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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"job_title": "大模型训推框架技术架构师（J102502）",
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"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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"responsibilities": "- 大模型训推框架架构设计与演进：负责大模型训练与推理框架的整体架构设计、技术规划与研发落地，针对MoE、强化学习等模型架构进行训练框架的性能优化，主导多模态等前沿模型训练框架的自研与开源工作，持续提升框架在开源社区及行业内的认可度，承担AI基础设施核心技术建设，保障系统性能优势，支持AI IaaS业务的技术突破\n- 大规模推理服务性能优化与降本：负责大模型推理框架及底层引擎的深度优化，深入进行算子优化，提升硬件算力利用率，建设和优化大规模分布式推理系统（包括KV传输与存储系统的设计优化），有效降低用户访问延迟，推动推理引擎与集群调度系统的协同优化，提升集群整体资源利用率，降低模型调用及推理运营成本\n- 国产异构算力使能与生态建设：负责万卡规模国产AI芯片集群的大模型训练技术研发，提升系统稳定性和训练性能，对标行业主流旗舰芯片水平，推动国产算力对MoE、多模态、具身智能等前沿领域主流模型的支持与适配，提升模型覆盖率和适配效率，完善相关开发和性能分析工具链，缩短新模型的硬件适配周期，参与建设国产芯片软件生态",
"requirements_text": "- 专业技术能力：具备扎实的AI软硬件结合优化能力，深入理解AI芯片架构、异构计算及大模型训练/推理框架底层原理，在大规模分布式训练、高性能推理服务软件技术、算子研发等领域有丰富的实战经验，具备面向前沿模型架构（如长文本、多模态、MoE等）的技术规划与协同创新能力\n- 团队管理能力：具备优秀的团队管理和人才梯队建设经验，能够有效吸引、挖掘和培养优秀技术人才，能够打造技术内聚力强、具备行业影响力的研发团队\n- 综合业务素养：具备良好的业务敏感度，能将技术规划与业务目标相结合，推动技术到业务的闭环，具备较强的跨团队沟通协调与推动能力，能有效推进芯片、底层框架与顶层模型研发的协同落地",
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"fulltext": "大模型训推框架技术架构师（J102502）\n大模型训推框架技术架构师（J102502）\n\n基础信息\n部门：ACG\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：1\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n- 大模型训推框架架构设计与演进：负责大模型训练与推理框架的整体架构设计、技术规划与研发落地，针对MoE、强化学习等模型架构进行训练框架的性能优化，主导多模态等前沿模型训练框架的自研与开源工作，持续提升框架在开源社区及行业内的认可度，承担AI基础设施核心技术建设，保障系统性能优势，支持AI IaaS业务的技术突破\n- 大规模推理服务性能优化与降本：负责大模型推理框架及底层引擎的深度优化，深入进行算子优化，提升硬件算力利用率，建设和优化大规模分布式推理系统（包括KV传输与存储系统的设计优化），有效降低用户访问延迟，推动推理引擎与集群调度系统的协同优化，提升集群整体资源利用率，降低模型调用及推理运营成本\n- 国产异构算力使能与生态建设：负责万卡规模国产AI芯片集群的大模型训练技术研发，提升系统稳定性和训练性能，对标行业主流旗舰芯片水平，推动国产算力对MoE、多模态、具身智能等前沿领域主流模型的支持与适配，提升模型覆盖率和适配效率，完善相关开发和性能分析工具链，缩短新模型的硬件适配周期，参与建设国产芯片软件生态\n\n职责要求\n- 专业技术能力：具备扎实的AI软硬件结合优化能力，深入理解AI芯片架构、异构计算及大模型训练/推理框架底层原理，在大规模分布式训练、高性能推理服务软件技术、算子研发等领域有丰富的实战经验，具备面向前沿模型架构（如长文本、多模态、MoE等）的技术规划与协同创新能力\n- 团队管理能力：具备优秀的团队管理和人才梯队建设经验，能够有效吸引、挖掘和培养优秀技术人才，能够打造技术内聚力强、具备行业影响力的研发团队\n- 综合业务素养：具备良好的业务敏感度，能将技术规划与业务目标相结合，推动技术到业务的闭环，具备较强的跨团队沟通协调与推动能力，能有效推进芯片、底层框架与顶层模型研发的协同落地\n- 大模型训推框架架构设计与演进：负责大模型训练与推理框架的整体架构设计、技术规划与研发落地，针对MoE、强化学习等模型架构进行训练框架的性能优化，主导多模态等前沿模型训练框架的自研与开源工作，持续提升框架在开源社区及行业内的认可度，承担AI基础设施核心技术建设，保障系统性能优势，支持AI IaaS业务的技术突破\n- 大规模推理服务性能优化与降本：负责大模型推理框架及底层引擎的深度优化，深入进行算子优化，提升硬件算力利用率，建设和优化大规模分布式推理系统（包括KV传输与存储系统的设计优化），有效降低用户访问延迟，推动推理引擎与集群调度系统的协同优化，提升集群整体资源利用率，降低模型调用及推理运营成本\n- 国产异构算力使能与生态建设：负责万卡规模国产AI芯片集群的大模型训练技术研发，提升系统稳定性和训练性能，对标行业主流旗舰芯片水平，推动国产算力对MoE、多模态、具身智能等前沿领域主流模型的支持与适配，提升模型覆盖率和适配效率，完善相关开发和性能分析工具链，缩短新模型的硬件适配周期，参与建设国产芯片软件生态\n- 专业技术能力：具备扎实的AI软硬件结合优化能力，深入理解AI芯片架构、异构计算及大模型训练/推理框架底层原理，在大规模分布式训练、高性能推理服务软件技术、算子研发等领域有丰富的实战经验，具备面向前沿模型架构（如长文本、多模态、MoE等）的技术规划与协同创新能力\n- 团队管理能力：具备优秀的团队管理和人才梯队建设经验，能够有效吸引、挖掘和培养优秀技术人才，能够打造技术内聚力强、具备行业影响力的研发团队\n- 综合业务素养：具备良好的业务敏感度，能将技术规划与业务目标相结合，推动技术到业务的闭环，具备较强的跨团队沟通协调与推动能力，能有效推进芯片、底层框架与顶层模型研发的协同落地",
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