大模型训练系统与优化工程师（VLM/Agent RL方向）-Data

【岗位职责】 1、统一训练架构建设与演进：负责大模型后训练（Post-training）框架的代码抽象与底层重构，兼容不同模态、不同训练方式的、正确的、高效的训练框架的建设； 2、超大规模分布式训练优化：面向100B～1T参数级别的超大模型，探索并落地极致的分布式训练策略（DP、TP、PP、EP等组合），通过算子融合、显存优化、分布式策略调整等手段大幅提升集群训练的MFU； 3、Agent RL框架与评估底座建设：攻坚Reasoning RL/Agent RL的训练框架，构建适用于复杂业务环境的标准化评测基准与标准的、稳定的Harness，解决千亿模型在RL阶段的稳定收敛与Rollout效率问题，解决在Agent RL下的长尾问题； 4、多模态与新架构支持：为MoE、Linear Attention等新型模型结构，以及多模态（图、文文、音、视）复杂模态的模型训练提供高效支持与正确性（Con…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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