Trinity Jobs In China - 4 Job Positions Available

【26届校招】强化学习分布式系统工程师上海正式智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发职位描述1. 与电动车动力系统团队深度合作，设计并实现适用于车载动力系统效率优化的强化学习（RL）算法。2. 利用或基于 Ray-RLlib, rsl_rl, 或 stable-baselines3 等主流框架，搭建高效、分布式的RL训练与部署架构。3. 推动RL控制策略的sim2real 迁移，并参与小鹏汽车动力系统硬件在环或实车平台的集成与调试工作。4. 作为AI团队与动力系统部门之间的核心桥梁，负责需求对齐、数据接口规范化和联合调试。5. 根据业务需求，未来有机会参与 LLM团队针对语言模型后训练RL 框架的搭建与优化。职位要求1. 硕士及以上学历，具有机器人、运动控制、自动化、人工智能、计算机等相关背景。2. 有强化学习（RL）相关产品落地实务经验优先。3. 扎实的强化学习理论基础，熟悉主流离线/在线RL算法(e.g. PPO, SAC, etc)，并具备实际项目应用经验。4. 精通至少一个主流RL框架，如 Ray-RLlib (精通Ray 加分), rsl_rl, stable-baselines3, 或 rl-games 等。5. 精通

【26届校招】大语言模型后训练算法工程师（Foundation Model）上海、深圳正式智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发职位描述我们正在寻找对大语言模型后训练(Post-training)整体效果调优和推理(inference)效能提升充满热情的算法工程师。您将加入我们的核心研发团队，主要负责将团队自行开发/训练的Dense & MoE 模型在后训练阶段提升通用表现(i.e. MMLU, GSM8K, Ifeval, MTBench, etc)。另外，推进监督微调（SFT）、强化学习 (LLM-RL)等架构设计与部署，以及相关基础设施（Infra）的优化。我们的目标是推出对标开源SOTA表现的自研模型，加速模型在人形机器人、自动驾驶、多模态等前沿领域的落地。工作职责：1. LLM 微调与应用落地：负责设计并进行 LLM 的监督微调（SFT）和强化学习（如 RLHF）等实验，以提升模型在特定应用场景（如代码生成、复杂推理、对话）的表现。主导模型效果的评估体系搭建和优化，确保模型输出的准确性、安全性和一致性。2. 云端训练框架与效率优化：主导 LLM 微调（SFT/RFT）流程在云端环境下的效率优化，包括数据加载、多机通信、资源调度、框架稳定性等方面，确保 SFT 流程的高效、稳定和低成本运行。3. 跨团队协作：与数据和产品团队紧密合作，一同擬定交付標準，并收集应用层的反馈来指导下一轮模型迭代。职位要求岗位需求1. 教育背景： 计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学位。2. 模型实战经验： 具备 LLM（如 LLaMA, GPT, Qwen

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