夸克千问C端事业群-大模型推理优化专家-北京/杭州
任职要求
1、精通C/C++、Python等至少一门编程语言，以及Linux下的系统开发经验 2、熟悉常用机器学习算法，对文本/多模态大模型相关领域模型，对llama、deepseek、qwen等模型有深刻的理解，熟悉TF/Pytorch等深度学习框架，有相关模型训练和模型效果优化者优先 3、熟悉大模型MegatronLM/De…
工作职责
1、主导大模型在线推理系统的性能攻坚，构建多节点多GPU的分布式推理架构，实现智能请求调度算法与异构硬件的极致性能调优； 2、研究低bit量化、稀疏化attention等解码加速技术，在保障精度前提下显著降低计算资源消耗； 3、设计高并发场景下的负载均衡方案，构建支持动态扩展的弹性计算架构，优化推理引擎运行时环境，实现毫秒级延迟与高QPS吞吐能力。
我们正在构建世界级医疗垂直大模型，致力于通过AGI技术革新健康咨询与辅助诊疗场景，让精准医疗普惠每个家庭。如果你渴望在万卡算力集群上实现算法突破，用技术改变14亿人的生命质量，这是你不可错过的技术圣战。加入我们，定义医疗大模型的未来。 1. 负责后训练（Post-training）相关研发工作，提升模型在推理、Planning、RAG、指令跟随、工具调用等方面的能力； 2. 优化和迭代大模型的对齐训练策略，包括 SFT、RLHF、Self-play RL、Agent 优化等； 3. 对齐人类偏好、安全性，提升奖励信号的质量和多样性，解决 Reward Hacking 和奖励融合问题 4. 参与数据飞轮、数据合成、基准集合建设、评测工具的开发与发布等。
1. 跨模态长程预训练：设计并实现文本、图像、视频等多模态对齐与融合的长程训练策略，操控万卡级 GPU 集群，协同 Pretrain / CPT / SFT / RLVR / RLHF 全链路，对超大参数基座模型进行高效分布式优化。 2. 前沿技术攻坚：深入探索 MoE 稀疏化、训练算法与对齐范式创新、可解释性与质量监控、多模态推理、mRAG、百万 Token 级长文处理、Agent&工具链机制等底层原理与技术。 3. 高性能训练框架持续升级：与系统团队共建张量并行、流水并行、混合精度等高性能训练框架，持续提升训练吞吐与稳定性。 4. 学术与行业影响力打造：快速跟踪 NeurIPS / CVPR / ACL 等顶会成果及开源项目，输出专利与论文，树立行业技术标杆 5. 高速驱动夸克AI相关业务：赋能夸克 AI 相机、AI 搜索·深度思考、DeepResearch、创意写作、AI 助手等核心产品，实现多模态能力的快速迭代与落地。 加入我们，你将获得 1. 顶尖资源：与行业专家并肩作战，万卡算力与海量数据随手可用，持续挑战技术天花板。 2. 高速成长：极具竞争力的薪酬福利与纯粹的工程师文化，为你的职业加速。 3. 时代机遇：亲历 AGI 关键技术的诞生与规模化应用，在智能时代留下你的名字。 如果你渴望驰骋于大模型与 AGI 的蓝海，这里就是你的最佳舞台。立即加入我们，共创智能新时代！
1. 负责音频多模态生成大模型的研发，包含语音合成、音乐生成、音效生成和歌曲生成等任务的基础研究和应用落地； 2. 研发基于扩散模型（Diffusion Models）或自回归模型（AR）的音频生成算法； 3. 研究音频表征、强化学习或语音端到端等技术方向。
1. 负责音频多模态理解大模型的研发，包含语音识别、语音翻译、副语言理解、音频事件检测或音频captioning等任务的基础研究和应用落地； 2. 研究音频编码器、跨模态对齐、强化学习、多任务学习或语音端到端等技术方向； 3. 跟踪并落地领域内前沿论文，保持技术方案的领先性。