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大模型算法/分布式训练工程师

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地点：北京薪资：30-50K 日期：2026-03-03

岗位摘要

研究并实现超大规模GPU集群分布式训练技术，提升MOE大模型及强化学习训练MFU；研发并持续优化大模型训练框架与推理框架性能；跟进前沿算法，将最新研究成果快速转化为工程实践；与团队协作，解决分布式训练中的性能瓶颈与稳定性问题

岗位职责

研究并实现超大规模GPU集群分布式训练技术，提升MOE大模型及强化学习训练MFU
研发并持续优化大模型训练框架与推理框架性能
跟进前沿算法，将最新研究成果快速转化为工程实践
与团队协作，解决分布式训练中的性能瓶颈与稳定性问题

任职要求

硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业
熟练掌握C++或Python，具备扎实算法与计算机基础，代码规范良好
深入理解深度学习及大模型训练相关算法
熟练使用PyTorch、TensorFlow、Paddle等深度学习框架
具备强烈责任心、优秀学习能力、沟通能力和自驱力
实习需保证全职3个月以上

加分项

熟悉分布式训练技术，如多维并行、计算通信overlap等技术的深入研究与开发者可优先考虑
有大规模GPU集群性能优化和训练经验优先
熟悉大模型训练框架和推理框架，包括不限于Megatron/DeepSpeed/ColossalAI/sglang/vllm等
熟悉大模型强化学习算法，熟悉大模型相关的前沿研究
熟悉GPU相关开发，如CUDA，NCCL等
在顶级会议发表论文或有竞赛经验优先考虑
张辰半年前活跃

福利待遇

优先接触多维并行、计算通信重叠等分布式训练核心技术
参与大规模GPU集群性能调优，积累顶级工程经验
深度使用Megatron、DeepSpeed、vLLM等行业主流框架
探索大模型强化学习前沿算法，发表顶会论文机会
提供GPU CUDA、NCCL底层开发实战平台
北京朝阳核心办公区，与顶尖研究团队并肩成长

工作地址

北京朝阳区摩尔科技