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大语言模型基础设施工程师

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地点：北京薪资：薪资未公开日期：2026-07-20

岗位摘要

负责大语言模型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流水线；负责大规模训练数据格式与存储方案设计，优化数据输入输出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

岗位职责

负责大语言模型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流水线
负责大规模训练数据格式与存储方案设计，优化数据输入输出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
参与大模型训练系统开发与优化，支持预训练、监督微调、基于人类反馈的强化学习等不同训练流程，提高训练效率和GPU利用率
参与大模型推理基础设施开发，建设高性能推理平台，支持在线推理服务
跟踪大模型训练与推理领域的前沿技术，持续推动系统能力升级

任职要求

计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业，硕士及以上学历，2年以上AI基础设施相关工作经验
精通Python、Go、C++中至少两门语言，能编写高质量代码
有良好的算法和数理基础，熟悉常用算法
熟练掌握深度学习框架PyTorch、分布式训练技术及Megatron-LM框架，有实际模型训练经验，对数据加载器、检查点等模块有深入研究
熟练使用分布式计算系统如Ray、Spark，有实际使用和应用调优经验
擅长性能优化，对性能和稳定性有极致追求，能在压力下快速定位性能瓶颈并落地优化方案
具备良好的问题分析与解决能力、团队合作精神和沟通能力，能编写高质量文档
加分项：在国内外知名会议发表过相关领域高质量论文；在ACM、PAC等编程竞赛中取得较好成绩；知名开源项目的核心贡献者或维护者

加分项

在国内外知名会议发表过相关领域的高质量论文
在ACM、PAC等编程竞赛中取得过较好成绩
知名开源项目的core contributor或maintainer