百度大模型AI系统架构工程师（J82517）
任职要求
-具有计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业大学本科及以上学历学位 -优秀的编程能力，精通Python/C++，熟悉PyTorch框架 -对常见开源训练引擎（megatron/deepspeed等…
工作职责
-参与大模型AI系统的研发，研究面向生成式大模型的训练和推理加速技术 -负责大规模训练全流程开发，包括数据清洗、分布式训练、微调及性能优化 -设计并实现强化学习算法（如PPO、GRPO等），深度优化RL框架、async rollout等关键技术 -跟踪学术前沿（如Meta-learning、多模态对齐等），推动技术落地
基础架构部IAAS内核团队，致力于通过容器虚拟化技术、实现超大规模的容器混部，以降低公司 TCO，同时通过软硬结合等创新技术，实现资源效能的极致突破 -面向百度超大规模的容器混部，实现容器的高密混部，解决各种资源隔离问题，比如CPU隔离、内存隔离、IO隔离、网络隔离，等等 -研究并设计下一代的容器高密混部的技术方案 -内核新技术的研究和应用
1. 主导现有物流系统AI化升级的整体后端架构设计，结合业务场景制定技术选型方案（如微服务/云原生架构），规划大模型集成、Agent调度的分层架构，保障系统扩展性与兼容性。 有成功落地经验、个人作品者优先； 2. 设计企业知识库的分布式架构，基于Python/Java技术栈搭建多源数据接入层、向量检索层与服务封装层，解决高并发下的数据同步与检索性能问题，输出架构设计文档。 3. 负责AI Agent核心架构落地，设计多智能体协作框架（如基于事件驱动/服务调用模式），定义Agent通信协议与状态管理机制，规避系统耦合风险，保障架构稳定性。 4. 主导架构评审与技术难点攻关，定期评估AI化架构适配性，输出架构演进方案，协调跨团队资源推进落地，确保系统AI化升级符合业务长期发展需求。
1、负责AI技术在产品中的应用，开发创新的解决方案，提升用户体验。 2、与产品团队紧密合作，理解业务需求，设计并实现高效的AI系统。 3、进行数据挖掘和分析，优化模型性能，确保模型的准确性和稳定性。 4、参与系统架构设计，保证系统的可扩展性和可维护性，支持大规模用户使用。 5、跟踪AI领域的最新技术动态，推动技术升级，为产品创新提供技术支持。
1. 主导现有物流系统AI化升级的整体后端架构设计，结合业务场景制定技术选型方案（如微服务/云原生架构），规划大模型集成、Agent调度的分层架构，保障系统扩展性与兼容性。 有成功落地经验、个人作品者优先； 2. 设计企业知识库的分布式架构，基于Python/Java技术栈搭建多源数据接入层、向量检索层与服务封装层，解决高并发下的数据同步与检索性能问题，输出架构设计文档。 3. 负责AI Agent核心架构落地，设计多智能体协作框架（如基于事件驱动/服务调用模式），定义Agent通信协议与状态管理机制，规避系统耦合风险，保障架构稳定性。 4. 主导架构评审与技术难点攻关，定期评估AI化架构适配性，输出架构演进方案，协调跨团队资源推进落地，确保系统AI化升级符合业务长期发展需求。