岗位描述
参与下一代多模态大模型（VLM）的系统研发，覆盖从训练到推理部署的完整技术链路；参与基于 PyTorch、Megatron 等框架的大规模分布式训练系统研发与优化，理解并优化 TP、PP、CP、SP、EP、MoE 等并行训练策略，并参与多模态数据 pipeline（图像、视频、文本）的构建与优化；参与设计和实现基于 vLLM、SGLang 等框架的高性能推理系统，探索 KV Cache、batching、scheduling、多模态部署、量化推理及性能优化；参与 RLHF、RLAIF、GRPO 等模型对齐算法的工程实现，构建训推分离的 RL 训练系统，并优化 rollout、sampling、reward、trainer 等核心模块；参与大模型系统工程研发，进行 CUDA、NCCL、GPU 计算性能优化，通过 profiling 与性能分析定位瓶颈，提升训练与推理系统的稳定性和性能。