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    "job": {
        "job_title": "AI大模型工程师",
        "job_level": "未披露",AI生成
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        "degree": "未披露",
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        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、\t负责大模型训练系统、推理系统、RL系统、算子、算力系统关键技术创新研究，引领业界方向，实现关键算法与技术突破，推动成果落地产品并产生商业价值；\n2、\t主导训推框架与加速特性的前沿设计与开发，训练/推理系统的优化方案，开展 AI 模型算法与计算系统的联合创新优化，通过计算、内存、通信、IO 等软硬协同设计，支撑下一代训推系统竞争力构建；\n3、\t把握并引领业界与学术界 AI 计算集群训推算法、训练系统优化、推理系统优化、RL系统优化、算子优化、算力高可用等领域的最新研究进展与技术趋势，持续提升 AI 算力集群系统竞争力，将前沿成果工程化落地到基础模型训推；\n4、\t推动关键系统能力在真实训练与推理场景中验证、迭代和规模化落地，形成可持续演进的技术架构与工程体系。",
        "requirements_text": "1、\t计算机科学、人工智能、软件工程、体系结构、统计数学、数据科学等相关专业；\n2、\t具备扎实的算法与代码实现能力，深入理解大模型架构、AI 框架、AI 系统、计算硬件系统、分布式计算与存储系统、并行软件开发原理；\n3、\t具备出色的学习能力、自驱意识、团队意识和责任意识，能够独立开展创新性研究，并带领团队突破技术难题；\n4、\t具有语言/多模态/Agent/空间智能等大模型训练和推理的深入研究经验，熟练掌握训推系统优化的前沿方法和工具。",
        "skills": [AI生成
            "模型训练",
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    "fulltext": "AI大模型工程师\n岗位职责\n1、\t负责大模型训练系统、推理系统、RL系统、算子、算力系统关键技术创新研究，引领业界方向，实现关键算法与技术突破，推动成果落地产品并产生商业价值；\n2、\t主导训推框架与加速特性的前沿设计与开发，训练/推理系统的优化方案，开展 AI 模型算法与计算系统的联合创新优化，通过计算、内存、通信、IO 等软硬协同设计，支撑下一代训推系统竞争力构建；\n3、\t把握并引领业界与学术界 AI 计算集群训推算法、训练系统优化、推理系统优化、RL系统优化、算子优化、算力高可用等领域的最新研究进展与技术趋势，持续提升 AI 算力集群系统竞争力，将前沿成果工程化落地到基础模型训推；\n4、\t推动关键系统能力在真实训练与推理场景中验证、迭代和规模化落地，形成可持续演进的技术架构与工程体系。\n\n岗位要求\n1、\t计算机科学、人工智能、软件工程、体系结构、统计数学、数据科学等相关专业；\n2、\t具备扎实的算法与代码实现能力，深入理解大模型架构、AI 框架、AI 系统、计算硬件系统、分布式计算与存储系统、并行软件开发原理；\n3、\t具备出色的学习能力、自驱意识、团队意识和责任意识，能够独立开展创新性研究，并带领团队突破技术难题；\n4、\t具有语言/多模态/Agent/空间智能等大模型训练和推理的深入研究经验，熟练掌握训推系统优化的前沿方法和工具。\n1、\t负责大模型训练系统、推理系统、RL系统、算子、算力系统关键技术创新研究，引领业界方向，实现关键算法与技术突破，推动成果落地产品并产生商业价值；\n2、\t主导训推框架与加速特性的前沿设计与开发，训练/推理系统的优化方案，开展 AI 模型算法与计算系统的联合创新优化，通过计算、内存、通信、IO 等软硬协同设计，支撑下一代训推系统竞争力构建；\n3、\t把握并引领业界与学术界 AI 计算集群训推算法、训练系统优化、推理系统优化、RL系统优化、算子优化、算力高可用等领域的最新研究进展与技术趋势，持续提升 AI 算力集群系统竞争力，将前沿成果工程化落地到基础模型训推；\n4、\t推动关键系统能力在真实训练与推理场景中验证、迭代和规模化落地，形成可持续演进的技术架构与工程体系。\n1、\t计算机科学、人工智能、软件工程、体系结构、统计数学、数据科学等相关专业；\n2、\t具备扎实的算法与代码实现能力，深入理解大模型架构、AI 框架、AI 系统、计算硬件系统、分布式计算与存储系统、并行软件开发原理；\n3、\t具备出色的学习能力、自驱意识、团队意识和责任意识，能够独立开展创新性研究，并带领团队突破技术难题；\n4、\t具有语言/多模态/Agent/空间智能等大模型训练和推理的深入研究经验，熟练掌握训推系统优化的前沿方法和工具。"
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