JD数据
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"job_title": "深圳-AI Infra 强化学习工程师(基座研发方向)(J101230)",
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"responsibilities": "深圳-AI Infra 强化学习工程师(基座研发方向)(J101230)\n\n基础信息\n地点:深圳市\n项目:校招\n类别:技术\n招聘人数:5\n发布时间:2026-07-21\n\n工作职责\n-研发高可扩展的分离式强化学习训练框架,实现训练、推理、环境、奖励的解耦与高效协同,提升 RL Scaling 效率\n-优化全异步 RL 训练范式,攻坚推理调度、动态批处理、KV Cache 复用等性能瓶颈,与 vLLM / SGLang 等推理栈深度对接\n-深度参与算法 + 工程联合优化,解决异步训练稳定性、训推一致性、长序列与稀疏奖励等核心问题,探索 On-Policy Distillation 等新训练范式\n-构建超大规模后训练平台,实现细粒度容错、断点续训、动态扩缩容、无感故障恢复,保障超大规模训练任务稳定运行\n-基于 K8s / Ray 设计大规模异构资源调度体系,结合 Mooncake 等技术构建分布式 KV Cache 池化与高速传输能力,持续提升训练有效率与资源利用率\n-研发全流程可观测性体系,构建算法指标、系统指标、轨迹质量监控一体化平台,探索 AI Agent 驱动的自动化实验与自迭代实验平台\n\n职责要求\n-本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业\n-扎实的工程基础,熟练掌握 Python / Go / C++ 中至少一种,有PyTorch / DeepSpeed / Megatron / MSSwift 等框架使用经验\n-了解分布式训练、并行策略或大规模系统调度中至少一个领域\n-对强化学习算法原理有基本理解,或有相关实践经验者优先\n-自驱力强,敢于攻坚复杂系统问题,对算法前沿保持真实的好奇心\n-有以下经验者优先:veRL / Slime 等 RL 框架使用或贡献、vLLM / SGLang 等推理引擎优化、K8s / Ray 等调度系统研发、Reasoning RL / Agentic RL 训练实战、开源贡献或顶会论文(OSDI / SOSP / NSDI / MLSys / NeurIPS / ICML / ICLR 等)",
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"fulltext": "深圳-AI Infra 强化学习工程师(基座研发方向)(J101230)\n\n基础信息\n地点:深圳市\n项目:校招\n类别:技术\n招聘人数:5\n发布时间:2026-07-21\n\n工作职责\n-研发高可扩展的分离式强化学习训练框架,实现训练、推理、环境、奖励的解耦与高效协同,提升 RL Scaling 效率\n-优化全异步 RL 训练范式,攻坚推理调度、动态批处理、KV Cache 复用等性能瓶颈,与 vLLM / SGLang 等推理栈深度对接\n-深度参与算法 + 工程联合优化,解决异步训练稳定性、训推一致性、长序列与稀疏奖励等核心问题,探索 On-Policy Distillation 等新训练范式\n-构建超大规模后训练平台,实现细粒度容错、断点续训、动态扩缩容、无感故障恢复,保障超大规模训练任务稳定运行\n-基于 K8s / Ray 设计大规模异构资源调度体系,结合 Mooncake 等技术构建分布式 KV Cache 池化与高速传输能力,持续提升训练有效率与资源利用率\n-研发全流程可观测性体系,构建算法指标、系统指标、轨迹质量监控一体化平台,探索 AI Agent 驱动的自动化实验与自迭代实验平台\n\n职责要求\n-本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业\n-扎实的工程基础,熟练掌握 Python / Go / C++ 中至少一种,有PyTorch / DeepSpeed / Megatron / MSSwift 等框架使用经验\n-了解分布式训练、并行策略或大规模系统调度中至少一个领域\n-对强化学习算法原理有基本理解,或有相关实践经验者优先\n-自驱力强,敢于攻坚复杂系统问题,对算法前沿保持真实的好奇心\n-有以下经验者优先:veRL / Slime 等 RL 框架使用或贡献、vLLM / SGLang 等推理引擎优化、K8s / Ray 等调度系统研发、Reasoning RL / Agentic RL 训练实战、开源贡献或顶会论文(OSDI / SOSP / NSDI / MLSys / NeurIPS / ICML / ICLR 等)"
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