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：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：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：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...