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崗位職責：
1.負責大模型訓練框架、推理引擎及資源調(diào)度平臺（GPU/Kubernetes 等）的架構(gòu)設計與研發(fā)，保障系統(tǒng)高效、穩(wěn)定、可擴展；
2.與算法團隊深度合作，針對大模型訓練/推理場景進行算法系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化，提升訓練速度與推理吞吐；
3.主導分布式訓練、混合并行、算子優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，持續(xù)提升 GPU 利用率并降低計算成本；
4.跟蹤業(yè)界前沿，開展前瞻性技術(shù)調(diào)研與原型驗證，保持實驗室在大模型系統(tǒng)方向的技術(shù)領(lǐng)先；
5.輸出高質(zhì)量技術(shù)文檔和規(guī)范，推動團隊技術(shù)共享與持續(xù)改進。
任職要求：
1.精通 Linux 環(huán)境下的 C/C 與 Python 編程；
2.具備以下至少一項經(jīng)驗：分布式訓練、CUDA 算子優(yōu)化、深度學習訓練/推理框架二次開發(fā)、在線推理服務、Kubernetes/GPU 集群調(diào)度；
3.具有獨立解決復雜系統(tǒng)問題的能力，良好的團隊協(xié)作與溝通能力；
4.強烈的責任心和自驅(qū)力，優(yōu)秀的學習能力；
5.具備規(guī)范的文檔編寫習慣，能夠及時更新技術(shù)文檔和流程。
加分項：
1.深入研究過至少一種深度學習框架（TensorFlow / PyTorch / JAX 等）的底層機制；
2.參與過 10B 級以上大模型訓練并進行算法或系統(tǒng)調(diào)優(yōu)；
3.熟悉云原生 DevOps、容器化技術(shù)及 K8s 生態(tài)；
4.具有系統(tǒng)方向（分布式系統(tǒng)、并行計算、網(wǎng)絡或存儲等）研究背景且在頂會發(fā)表論文；
5.對 LLM 推理加速與工程落地有豐富經(jīng)驗者優(yōu)先。