AI Infra研究员(视频生成/多模态方向)
岗位摘要
负责视频生成大模型、多模态大模型的AI基础设施建设,涵盖模型训练、微调、对齐、推理、部署全链路系统优化,支撑公司视频生成业务规模化落地;主导多模态训练加速工程,包括分布式训练架构优化、显存优化、通信优化、序列并行/模型并行、梯度优化等,解决视频大模型训练显存溢出、收敛慢、吞吐低等核心问题
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岗位职责
- 负责视频生成大模型、多模态大模型的AI基础设施建设,涵盖模型训练、微调、对齐、推理、部署全链路系统优化,支撑公司视频生成业务规模化落地
- 主导多模态训练加速工程,包括分布式训练架构优化、显存优化、通信优化、序列并行/模型并行、梯度优化等,解决视频大模型训练显存溢出、收敛慢、吞吐低等核心问题
- 负责视频生成模型推理优化,针对DiT、扩散模型、时序模型等视频生成架构,实施量化、KV Cache优化、推理图优化、编译加速、动态分辨率适配等方案,提升推理吞吐、降低延时与成本
- 负责多模态/视频模型的工程化落地与生产部署,搭建训推平台,完善模型版本管理、灰度发布、可观测、算力调度体系,支撑业务大批量、高并发视频生成需求
- 跟进业界前沿多模态AI Infra技术,持续迭代训练、微调、RL对齐、推理链路,沉淀通用的视频大模型工程化工具链,推动业务降本增效、产能提优
- 协同算法团队完成视频预训练、SFT、RLHF/DPO对齐、定制化微调的工程落地,解决训练不稳定、Reward Hacking、多模态特征对齐、时序一致性等工程问题
任职要求
- 硕士及以上学历,计算机、人工智能、软件工程等相关专业,1年以上多模态/视频大模型AI Infra实战经验
- 扎实的大模型训练工程基础,熟练掌握分布式训练框架(DeepSpeed/Megatron/FSDP),具备LLM/多模态/视频模型训练加速、显存优化实战经验
- 熟悉视频生成模型架构(DiT、扩散模型、时序建模),具备生成类模型推理优化、量化部署、编译加速落地经验
- 精通PyTorch,熟悉CUDA、算子优化、推理引擎(TensorRT/ONNX)、模型压缩等优化手段,能够独立完成性能瓶颈分析与方案落地
- 具备多模态、视频大模型训推一体平台建设经验优先,有MaaS、模型调度、算力优化、自动化评测体系建设经验加分
- 熟悉大模型后训练链路(SFT/RM/RLHF/DPO)工程流程,有视频/多模态RL对齐工程经验优先
福利待遇
- 薪资范围65-95K
- 硕士学历要求
- 工作地点在北京东城区明阳国际中心B座
工作地址
北京东城区明阳国际中心B座
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