1.负责大模型技术研究； 2.负责大模型全流程训练与开发，能主导10B及以上参数规模大模型的端到端训练； 3.完成大模型领域适配； 4.负责设计并落地适用于大模型训练的PB级文本数据处理流水线，面向任务及装备体系的运用、组成、活动、消息交互关系等体系架构设计； 5.完成大模型领域适配； 6.完成训练故障诊断与稳定性保障。

二、任职要求 1.数学/信号/计算机/物理等专业硕士及以上学历，3年以上工作经验，博士学历优先； 2.模型训练经验：独立完成至少10B参数规模的大模型全流程训练； 3.分布式训练实践经验：精通 DeepSpeed 或 Megatron-LM的底层原理与调优，熟练使用数据和模型并行混合训练策略设计； 4.数据工程与质量控制：设计过PB级文本数据流水线，包括基于LLM的自动化数据清洗(如过滤低质量/重复内容)、分词器定制(SentencePiece/BPE)、分词效率优化、数据分布偏差检测与修复(如长尾分布校准); 5.具备大模型和多机多卡训练故障诊断能力； 6.熟练使用国产智能算力，如昇腾、寒武纪等； 7.优先条件：①复现过FlashAttention-2、MoE架构或长上下文优化(如4K128K),并优化通信开销/显存占用；②有推理端到端优化经验(如KVCache压缩，INT8量化)或云平台调度经验；③具备医疗/金融/法律等垂直领域大模型训练经验，能处理行业特有数据噪声与合规需求。