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...

岗位描述：负责大模型后训练相关系统建设，包括训练与推理引擎效率优化、大规模 RL 训练效率优化、系统稳定性优化、算法与工程协同设计以及前沿方向自动化研究等。具体包括基础训练/推理引擎构建、精度保障与效率优化；低精度训练与推理效率优化及训推一致性建设；大规模 RL 框架设计与优化，面向下一代长程任务训练进行深度优化；稳定性建设，提升大规模训练过程中的容错定位及恢复效率；与算法团队协同优化系统易用性与算法效果；提升系统可观测性，支持细粒度指...

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...