主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型平台策略算法工程师（J97419）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "ACG",
"location": "北京市,上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "-教育背景： 计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-负责Post-training工具链开发： 负责千帆MAAS平台大模型SFT、蒸馏、强化学习（RL）等后训练环节的工具链开发，提升大规模训练的稳定性与执行效率\n-负责RLaaS能力落地： 参与“强化学习即服务（RLaaS）”的方案调研与实现，通过解耦算力资源与算法逻辑，让内外部客户能够高效低成本在自身业务数据上启动高效率的 RL 训练\n-提升平台易用性与扩展性： 快速定位并解决用户线上问题，将高频业务需求沉淀为平台通用功能，通过组件化设计优化工具链的复用性\n-前沿技术落地： 跟踪调研业内主流后训练技术，负责将其转化为平台核心能力，保持产品的技术领先性",
"requirements_text": "-教育背景： 计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历\n-编程功底： 熟练掌握 Python、 PyTorch，具备扎实的数据结构与算法基础，具备良好的工程实现能力\n-大模型经验： 熟悉 Transformer 架构及大模型训练原理、熟悉后训练常用技术（SFT、 DPO、 RFT）、熟悉分布式并行策略（ZeRO、TP、PP、EP）\n-加分项\n -深度参与过开源或者闭源大模型的post-training项目\n -熟悉 verl、llamafactory、ms-swift、slime、openrlhf等微调框架，理解后训练技术原理\n -具备大规模集群（如千卡以上）训练优化经验者优先",
"skills": [AI生成
"Python",
"Swift",
"PyTorch",
"数据结构",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项；具备大规模集群（如千卡以上）训练优化经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/80cb7116-dc9f-4a99-b17b-7e929b852e17"
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/SOCIAL/80cb7116-dc9f-4a99-b17b-7e929b852e17"
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"fulltext": "大模型平台策略算法工程师（J97419）\n大模型平台策略算法工程师（J97419）\n\n基础信息\n部门：ACG\n地点：北京市,上海市\n类别：技术\n招聘人数：2\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-负责Post-training工具链开发： 负责千帆MAAS平台大模型SFT、蒸馏、强化学习（RL）等后训练环节的工具链开发，提升大规模训练的稳定性与执行效率\n-负责RLaaS能力落地： 参与“强化学习即服务（RLaaS）”的方案调研与实现，通过解耦算力资源与算法逻辑，让内外部客户能够高效低成本在自身业务数据上启动高效率的 RL 训练\n-提升平台易用性与扩展性： 快速定位并解决用户线上问题，将高频业务需求沉淀为平台通用功能，通过组件化设计优化工具链的复用性\n-前沿技术落地： 跟踪调研业内主流后训练技术，负责将其转化为平台核心能力，保持产品的技术领先性\n\n职责要求\n-教育背景： 计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历\n-编程功底： 熟练掌握 Python、 PyTorch，具备扎实的数据结构与算法基础，具备良好的工程实现能力\n-大模型经验： 熟悉 Transformer 架构及大模型训练原理、熟悉后训练常用技术（SFT、 DPO、 RFT）、熟悉分布式并行策略（ZeRO、TP、PP、EP）\n-加分项\n -深度参与过开源或者闭源大模型的post-training项目\n -熟悉 verl、llamafactory、ms-swift、slime、openrlhf等微调框架，理解后训练技术原理\n -具备大规模集群（如千卡以上）训练优化经验者优先\n-负责Post-training工具链开发： 负责千帆MAAS平台大模型SFT、蒸馏、强化学习（RL）等后训练环节的工具链开发，提升大规模训练的稳定性与执行效率\n-负责RLaaS能力落地： 参与“强化学习即服务（RLaaS）”的方案调研与实现，通过解耦算力资源与算法逻辑，让内外部客户能够高效低成本在自身业务数据上启动高效率的 RL 训练\n-提升平台易用性与扩展性： 快速定位并解决用户线上问题，将高频业务需求沉淀为平台通用功能，通过组件化设计优化工具链的复用性\n-前沿技术落地： 跟踪调研业内主流后训练技术，负责将其转化为平台核心能力，保持产品的技术领先性\n-教育背景： 计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历\n-编程功底： 熟练掌握 Python、 PyTorch，具备扎实的数据结构与算法基础，具备良好的工程实现能力\n-大模型经验： 熟悉 Transformer 架构及大模型训练原理、熟悉后训练常用技术（SFT、 DPO、 RFT）、熟悉分布式并行策略（ZeRO、TP、PP、EP）\n-加分项\n -深度参与过开源或者闭源大模型的post-training项目\n -熟悉 verl、llamafactory、ms-swift、slime、openrlhf等微调框架，理解后训练技术原理\n -具备大规模集群（如千卡以上）训练优化经验者优先",
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