大模型算法工程师（AI Infra）

团队介绍： 团队拥有深厚的 LLM & VLM 研发积累，核心成员来自多家知名基础模型团队，整体氛围开放融洽，成员之间乐于交流、善于协作。带队人是国内较早从事 LLM & VLM 研究的青年专家，学术影响力突出，累计引用超过 2.5 万次。

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   参与大模型训练与推理基础架构的优化设计，改进万卡集群环境下的分布式训练与推理性能，推动相关框架落地；

2. 02

   负责设计并参与大模型与视觉语言模型的完整训练流程，涵盖预训练、中训练与后训练，保障模型能力持续提升；

3. 03

   构建高质量训练数据的生产与评估体系，制定数据筛选、配比优化与自动化质检机制，驱动模型效果正向发展；

4. 04

   研究并应用强化学习技术，包括奖励模型、OPD与异步强化学习，提升模型推理稳定性、指令遵循与安全性；

5. 05

   总结技术实践形成可复用的方法论，参与技术报告撰写与开源项目输出，提升团队在AI基础设施领域的专业影响力。

1. 01

   具备大规模语言模型与视觉语言模型全流程训练经验，能设计并参与预训练、中训练及后训练阶段，保障模型能力持续提升；

2. 02

   拥有万卡级别集群下AI基础设施实践经验，熟悉从数据到训练再到推理的完整链路，能基于Megatron、vLLM等框架优化分布式训练与推理性能；

3. 03

   能够定位大规模训练故障或性能瓶颈的底层成因，制定有效对策，并具备结合前沿论文与工程实践在数据筛选、强化学习对齐或算子优化等方面提出创新性解决方案的能力；

4. 04

   致力于在大模型基础架构领域追求技术领先，长期投入于AI基础设施的突破，并在高强度技术攻坚中坚持高标准，主动承担难点任务，追求持续技术突破；

5. 05

   符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。