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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:jd:223975

大模型算法工程师(AI Infra)

未披露 · 上海市 · 京东集团

主分类:AI训练推理与计算优化
软件开发与 IT
辅助:大模型与生成式算法研发(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "responsibilities": "大模型算法工程师(AI Infra)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:上海市\n所属部门:探索研究院\n发布时间:2026-09-03\n\n岗位职责\n团队介绍:\n团队拥有深厚的 LLM & VLM 研发积累,核心成员来自多家知名基础模型团队,整体氛围开放融洽,成员之间乐于交流、善于协作。带队人是国内较早从事 LLM & VLM 研究的青年专家,学术影响力突出,累计引用超过 2.5 万次。\n1. 参与大模型训练与推理基础架构的优化设计,改进万卡集群环境下的分布式训练与推理性能,推动相关框架落地;\n2. 负责设计并参与大模型与视觉语言模型的完整训练流程,涵盖预训练、中训练与后训练,保障模型能力持续提升;\n3. 构建高质量训练数据的生产与评估体系,制定数据筛选、配比优化与自动化质检机制,驱动模型效果正向发展;\n4. 研究并应用强化学习技术,包括奖励模型、OPD与异步强化学习,提升模型推理稳定性、指令遵循与安全性;\n5. 总结技术实践形成可复用的方法论,参与技术报告撰写与开源项目输出,提升团队在AI基础设施领域的专业影响力。\n\n任职要求\n1. 具备大规模语言模型与视觉语言模型全流程训练经验,能设计并参与预训练、中训练及后训练阶段,保障模型能力持续提升;\n2. 拥有万卡级别集群下AI基础设施实践经验,熟悉从数据到训练再到推理的完整链路,能基于Megatron、vLLM等框架优化分布式训练与推理性能;\n3. 能够定位大规模训练故障或性能瓶颈的底层成因,制定有效对策,并具备结合前沿论文与工程实践在数据筛选、强化学习对齐或算子优化等方面提出创新性解决方案的能力;\n4. 致力于在大模型基础架构领域追求技术领先,长期投入于AI基础设施的突破,并在高强度技术攻坚中坚持高标准,主动承担难点任务,追求持续技术突破;\n5. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
        "requirements_text": "大模型算法工程师(AI Infra)\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:研发类\n工作地点:上海市\n所属部门:探索研究院\n发布时间:2026-09-03\n\n岗位职责\n团队介绍:\n团队拥有深厚的 LLM & VLM 研发积累,核心成员来自多家知名基础模型团队,整体氛围开放融洽,成员之间乐于交流、善于协作。带队人是国内较早从事 LLM & VLM 研究的青年专家,学术影响力突出,累计引用超过 2.5 万次。\n1. 参与大模型训练与推理基础架构的优化设计,改进万卡集群环境下的分布式训练与推理性能,推动相关框架落地;\n2. 负责设计并参与大模型与视觉语言模型的完整训练流程,涵盖预训练、中训练与后训练,保障模型能力持续提升;\n3. 构建高质量训练数据的生产与评估体系,制定数据筛选、配比优化与自动化质检机制,驱动模型效果正向发展;\n4. 研究并应用强化学习技术,包括奖励模型、OPD与异步强化学习,提升模型推理稳定性、指令遵循与安全性;\n5. 总结技术实践形成可复用的方法论,参与技术报告撰写与开源项目输出,提升团队在AI基础设施领域的专业影响力。\n\n任职要求\n1. 具备大规模语言模型与视觉语言模型全流程训练经验,能设计并参与预训练、中训练及后训练阶段,保障模型能力持续提升;\n2. 拥有万卡级别集群下AI基础设施实践经验,熟悉从数据到训练再到推理的完整链路,能基于Megatron、vLLM等框架优化分布式训练与推理性能;\n3. 能够定位大规模训练故障或性能瓶颈的底层成因,制定有效对策,并具备结合前沿论文与工程实践在数据筛选、强化学习对齐或算子优化等方面提出创新性解决方案的能力;\n4. 致力于在大模型基础架构领域追求技术领先,长期投入于AI基础设施的突破,并在高强度技术攻坚中坚持高标准,主动承担难点任务,追求持续技术突破;\n5. 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。",
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