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大模型后训练系统工程师

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地点：北京薪资：薪资未公开日期：2026-07-20

岗位摘要

构建基础训练/推理引擎，保障精度并优化效率；优化低精度训练/推理效率，确保训练与推理一致性；设计/优化大规模强化学习框架，面向下一代长程任务进行深度优化；加强稳定性建设，提升大规模训练中的容错定位与恢复效率

岗位职责

构建基础训练/推理引擎，保障精度并优化效率
优化低精度训练/推理效率，确保训练与推理一致性
设计/优化大规模强化学习框架，面向下一代长程任务进行深度优化
加强稳定性建设，提升大规模训练中的容错定位与恢复效率
进行算法与工程协同设计，共同优化系统易用性和算法效果
提升系统可观测性，支持细粒度指标建设和生命周期追溯管理

任职要求

熟悉PyTorch分布式训练/推理原理，熟悉Megatron/FSDP、vLLM/Sglang者优先
熟悉PPO原理及各变种强化学习算法，熟悉verl、slime等框架者优先
熟悉性能分析和问题排查工具，具备独立定位和解决复杂问题的能力
熟悉AI编程，有使用或建设代码助手、自动化研发工具、Coding Agent的经验

福利待遇

参与前沿大模型技术研发
与顶尖算法和工程团队合作
提供具有竞争力的薪酬和职业发展机会