岗位职责 1、负责超大规模机器学习系统的架构设计与实现，直面高并发、低延迟、高可靠性与可扩展性等核心工程问题； 2、覆盖系统多个关键子领域：资源调度、分布式模型训练、数据管理与高性能计算等，能在不同岗位边界间灵活切换与贡献； 3、与算法团队紧密协作，推动算法与系统的协同优化； 4、主动跟踪并引入前沿技术，把最新硬件、异构计算、编译优化、以及RL/Agent型交互等新方向落地到工程实践中。

岗位要求 1、在工程实现或机器学习算法上有扎实基础与丰富实践经验； 2、有解决棘手问题的经历，愿意钻研根源、追查底层问题，具备敏锐观察力和清晰的逻辑思维； 3、热爱技术、有责任感、学习能力强、沟通顺畅并能自驱推进工作； 4、善于团队协作，积极创新，乐于挑战，具有自我驱动和自我管理能力。 加分项 1、熟悉LLM/NLP/CV相关算法，或有大模型训练、强化学习（RL）经验优先； 2、具备高性能计算/CUDA、RDMA/通信库、系统与算法联合优化、异构加速硬件、分布式系统或大数据架构等任一方向的实践经验尤佳； 3、有千卡/万卡级别训练集群的架构设计、容量规划或运维经验，或有开源贡献、论文或专利者优先。