百度2027AIDU-AI异构计算研发工程师(J99964)
任职要求
精通以下一项或多项专业技能，或在相关领域具备丰富经验 专业技能： 1. 热爱编程，精通C++/Python； 2. 具有独立开发能力，对AI算法和主流框架有丰富的应用或开发经验； 3. 精通GPU/ARM/MIPS/DSP等任意异构计算平台； 4. 精通计算机体系结构，有汇编级别开发经验； 5. 精通GPU/ARM/MIPS/DSP等异构计算平台的通信库； 6. 精通MPI，对不同网络拓扑结构的通信算法及底层通信函数有深入研究，对RDMA，GPU direct等技术有了解； 7. 对分布式计算有深入理解，特别是同步，异步等通信策略在AI计算中的应用。 软素质： 1. 目标驱动，并有探索精神； 2. 团队协作及沟通能力； 3. 具备分析和解决问题的能力； 4. 有极强的学习能力和知识迁移能力。 具有以下…
工作职责
我们致力于构建全球领先的AI异构计算加速引擎和加速平台。建立融合推理（Inference）、训练（Training）的软硬件一体的AI计算加速解决方案，并应用于行业最大的规模的AI数据中心，解决云计算、搜索、信息流、图像、视觉、语音、自然语言处理等的算法优化与计算加速问题。 1. 负责大规模AI前向计算引擎（Inference Engine）框架和底层算子开发与优化； 2. 负责大规模AI计算通信库及通信算法开发与优化； 3. 负责面向CPU/GPU/FPGA/ASIC等多元化计算架构的编译系统开发、编译优化和算法加速； 4. 负责异构高性能计算平台的设计、研发，高性能计算库、通信库开发与优化。
岗位方向：面向产业级高价值算法场景，参与建设“伐谋”智能体算法系统，聚焦运筹优化、营销策略决策、科研算法实验等可验证、可审计、可持续演化的复杂任务，探索大模型、智能体、优化算法、评估体系与业务反馈闭环的融合方法。 1. 负责伐谋方向智能体算法体系的研究与研发，围绕“问题建模—候选方案生成—评估验证—专家反馈—策略演化”构建可闭环运行的生产级 Agent 系统； 2. 研究面向高价值决策任务的 Agent 架构，包括任务分解、候选策略生成、多方案搜索、工具调用、代码生成、结果评估、反思修正、长期记忆与反馈沉淀等核心能力； 3. 建设可审计的 Agent 评估验证体系，包括任务级 evaluator、约束检查器、业务指标评估、失败模式识别、专家反馈结构化、case replay、benchmark 对比与验证报告生成； 4. 探索 Agent 自我演化机制，不断跳出局部最优实现持续创新，结合大模型推理、强化学习、搜索算法、程序合成、优化算法与多 Agent 协作，实现候选算法/策略的自动生成、评估、筛选与迭代优化。
1. 世界模型 -构建基于多模态传感器的世界模型，实现复杂环境下的预测和决策能力提升；为复杂问题解决效果验证、端到端系统提供强有力的仿真验证能力； -跟踪世界模型前沿技术，探索新技术在实际场景中的应用，保持行业技术领先； 2. 数据与模型迭代 -构建为实现世界模型需要的数据闭环与数据飞轮。
1. 负责大模型（LLM）的核心算法研发，包括预训练、指令微调（SFT）、RLHF、对齐优化、推理增强等； 2. 探索高效的模型调优策略、高质量数据建设方法，研究MoE稀疏化、Latent Attention等前沿模型结构； 3. 支持大模型在搜索、推荐、对话、AIGC、语音、网盘文库、出海等多元业务场景的应用落地与效果优化； 4. 负责量化、投机推理（MTP / Eagle / DFlash/DSpark）等训练–推理协同优化方案的设计与落地； 4. 设计、实现并优化大规模分布式训练与推理框架，提升训练稳定性和推理效率； 5. 参与大模型平台化建设，推动模型能力向创新产品转化。
1. 研究跨模态数据表征方法、高质量数据萃取方法、高效算法算力融合的创新算法，探索跨模态端到端大模型的前瞻技术和趋势； 2. 支持大模型平台化及规模化创新应用落地。