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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"responsibilities": "强化学习框架研发工程师-【可灵】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing / Shanghai\n所属部门:D11722\n发布时间:2026-07-31\n\n岗位职责\n1. 参与强化学习框架底座研发,面向生成理解统一与 Diffusion 场景下的 Agentic RL,提供高吞吐、易用、可扩展的训练与推理能力;\n2. 针对 Agentic RL / Diffusion Agentic RL 做训推一体化优化,重点保障训推一致性,并推进 Flow GRPO、Refl 等算法在框架侧的高效落地;\n3. 优化推理侧长尾问题,深入 KV Cache 管理、调度与资源复用等路径,持续提升在线与离线推理稳定性与效率;\n4. 调研并落地业界最新 RL / 训推技术与性能工具,完成与训练、推理、分布式等框架的对接与集成。\n\n任职要求\n1. 具备良好的团队协作能力,热爱钻研技术,善于分析并解决复杂工程问题;\n2. 有深度学习与强化学习基础,熟悉 Transformer / GPT 等模型结构,了解 RLHF / Agentic RL 相关范式更佳;\n3. 对开源强化学习框架(如 veRL Omni、slime 等)有深入了解,有二次开发或性能优化经验者优先;\n5. 对推理框架(如 vLLM、SGLang 等)有较深入了解,熟悉 KV Cache、调度与长尾优化相关实践;\n6. 对训练框架(如 TorchTitan、Megatron 等)有较深入了解,具备分布式训练或 HPC 基础;\n7. 对分布式框架(如 Ray 等)有较多了解,熟悉集合通信更佳;了解 CUDA 编程者优先。",
"requirements_text": "强化学习框架研发工程师-【可灵】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing / Shanghai\n所属部门:D11722\n发布时间:2026-07-31\n\n岗位职责\n1. 参与强化学习框架底座研发,面向生成理解统一与 Diffusion 场景下的 Agentic RL,提供高吞吐、易用、可扩展的训练与推理能力;\n2. 针对 Agentic RL / Diffusion Agentic RL 做训推一体化优化,重点保障训推一致性,并推进 Flow GRPO、Refl 等算法在框架侧的高效落地;\n3. 优化推理侧长尾问题,深入 KV Cache 管理、调度与资源复用等路径,持续提升在线与离线推理稳定性与效率;\n4. 调研并落地业界最新 RL / 训推技术与性能工具,完成与训练、推理、分布式等框架的对接与集成。\n\n任职要求\n1. 具备良好的团队协作能力,热爱钻研技术,善于分析并解决复杂工程问题;\n2. 有深度学习与强化学习基础,熟悉 Transformer / GPT 等模型结构,了解 RLHF / Agentic RL 相关范式更佳;\n3. 对开源强化学习框架(如 veRL Omni、slime 等)有深入了解,有二次开发或性能优化经验者优先;\n5. 对推理框架(如 vLLM、SGLang 等)有较深入了解,熟悉 KV Cache、调度与长尾优化相关实践;\n6. 对训练框架(如 TorchTitan、Megatron 等)有较深入了解,具备分布式训练或 HPC 基础;\n7. 对分布式框架(如 Ray 等)有较多了解,熟悉集合通信更佳;了解 CUDA 编程者优先。",
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