负责代码预训练数据的合成、清洗、权重分配和来源扩充等工作，持续提升代码预训练与中训练数据质量；研究预训练中小领域数据配比与最终效果之间的关系；开发数据筛选与合成链路，提升基座模型在下游代码任务中的能力。

负责基座模型在各类代码生成和Coding Agent场景下的效果优化；分析业务需求，针对不同应用场景设计训练方案，提升模型在不同下游应用中的性能；持续跟进LLM代码生成前沿技术，优化基座模型完成复杂代码生成任务的能力。

负责模型在Coding Agent场景下的能力优化；研究大规模数据合成与强化学习方案，提升模型在各类Coding框架下的性能；设计并实现评测方案，从多维度衡量模型在真实场景中的Coding Agent相关能力。

参与实时模型的数据梳理与整理，并与产品团队协作完成相关工作；根据模型规划和现有能力，收集并分析各类应用场景，为模型优化提供支持；具备基础的产品交互与构造能力，能够参与产品设计和开发；持续关注并研究前沿AI产品玩法和市场趋势，为能力创新和市场定位提供支持。要求本科及以上在读，对AI工具化产品和大模型迭代有一定了解，对海内外AI模型及相关产品有基础认知，并具备市场敏锐度与信息收集能力。

基于SGLang进行大模型推理引擎与服务侧开发，提升吞吐、降低时延与成本，保障线上稳定性。支持RL训练相关推理链路，包括rollout生成、打分与奖励模型推理，优化训练闭环效率和资源利用。建设推理侧监控与性能分析能力，参与线上问题定位与故障处理。与算法和训练团队协作，将模型与训练需求落地为可运行、可维护的推理系统，并输出必要技术文档。要求熟练使用Python或C++，熟悉GPU推理、PyTorch等深度学习框架，了解分布式通信与并行基础...

负责强化学习训练框架的研发、优化和维护，根据业务需求持续改进训练框架和训练策略，提升模型训练效率；分析并定位训练过程中的性能瓶颈，实施针对性优化措施，提升训练效率与稳定性；持续跟进业界技术进展，同步并集成最新训练优化策略。要求对自然语言处理、计算机视觉和多模态算法有深入理解，熟悉主流LLM模型架构，具备分布式训练经验，了解常见RL训练算法；有vLLM或SGLang等开源推理框架经验者优先。

负责大规模预训练框架的研发、优化和维护，根据业务需求持续改进训练框架和训练策略，提升模型训练效率；分析并定位训练过程中的性能瓶颈，实施针对性优化措施，提升训练效率和稳定性；跟进业界技术进展，持续同步并集成最新训练优化策略。

分析真实业务需求，面向不同 Coding Agent 应用场景设计评测与优化方案，提升模型在各类场景下的表现；跟进 LLM 代码生成前沿技术，持续探索基座模型在复杂代码生成任务中的评测与优化方法。

负责音频算法的研究、训练与应用，具体包括 Omni 音频理解、同声传译、音视频联合生成等方向；探索语音/音频前沿技术，研究音频理解、音频表征及音视频联合生成的新范式；参与模型多机多卡训练、高性能推理、数据集构建和评测系统搭建。

面向多模态生成方向开展算法研发，要求具备机器学习、人工智能、软件工程等相关专业背景，熟悉常用机器学习与深度学习算法，熟练使用Pytorch、Deepspeed、Megatron等主流框架，熟悉diffusion算法并具备较强代码工程能力；在顶级会议或期刊发表论文、熟悉并行训练框架及具备多机多卡训练经验者优先。