AI 分布式框架研发工程师-Ray（北京/深圳/上海）

关于这个机会

1.基于开源项目 Ray，打造支撑大模型的分布式计算框架，包括但不限于以下方向：引擎内核（分布式 Task 调度与执行、CPU/GPU 异构资源调度）、分布式数据处理框架、分布式训练框架、分布式在线服务编排框架等； 2.面向大模型的数据生产，建设 PB 级、多模态（文本/图像/视频/音频）的数据处理流水线，覆盖预训练与后训练数据的清洗、过滤、去重、打分、合成等环节，以及大规模离线推理，提升数据生产的吞吐、效率与稳定性； 3.面向大模型的模型生产，建设后训练基础设施，包括但不限于强化学习（RL）多角色编排（Rollout/Reward/Training）、训练任务容错、Agent 环境与沙箱服务等，加快模型迭代； 4.与 K8s 深度融合，建设云原生环境下超大规模 CPU + GPU 集群上的联邦调度、弹性伸缩、容错与平台化能力，提升算力利用率，为大模型研发提供高可用、可扩展、好用的算力服务； 5.参与开源共建与合作，提升团队与个人在业界的影响力。

任职要求

1.计算机相关专业，本科及以上学历，3 年及以上工作经验； 2.精通 C++/Python/Java 中的一种，同时熟悉 C++ 和 Python 更佳，有丰富的大型软件系统研发经验； 3.有大数据 infra 或 AI infra 方向的工作经验，至少参与过一种分布式系统的研发、优化或运维，包括但不限于计算引擎、调度引擎、任务编排框架、高性能计算与通信系统、推理/训练框架等； 4.加分项（非必需）：； 5.熟悉 Ray，或对 Spark/Flink 等分布式计算引擎有深入理解； 6.有大模型数据处理（预训练/多模态数据管线、合成数据）或大模型训练/后训练（如 veRL、OpenRLHF 等）的系统工程经验； 7.熟悉 vLLM/SGLang 等推理引擎，有相关的推理加速经验；或有大规模 GPU 集群调度经验或 K8s 研发经验； 8.给主流开源项目贡献过重要代码。

内推申请说明

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