的最大化发挥。 岗位要求：对模型趋势和实际使用场景（coding）有 sense；能够为模型效果在各种产品上的最大化发挥负责。

岗位描述：负责多模态大数据处理链路的开发与优化；设计、开发和维护基于 Spark、Ray 的大规模自动化 ETL Pipeline，处理 PB 级多模态图文数据；优化图文数据的准确性与丰富度，以提升多模态模型能力上限；参与 VLM 数据管理与处理基础设施的开发与设计。 岗位要求：计算机、大数据相关专业，本科及以上学历；具备扎实的代码能力，熟悉 Python，熟悉多线程编程、分布式计算、网络通信、内存管理；熟悉 Linux 环境，能编写...

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...