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深度求索大模型训练/推理框架工程师

社招全职AI 核心系统研发地点:北京 | 杭州状态:招聘

任职要求


1.基础扎实,学习能力强,愿意深入复杂系统和底层细节。
2.代码能力强,代码品味好,擅长与 Code Agent 合作。
3.对大模型训练、推理、RL、多模态系统优化有强烈兴趣。
4.熟悉 Python / C++ / Rust 之一,了解 PyTorch。

【加分项】
1.在大型开源软件中有深度贡献,或有优秀个人开源项目。
2.在高性能计算相关赛事(SC / ASC / ISC / …
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工作职责


【团队使命】
AGI 的成功,离不开对极致工程系统的追求。我们致力于为 AGI 构建基础设施,打造高效、稳定、可扩展的工程系统,支持前沿探索的持续迭代、先进模型的大规模训练、以及面向全社会的极致性价比服务。我们的产出陪伴着每一代模型从能力验证一路走向大规模落地,长期、持续为下一代智能应用提供坚实基础设施底座。
【岗位类别】:实习/全职


1.建设分布式训练推理系统,包括模型并行、长上下文、MoE、低精度训推等。
2.建设 RL 训练系统,包括异步 RL、Agent RL、OPD 等。
3.建设多模态训练系统,包括模型结构搭建、性能显存优化、数据读取加速等。
4.设计和开发大规模推理服务的 KV Cache 磁盘缓存、负载均衡等策略。
5.与算法团队协作,支持新模型、新算法快速落地。
包括英文材料
AI agent+
大模型+
Python+
C+++
Rust+
还有更多 •••
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实习阿里巴巴2027

1. 大模型训练系统研发:构建支持百亿~万亿参数规模的高性能分布式训练框架,覆盖稠密模型与稀疏MoE模型,探索万卡级别的扩展与调度优化; 2. 大规模分布式推理系统优化:构建支持超长序列的并行推理引擎,结合缓存管理、自动并行、量化、蒸馏等手段优化成本与时延; 3. 强化学习与对齐系统建设:研发多种强化学习与对齐算法(如SFT、RM、RLEF等),提升模型在数学、代码、多模态等领域的推理与对齐能力; 4. Agent系统与交互智能体研发:探索多工具、多Agent协同、复杂任务长链推理任务,构建奖励模型、环境沙箱、Tool-use机制,支撑未来具身智能与Agentic RL的发展; 5. 工程×算法融合创新:将前沿算法(如量化、剪枝、稀疏化、动态蒸馏、神经架构搜索等)落地到生产级系统,实现算法优化与系统性能双提升; 6. 工程&应用&业务结合方向,与算法、系统、业务团队紧密协作,在电商、内容生成、智能客服等超大流量场景中实现 LLM、VLM、Diffusion 等模型的工程闭环。

更新于 2026-03-17北京|杭州
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实习A132833

ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品,如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发,保障系统的稳定和高可用,致力于抽象系统通用组件和服务,建设推荐中台、数据中台;关于在线服务,在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化,也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破,解决系统瓶颈,降低成本开销;如你对大数据感兴趣,在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台,为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等;我们期待热爱技术的你加入,一起创造更多可能。 1、完成LLM训练/推理技术在推荐大模型场景的研发、落地和调优,解决推荐场景的大模型工程问题; 2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案; 3、推动基于大模型开源组件构建,设计和实现新一代推荐系统架构,支持推荐大模型在业务落地; 4、与算法团队Co-Design,推动端到端生成式推荐技术创新的预研和落地。

更新于 2026-03-24北京
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实习A89336A

ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:架构与工程团队负责为中国交易与广告产品和业务打造大规模、可扩展、高效和稳定的工程架构支撑。团队职责包括抖音、今日头条、番茄视频等各APP端的广告架构和工程、抖音商城架构、广告创意平台等。 加入我们,可以直面超大流量规模、复杂的业务逻辑,不断探索产品和技术的演进前沿,实现新技术趋势下的业务和架构转型。期待你来,一起打造高效、智能、可信赖、可持续发展的交易与广告产品,实现用户、客户和平台共赢! 1、完成LLM训练/推理技术在广告大模型场景的研发、落地和调优,解决广告/推荐场景的大模型工程问题; 2、针对PyTorch、TensorFlow等框架提供高自动化、极致性能的模型优化方案; 3、推动基于大模型开源组件构建,设计和实现新一代推荐系统架构,支持推荐大模型在业务落地; 4、与算法团队Co-Design,推动端到端生成式推荐技术创新的预研和落地。

更新于 2026-05-20上海