小鹏汽车大模型 Infra 研发实习生（Agentic RL 方向）
任职要求
1、Python 工程能力扎实，代码风格规范，有中型以上工程或开源项目经验； 2、熟悉 Linux 开发环境与常用工具链（Git / Shell / Docker / Make 等）； 3、了解分布式系统、并发与异步编程基本原理； 4、对大模型、Agent、RL 训练流程有基本理解； 5、能从复杂工程链路中定位瓶颈，主动设计可扩展、可观测的系统； 6、每周到岗至少 4 天，可连续实习 3 个月以上。 【加分项】 1、熟悉 Ray、Kubernetes、Slurm 等分布式调度/编排系统； 2、…
工作职责
我们正在构建面向 "Agentic RL 与具身智能" 的评测与训练基础设施。支撑长程、有状态、依赖外部环境（工具、代码执行器、仿真器、机器人）的智能体任务。你将作为 infra 工程师参与平台核心模块建设： 1、设计并实现统一的任务/环境抽象层，支持异构环境的接入； 2、构建大规模并发的rollout 与评测调度系统，提升吞吐、资源利用率与稳定性； 3、搭建智能体轨迹数据管道：采集、存储、检索、回放、版本管理，以及失败案例的可视化诊断系统； 4、集成实验管理、监控告警、链路追踪等能力，保障平台在大规模任务下的可观测性与可恢复性。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 2、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、分布式模型训练、数据管理、高性能计算等； 3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、编译优化技术、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 2、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、分布式模型训练、数据管理、高性能计算等； 3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、编译优化技术、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、优化大模型训练效率，包括应用CUDA高性能优化、Data IO、分布式并行、通讯库优化等技术提升训练效率； 2、与算法团队合作，优化模型架构，提升训练的可扩展性，提升超大规模训练的稳定性与MFU； 3、多模态理解大模型与生成大模型全生产流程优化（数据处理，预训练，后训练，推理服务）。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、优化大模型训练效率，包括应用CUDA高性能优化、Data IO、分布式并行、通讯库优化等技术提升训练效率； 2、与算法团队合作，优化模型架构，提升训练的可扩展性，提升超大规模训练的稳定性与MFU； 3、多模态理解大模型与生成大模型全生产流程优化（数据处理，预训练，后训练，推理服务）。