视频训练研发工程师-2027届

你将参与：

1. 参与大规模模型的训练框架 设计与研发，优化核心模块性能与系统效率；
2. 进行 高性能算子的设计与实现，探索计算图与算子融合、内存布局优化等方向；
3. 推动分布式训练过程的优化，包括并行策略、混合精度、显存管理等体系设计；
4. 支撑并验证前沿方向，如 Agentic RL、长上下文建模、多模态对齐等训练实验；
5. 在真实系统中验证模型训练的性能极限。

我们期待你：

1. 计算机及相关专业，2027年及以后毕业；
2. 熟练掌握 C/C++，具备扎实的算法与数据结构基础；
3. 熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch / DeepSpeed / Megatron 等）的运行机制；
4. 理解模型训练的底层原理与系统性能优化路径；
5. 对前沿问题保持兴趣，如 Agentic RL、长上下文建模，动态计算、推理效率优化等；
6. 若在 ACM / NOI / ISC 等竞赛中有优异成绩者优先； 【加分项】
7. 顶尖竞赛：在 ACM-ICPC、NOI/IOI、IMO、ASC 等国内外顶级编程、算法或超算竞赛中获得优异名次。
8. 高水平科研：在高性能计算、计算机体系结构、人工智能等领域的国际顶级会议（如 MLSys, OSDI, SOSP, ISCA, ASPLOS, NeurIPS, ICML 等）发表过高质量学术论文。
9. 重磅荣誉：曾获得国家奖学金、CCF 优秀大学生等国家级重要奖项或同等高含金量的学术荣誉。
10. 开源贡献：在业界主流开源大模型训练/推理框架或底层系统项目中有过核心代码贡献。