DataHub 关键词情报 · 数据更新至 2026-11-03
MiniMax算法与研究招聘
本页聚焦MiniMax算法与研究相关岗位，便于用户比较岗位职责、地点、薪资标注和详情入口。
活跃公司
- MiniMax194 · 100.0%
热门地点
- 北京152 · 78.8%
- 上海36 · 18.7%
- 深圳3 · 1.6%
- 成都2 · 1.0%
岗位方向
- 算法与研究194 · 100.0%
OPEN ROLES
代表岗位
大模型技术销售工程师
负责泛互联网、智能硬件、文娱游戏、广告媒体等行业头部KA客户的开拓与深耕，建立并维护产品、技术、业务、高管等多层次客户关系；系统掌握客户业务现状、战略规划、技术架构及AI应用成熟度，绘制完整的决策地图
大模型流量调度工程师
负责大规模流量调度框架的设计与开发；负责提升流量分发系统的效率，在稳定性、吞吐、延迟等多维指标中构建优化目标并进行合理取舍；负责负载均衡算法的研发与迭代，能够根据多种类型的流量负载模式进行合理选型及调优
大模型数据基地负责人
负责基地整体运营，统筹产能、人员与项目排期，对数据交付质量、效率和成本负责；对接算法及业务团队，将大模型训练与评测需求转化为标注规范、生产流程和验收标准；对接安全团队，将内容安全需求转化为安全规范、生产流程和验收标准
大模型算法工程师-后训练
研发监督微调、强化学习与偏好优化等后训练方法，提升模型的指令遵循、推理、工具使用和复杂任务执行能力；探索高质量数据构建、奖励设计与反馈机制，推动数据、训练策略和模型能力的持续迭代；研究多能力协同优化，优化数据配比与训练流程，缓解不同能力之间的冲突、遗忘与回退，提升模型整体表现
大模型算法工程师（代码预训练方向）实习生
研发超大规模基础模型（LLM和MLLM）；进行极致的系统优化；参与代码预训练相关的研究与开发工作；有强烈的技术追求和热情，真的想要用技术给现实世界带来改变；具备优秀的研究素养和创新能力，在国际顶会或期刊发表过高质量论文
AI 数据算法工程师
研究面向网页、代码、PDF/文档、多语言等不同类型数据的构造、提取、解析、清洗、去重、质量评估、过滤和数据选择方法；分析不同数据源的数据特征和质量问题，通过统计分析、数据抽样、错误案例及必要的实验评估处理效果
AI安全研究员
定义高价值的安全问题，沉淀标准化方法、数据集、Benchmark与Harness，并与算法团队协作，将专家经验转化为基础模型的网络安全能力；在逆向工程、漏洞发现与修补、漏洞利用与验证、渗透测试与红蓝对抗、安全运营等方向中深入钻研，推动相关能力的研究与产品化
技术项目经理，研究与工程
深度嵌入研究与工程组织，覆盖预训练、后训练、对齐、推理优化、评估体系等多个方向；自主识别最关键的问题，搭建流程并持续交付；推动整个研究与工程组织跑得更快；在目标模糊、优先级快速变化的环境中独立识别问题、制定方案并持续推进
大模型编排调度工程师（训练&推理方向）
负责MiniMax大模型训练与推理平台的开发，设计并实现LLM相关的工程架构与工具链，保障基建稳定性，支撑公司大模型业务的高速迭代与部署效率；负责超大规模、多云多集群、异构GPU资源的管理、编排与调度；集成多种训推资源管理体系和框架进行统一管理，向全局最优逼近，提升资源流转效率和GPU综合利用率
AI for 芯片研究员
定义高价值的芯片设计问题，沉淀标准化方法、数据集、Benchmark与Harness，并与算法团队协作，将专家经验转化为基础模型的芯片设计与验证能力；围绕芯片设计任务，研究大模型在设计理解、方案生成、工具使用与结果分析中的能力，构建高质量训练数据与评测方法，推动模型芯片能力的持续提升
大模型算法工程化工程师
设计开发支撑数据处理的平台，创建AI工具使得用户能快速迭代数据链路；评估和优化模型训练的平台，借助AI工具提升实验流程效率、训练稳定性等；整体推动算法团队研发流程的标准化、平台化、AI化
AI基础设施-模型服务化工程师
支持MiniMax模型在全球多机房的大规模部署与优化；与模型框架团队合作，优化模型推理中的开销，构建高性能服务；参与端到端模型推理服务的研发，在多流量入口、多云多机房等复杂场景下构建稳定高效的服务架构和部署模式，最优化模型服务性能
大模型工程研发
基于推理框架和算法模型，以zero-overhead原则实现原子算法服务；通过多线程、CPU优化技术等最大限度优化单体服务吞吐；开发与维护包括跨机服务在内的复杂服务；维护算法服务的高稳定性
大模型安全策略产品
负责大模型安全效果和安全标准，制定合理有效的模型优化流程及策略，并对标准和流程进行运营；平衡内容安全与用户体验，维护内容安全的同时保障用户体验，对内容进行日常的数据标注和数据分析，优化产品或场景的治理策略
大模型数据链路工程师-2027届
与算法团队深度合作，推进数据清洗、样本生成等场景下多阶段复杂流水线的分布式引擎设计和落地；支撑大模型数据的清洗、分类、采样等场景，持续完善Ray/Spark内核功能及性能；通过云原生技术栈搭建多云多地域的混合计算底座，参与Ray/Spark在K8S上的弹性/潮汐资源集群稳定性、可观测性、平台化对接…
大模型编排调度工程师（训练&推理方向）
负责MiniMax大模型训练与推理平台的开发，设计并实现LLM相关的工程架构与工具链，保障基础设施稳定性，支撑公司大模型业务的高速迭代与部署效率；负责超大规模、多云多集群、异构GPU资源的管理、编排与调度；集成多种训推资源管理体系和框架进行统一管理，向全局最优逼近，提升资源流转效率和GPU综合利用率
大模型数据算法-视频方向
参与定义和刻画用于视频模型训练的高质量数据标准，包括视频的审美品质、内容多样性、技术参数；基于既定标准，主动在全球范围内的视频平台、开源数据集及特定渠道中寻找和发掘符合要求的视频数据
大模型算法工程化工程师
设计开发支撑数据处理的平台，创建AI工具使用户能快速迭代数据链路；评估和优化模型训练的平台，借助AI工具提升实验流程效率、训练稳定性等；推动算法团队研发流程的标准化、平台化、AI化；有扎实的编程功底，有良好的软件工程能力
大模型高性能网关工程师
负责大模型开发者平台的设计与后端研发，将文本、视频、图像和音频等前沿模型能力转化为稳定、易用的API产品；跟进主流大模型API生态演进，持续完善OpenAI、Anthropic等协议兼容能力，解决不同模型和供应商之间的接口差异
AI 安全研究员
定义高价值的安全问题，沉淀标准化方法、数据集、基准与测试框架，并与算法团队协作，将专家经验转化为基础模型的网络安全能力；在逆向工程、漏洞发现与修补、漏洞利用与验证、渗透测试与红蓝对抗、安全运营等方向中深入钻研，推动相关能力的研究与产品化
算法工程化工程师
基于推理框架和算法模型，以zero-overhead原则实现原子算法服务；通过多线程、CPU优化技术等最大限度优化单体服务吞吐；开发与维护包括跨机服务等复杂服务；维护算法服务的高稳定性；计算机及相关专业，本科及以上学历
大模型训练框架开发工程师
参与深度学习训练底层框架研发，负责超大规模训练技术在公司实际业务场景中的计算效率优化；在超大规模训练场景下，探索前沿的分布式系统设计，包括但不限于通信优化、内存优化、计算优化等；维护线上大规模训练任务的稳定性和易用性
大模型技术销售工程师
负责泛互联网、智能硬件、文娱游戏、广告媒体等行业头部KA的开拓与深耕，建立并维护产品、技术、业务、高管等多层次客户关系；系统掌握客户业务现状、战略规划、技术架构及AI应用成熟度，绘制完整的决策地图
大模型销售运营
设计并优化销售管理规则，包括客户管理规则、业绩管理规则、销售激励规则等；协调和推动团队内销售相关管理规则的落地执行，涵盖商机管理、客户管理、签约模式、项目流程管理及项目回款等；负责商业管理、客户管理、业绩管理等方向的数据体系建设与分析，构建销售指标底层逻辑及配套在线化系统
AI基础设施研发工程师-模型服务化方向
支持MiniMax模型在全球多机房的大规模部署优化；与模型框架团队合作，优化模型推理中的开销，构建高性能服务；参与端到端模型推理服务的研发，在多流量入口、多云多机房等复杂场景下构建稳定高效的服务架构和部署模式，最优化模型服务性能
AI安全研究员
定义高价值的安全问题，沉淀标准化方法、数据集、基准与测试框架，并与算法团队协作，将专家经验转化为基础模型的网络安全能力；在逆向工程、漏洞发现与修补、漏洞利用与验证、渗透测试与红蓝对抗、安全运营等方向中深入钻研，推动相关能力的研究与产品化
大模型训练数据系统研发实习生
定义大模型任务、能力和评测标准；研发大模型训练环境与数据构造系统，设计并开发AI-Agent解决不同场景实际问题；深度参与LLM数据生成、增强、预处理流程，优化模型在对应任务上的性能；计算机、软件、人工智能相关专业，2026届及以后毕业，本科及以上学历
大模型算法工程师-预训练-日常实习
研发超大规模基础模型（LLM与MLLM）；进行极致的系统优化；有强烈的技术追求和热情，真的想要用技术给现实世界带来改变；具备优秀的研究素养和创新能力，在国际顶会或期刊发表过高质量论文；有良好的工程和动手能力，能够广泛利用各种工具解决问题，主导或者参与过有影响力的大规模机器学习项目
AI安全研究员
定义高价值安全问题，沉淀标准化方法、数据集、Benchmark与Harness，与算法团队协作将专家经验转化为基础模型的网络安全能力；在逆向工程、漏洞发现与修补、漏洞利用与验证、渗透测试与红蓝对抗、安全运营等方向深入钻研，推动能力研究与产品化
大模型预训练数据算法工程师
面向网页、代码、PDF/文档、多语言等不同类型的数据，研究数据构造、提取、解析、清洗、去重、质量评估、过滤和数据选择等方法；分析不同数据源的数据特征和质量问题，通过统计分析、数据抽样、错误案例及必要的实验评估处理效果
大模型算法工程化工程师
设计开发支撑数据处理的平台，创建AI工具使得用户能快速迭代数据链路；评估和优化模型训练的平台，借助AI工具提升实验流程效率、训练稳定性等；整体推动算法团队研发流程的标准化、平台化、AI化
大模型评测研究员
针对文本和多模态大模型，设计、构造、实现可信评测体系，为跨模型对照和同模型对齐提供坚实依据；从评测角度出发完善模型行为的解释性工作；持续优化评测数据与工程，追求极致的严谨和清晰；主导日常评测工作的体系化建设与新功能设计，参与关键评审与实现
大模型推理研发实习生
参与大模型推理框架的设计与研发，优化核心模块性能与系统效率；进行高性能算子的设计与实现，探索计算图与算子融合、内存布局优化等方向；在真实系统中验证模型推理的性能极限；计算机及相关专业，2027年及以后毕业
大模型数据开发实习生
参与文本、图像、视频、语音等数据的解析、清洗、过滤、去重与质量评估，支持预训练及SFT、Preference Data等后训练数据生产；基于Ray、Spark等框架开发数据处理任务，参与CPU/GPU混合计算场景下的性能优化，提升数据处理效率和稳定性
大模型算法工程师
研发超大规模基础模型，包括大语言模型和多模态大模型；对大规模模型进行极致的系统优化，提升训练和推理效率；有强烈的技术追求和热情，致力于用技术改变现实世界；具备优秀的研究素养和创新能力，在国际顶会或期刊发表过高质量论文
大模型编排调度工程师（训练&推理方向）
负责MiniMax大模型训练与推理平台的开发，设计并实现LLM相关的工程架构与工具链，保障基建稳定性，支撑公司大模型业务的高速迭代与部署效率；负责超大规模、多云多集群、异构GPU资源的管理、编排与调度；集成多种训推资源管理体系和框架进行统一管理，向全局最优逼近，提升资源流转效率和GPU综合利用率
大模型算法工程师
研发并落地大规模语言模型；进行极致的系统优化；主导有影响力的机器学习项目；跟踪行业进展，挑战技术边界；主导过有影响力的机器学习项目，方向不限；具备优秀的编程、数学、机器学习基础；相信AGI技术的潜力，主动了解行业进展
AI安全研究员
定义高价值的安全问题，沉淀标准化方法、数据集、基准与测试框架，并与算法团队协作将专家经验转化为基础模型的网络安全能力；在逆向工程、漏洞发现与修补、漏洞利用与验证、渗透测试与红蓝对抗、安全运营等方向深入钻研，推动相关能力的研究与产品化
大模型训练工程专家-稳定性方向
负责GPU算力、RDMA网络、通信库、高性能存储、集群调度及训练任务生命周期的全栈基础设施保障；建设训练专属可观测体系，实现训练指标、硬件健康、慢节点检测，确保问题可发现、可定位；建立故障自动发现、定位、自愈与快速恢复的闭环，降低MTTR，沉淀事故复盘与标准预案
大模型数据链路工程师
与算法团队深度合作，推进数据清洗、样本生成等场景下多阶段复杂Pipeline的分布式引擎设计和落地；支撑大模型数据的清洗、分类、采样等场景，持续完善Ray/Spark内核功能及性能；通过云原生技术栈搭建多云多地域的混合计算底座，参与Ray/Spark在K8S上的弹性、潮汐资源集群稳定性、可观测性、…
研究与工程技术项目经理
深度嵌入研究与工程组织，覆盖预训练、后训练、对齐、推理优化、评估体系等多个方向；作为0到1角色，主动识别最关键问题，搭建流程并持续交付；不是执行者，而是推动整个研究与工程组织加速运转的人
大语言模型算法工程师
研发并落地大语言模型；主导有影响力的机器学习项目；主动了解行业进展并挑战技术边界；主导过有影响力的机器学习项目，方向不限，不需要研发过大模型；学历不限，但要有优秀的编程、数学、机器学习基础
大模型数据链路实习生
与算法团队深度合作，推进数据清洗、样本生成等场景下多阶段复杂流水线的分布式引擎设计和落地；支撑大模型数据的清洗、分类、采样等场景，持续完善Ray/Spark内核功能及性能；通过云原生技术栈搭建多云多地域的混合计算底座，参与Ray/Spark在K8S上的弹性与潮汐资源集群稳定性、可观测性及平台化对接…
算法工程师
研发超大规模基础模型，并进行极致的系统优化；参与大语言模型方向的研究与开发；参与下一代统一多模态系统的研究与开发；参与视频生成模型的研究与开发；参与声音模型的研究与开发；参与算法工程协同设计相关工作
大语言模型算法实习生
研究大语言模型的数据处理与模型评估，包括数据抽取、质量提升、模型评估策略的设计与实现；深入调研并关注大语言模型、多模态大模型等方向的前沿技术；将前沿技术应用于解决业界实际问题，积累相关项目经验
大模型预训练数据算法工程师
面向网页、代码、PDF/文档、多语言等不同类型的数据，研究数据构造、提取、解析、清洗、去重、质量评估、过滤和数据选择等方法；分析不同数据源的数据特征和质量问题，通过统计分析、数据抽样、错误案例及必要的实验评估处理效果
大模型算法实习生
研究大语言模型的数据处理与模型评估，包括数据抽取、质量提升及评估策略设计与实现；跟踪大语言模型、多模态大模型等方向的前沿技术，并应用于解决业界实际问题；参与大模型训练相关算法工程化实践，结合分布式计算与数据资源开展项目工作
大模型算法实习生-数据
深入探索各类Agent脚手架和任务场景，进行数据分析与数据合成构造；深度参与大模型训练与评测工作；构建下一代智能体的数据系统；使用C/Cursor等工具进行数据处理和分析；运用提示工程能力支持数据生成与模型优化
算法工程架构师-计算平台
负责高性能端到端推理架构的设计与开发；负责大量级算力资源管理机制的设计与开发；负责高可用、易用中台架构的设计与开发；计算机及相关专业，本科及以上学历；能熟练使用一种编程语言，包括不限于Golang、Python、C++、C
大模型系统研发工程师-应届生-顶尖人才
参与构建高性能、高可用的大规模分布式训练与推理系统，支撑万卡规模的高效稳定训练；面向数万卡、多集群部署场景下的在线推理系统进行极致优化，在低延迟、高吞吐、强鲁棒性之间取得工程最优解；参与性能相关算法问题的解决，追求优化算法的实际落地和一定程度的可解释性
大模型系统研发工程师-实习-TOP Talent
参与构建高性能、高可用的大规模分布式训练与推理系统，支撑万卡规模的高效稳定训练，并面向数万卡、多集群部署场景下的在线推理系统进行极致优化；在低延迟、高吞吐、强鲁棒性之间取得工程最优解，将硬件性能发挥到极致，承载模型从训练到上线全流程的性能闭环
大模型训练框架工程师（训练框架&RL方向）
参与顶尖大模型的训练系统建设，负责从集群调度、通信优化、并行策略到RL训练流水线的完整系统工程；在训练框架方向解决万卡集群上的训练效率与稳定性问题；参与或负责MiniMax自研强化学习训练系统Forge，建设RL训练流水线并提升其技术影响力
大模型训练工程专家-稳定性方向
负责训练全栈基础设施保障，横向拉通GPU算力、RDMA高性能网络、通信库、高性能存储、集群调度与训练任务生命周期等多个技术域；负责GPU机器交付与健康管理，处理坏卡、掉卡、降频等问题的检测与自愈，管理节点池并实现快速置换
大模型算法工程师-2028届实习
负责LLM/MLLM的预训练、后训练、对齐和能力增强；围绕推理、代码、Agent、长上下文、多模态等方向，设计数据、训练和评测方案；分析模型能力变化，定位数据、训练策略、reward、推理策略等因素的影响
大模型训练框架研发工程师
主导数据并行、张量并行、流水线并行、专家并行等大规模分布式训练策略的研发与优化，提升近万卡训练集群利用率；面向上百亿至万亿参数模型，实践高效并行范式，优化高性能通信、计算通信掩盖与显存复用
大模型算法工程师Top Talent-2027届
负责研发超大规模基础模型；负责进行极致的系统优化；开展大语言模型相关研究；开展下一代统一多模态系统相关研究；开展视频生成模型相关研究；开展声音模型相关研究；开展算法工程co-design相关研究
大模型算法工程协同设计
深入理解大模型算法，包括架构、训练与推理技术，评估其工程可行性、性能瓶颈与成本；主导设计下一代训练或推理框架及核心组件，确保原生支持高效算法实现，例如高效注意力机制与通信优化；系统性解决训练与推理工作负载在计算、通信、存储方面的性能瓶颈
AI安全研究员
定义高价值的安全问题，沉淀标准化方法、数据集、Benchmark与Harness，并与算法团队协作，将专家经验转化为基础模型的网络安全能力；在逆向工程、漏洞发现与修补、漏洞利用与验证、渗透测试与红蓝对抗、安全运营等方向深入钻研，推动相关能力的研究与产品化
大模型协同设计工程师
协同设计与优化：深入理解大模型算法（架构、训练/推理技术），评估其工程可行性、性能瓶颈与成本；主导设计下一代训练/推理框架或核心组件，确保原生支持高效算法实现（如高效Attention、通信优化）
视频生成算法工程师-实习生
研发世界顶级的视频生成模型；深入数据、系统、模型等方面，定义并优化真实世界中的关键问题；将模型能力交付给世界范围的用户；有强烈的技术追求和热情，真的想要用技术给现实世界带来改变；有良好的工程和动手能力，能够广泛利用各种工具解决问题
大模型数据实习生-声音
参与定义和刻画用于模型训练的高质量数据标准，包括但不限于视频中声音设计部分的审美品质、内容多样性与技术参数；基于既定标准，主动在全球范围内的视频与声音平台、开源数据集及特定渠道中，寻找和发掘符合要求的数据
多模态大模型算法工程师
研发超大规模多模态模型；进行极致的系统优化；将多模态大模型应用于图像/视频的生成创作、图表理解生成、逻辑推理等领域；相信AGI技术的潜力，主动了解行业进展，敢于挑战技术边界，对技术充满热情
大模型算法工程师-AIGC应用研究
构建大规模强化学习系统，利用海量用户隐式与显式反馈（如对话深度、互动时长、情感表达）持续优化AI的对话策略、性格与知识；探索将用户信号转化为高效奖励函数的方法，解决在线与离线强化学习在超大模型上的工程与算法难题
大模型算法工程师-预训练-2027届
研发超大规模基础模型（LLM和MLLM），并进行极致的系统优化；开展大模型算法与自然语言处理算法相关研究；发表算法相关优秀论文；结合大数据处理框架（Spark/Hadoop/Hive）和算法工程化经验，推动模型研发与落地
视频生成大模型算法工程师
研发世界顶级的视频生成模型；深入数据、系统工程、模型等方面，定义并优化真实世界中的关键问题；将模型能力交付给世界范围的用户；有强烈的技术追求和热情，真正想要用技术给现实世界带来改变；有良好的工程和动手能力，能够广泛利用各种工具解决问题
大模型编排调度工程师（训练&推理方向）
负责MiniMax大模型训练与推理平台开发，设计并实现LLM相关工程架构与工具链，保障基建稳定性，支撑大模型业务高速迭代与部署效率；负责超大规模、多云多集群、异构GPU资源的管理、编排与调度，集成多种训推资源管理体系和框架进行统一管理，向全局最优逼近，提升资源流转效率和GPU综合利用率
AI 安全研究员
定义高价值安全问题，沉淀标准化方法、数据集、Benchmark与Harness，并与算法团队协作，将专家经验转化为基础模型的网络安全能力；在逆向工程、漏洞发现与修补、漏洞利用与验证、渗透测试与红蓝对抗、安全运营等方向深入研究，推动相关能力的研究与产品化
技术项目经理（研究与工程）
深度嵌入MiniMax的研究与工程组织，覆盖预训练、后训练、对齐、推理优化、评估体系等多个方向；主动识别最关键的问题，搭建工作流程，并持续交付成果，推动整个研究与工程组织加速运转；不局限于执行者角色，作为让研究与工程组织跑得更快的人，推动跨方向协作与项目落地
广告算法工程师
负责或参与C端产品的广告算法工作，与产品、运营等团队紧密合作，深度理解广告业务发展，制定算法策略促进产品商业化；负责广告算法模块，包括但不限于召回、排序、策略等模块；硕士及以上学历，具备与业务相匹配的基础知识
广告算法工程师
负责或参与C端产品的广告算法工作；与产品、运营等团队紧密合作，深度理解广告业务发展；制定算法策略促进产品商业化；负责广告算法模块，包括但不限于召回、排序、策略等模块；硕士及以上学历，具备与业务相匹配的基础知识
多模态大模型算法工程师
研发超大规模多模态模型；进行极致的系统优化；将多模态大模型应用于图像/视频的生成创作、图表理解生成、逻辑推理等领域；技术热情：相信AGI技术的潜力，会主动了解行业进展，敢于挑战技术边界；优秀的代码能力和机器学习基础
大模型训练数据系统工程师
定义大模型任务、能力及评测标准；研发大模型训练环境与数据构造系统；设计并开发AI-Agent解决不同场景的实际问题；深度参与LLM数据生成、增强与预处理流程；优化模型在对应任务上的性能表现
大语言模型算法工程师
研发并落地大语言模型相关算法；主导有影响力的机器学习项目；探索和推动AGI技术的前沿进展；项目经历：主导过有影响力的机器学习项目，方向不限，不需要研发过大模型；教育背景：学历不限，但要有优秀的编程、数学、机器学习基础
大模型算法工程化工程师
设计开发支撑数据处理的平台，创建AI工具使用户能快速迭代数据链路；评估和优化模型训练的平台，借助AI工具提升实验流程效率和训练稳定性；整体推动算法团队研发流程的标准化、平台化、AI化；利用AI重新构建基础设施，提升团队研发效率和模型迭代速度
大模型技术销售工程师
负责泛互联网、智能硬件、文娱游戏、广告媒体等行业头部KA客户的开拓与深耕，建立并维护产品、技术、业务、高管等多层次客户关系；系统掌握客户业务现状、战略规划、技术架构及AI应用成熟度，绘制完整的决策地图
大模型数据链路工程师
与算法团队深度合作，推进数据清洗、样本生成等场景下多阶段复杂 pipeline 的分布式引擎设计与落地；支撑大模型数据的清洗、分类、采样等场景，持续完善 Ray/Spark 内核功能及性能优化
大模型平台研发工程师
负责Minimax推理平台和机器学习平台的开发，支撑公司大模型业务高速迭代；负责超大规模复杂场景下GPU资源编排和调度，提升资源流转效率和GPU资源利用率；设计和实现大模型相关的基础设施、工程架构和工具链，保证基建稳定性和推理服务的部署迭代效率
大模型训练数据系统工程师
定义大模型任务、能力与评测标准，推动模型能力迭代升级；研发大模型训练环境与数据构造系统，构建完善的训练基础设施；设计并开发AI-Agent解决方案，高效应对各类实际业务场景需求；深度参与LLM数据生成、数据增强与预处理全流程链路建设
大模型训练系统工程师
建设超大规模AI训练集群，保证训练的稳定性，提升资源效率和硬件效率；深度参与大模型技术迭代，构建预训练、SFT、RLHF等算法方向的工程架构，解决底层基建问题，提升模型整体的迭代效率
大模型数据链路工程师
与算法团队深度合作，推进数据清洗、样本生成等场景下多阶段复杂 pipeline 的分布式引擎设计和落地；支撑大模型数据的清洗/分类/采样等场景，持续完善 Ray/Spark 内核功能及性能优化
相关搜索词
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