机器学习平台研发工程师

1. 负责机器学习开发平台的服务端开发，包括不限于训练、推理、微调、SDK开发等。 2. 负责 MLOps、LLMOps 系统的开发，设计并实现 AI workflow 产品，提高用户使用效率，提升 GPU 利用率。 3. 设计和实现 AI 平台业务系统，包括基础架构/工具链/组件等基础设施，以及落地业务功能需求。 4. 构建智能队列管理系统，结合池化能力实现弹性配额、动态优先级调整等功能，最大化提升资源利用率，满足LLM/VLM等大模型训练需求。 5. 构建AI沙箱环境，支持多模态数据采集、RL训练及Agent应用快速落地，为算法研发提供高效、安全的实验底座

1. 计算机及相关专业本科及以上学历； 2. 熟悉Linux开发环境，良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力； 3. 熟练掌握Java语言和Spring/Spring Cloud框架，了解Kubernetes和容器开发技术； 4. 乐于挑战没有明显答案的问题，快速理解业务场景，从具体问题中抽象出通用的解决方案； 5. 有大规模分布式系统经历优先、有工作流落地经验的优先； 6. 加分项：熟悉Pytorch等深度学习框架，特别是LLM/VLM等框架，熟悉training-operator/volcano等开源项目，对AI模型开发流程/大语言模型具有一定的认识和实践；