智算事业部 工作职责训练框架工作职责： 1.参与AI大模型训练框架研发，支持百亿~万亿规模的稠密/MoE大模型的预训练、微调、强化学习、蒸馏； 2.通过5D并行加速、通信掩蔽、训推一体复用等技术，在国产异构算力上实现极致的大模型训练性能优化； 3.研发高效的故障定位系统和容错机制，保障大规模训练的稳定性，监控训练任务日志，快速识别和修复问题；// 推理优化工作职责 1. 重点模型的推理优化，包括量化、Pipeline优化、分布式推理优化等。 2. TeleLLM推理框架开发。 3.从事天翼云AI相关产品和平台化解决方案的后端工程化开发工作； 4负责算法接口的服务封装、模型移植、部署测试，并输出技术文档； 5.负责各AI模型推理性能分析诊断及服务性能优化；

任职要求 1.大学本科及以上学历，并取得相应学位，计算机及相关专业优先； 2.五年及以上工作经验，其中至少三年及以上算法后端开发相关经验； 3.具有较强的编程能力，熟练 Python/C/C++/Go 一种或多种编程语言，有良好的代码习惯； 4.熟悉主流的机器学习框架和推理框架如 Pytorch 、TensorFlow、TensorRT、ONNXRuntime、 PaddlePaddle、DeepStream、VLLM、TensorRT-LLM 、Mindspore等，有实际模型工程化经验优先； 5.熟悉 Linux 操作系统，能熟练使用 Git、CMake、Docker、k8s 等工具； 6.诚实守信、作风踏实严谨、责任心强，具备良好团队协作能力精神，学习能力强，善于解决复杂问题； 7.加分项：CUDA开发优化经验、模型压缩和编译优化经验，不同平台AI芯片适配经验等。 训练框架： 1. 有扎实的工程能力和算法基础，具备大模型分布式训练性能优化经验； 2. 掌握PPO/DPO/GRPO等RLHF技术，有大模型微调、蒸馏、强化学习相关经验者优先； 3. 熟悉PyTorch/Megatron/DeepSpeed等业界主流训练框架，熟悉TensorRT-LLM/vLLM/SGLang等大模型推理引擎； 4.具备国产算力硬件实操经验者优先。