AI 平台工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 建设 AI 平台 MLOps 能力，覆盖训练、评测、推理、数据全流程流水线。2. 设计并落地模型研发流水线：任务编排、参数与产物管理、评测联动、发布、可观测。3. 基于 K8s、Workflow、调度系统，构建可扩展、可复用的平台能力，提升研发效率与资源利用率。4. 推动 Agent 工程化方向，参与 OpenClaw / Claude Code / Agent CLI 等工具链在研发与运维流程的落地。5. 沉淀最佳实践，推动训练、评测、推理场景从人工走向自动化、智能化。 职位要求 1. 本科及以上，计算机相关专业。2. 3 年以上后端 /
AI 平台高级 SRE 工程师 / DevOps 工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 负责理想汽车 AI 平台大规模 GPU 集群、RDMA 网络及并行高速存储的稳定运行与日常运维，保障训练、推理等核心 AI 业务高效交付。 2. 负责大规模 GPU 集群在训练任务、资源调度、网络通信、存储访问等场景下的故障定位与问题解决，持续提升平台稳定性和可用性。 3. 深入理解 AI 训练与推理业务场景，参与 AI 平台在 Kubernetes 多集群、监控告警、日志检索、故障诊断等方向的云原生架构演进与落地。
基础安全工程师 北京 社招 全职 技术 - 开发 职位 ID：A218482 职位描述 岗位定位：作为公司级安全工程 Owner，覆盖各研发组织的业务系统、产品/平台、共享基础设施和数据/模型资产，负责基础、云原生、数据与 AI 安全工程落地，并协调业务 Owner 完成闭环。岗位职责：1. 安全治理与云原生基线：建立资产清单、数据/模型/服务分级、威胁建模和安全基线，推动 IAM、云网络、Kubernetes 权限与网络策略、密钥、加密、备份和审计日志等控制落地。2. 安全运营与事件响应：运营 WAF、云审计、主机/容器检测等能力，负责告警研判、溯源、应急处置、证据留存和复盘，参与重大活动与对外服务保障。3. 漏洞与攻防治理：在书面授权和明确范围内组织 Web/API、云资源、Kubernetes、容器镜像、CI/CD、依赖组件及内部网络测试，维护漏洞台账和修复 SLA，推动各研发组织完成修复验证。4. 数据、模型与 AI 安全：保护数据集、Checkpoint/LoRA、模型仓库、评测集、向量库、推理 Endpoint 和 API Key，落实访问控制、脱敏/DLP、来源校验和审计，覆盖注入、越权、投毒和供应链风险。5. DevSecOps 与协作：推动 SAST/DAST/SCA、镜像/IaC 扫描、SBOM、制品签名和密钥扫描接入研发流程；维护安全规范、预案和供应商评估，协调业务 Owner
【27届校招】大模型训练推理框架工程师 深圳、北京 正式 研发 - 算法 职位描述 负责大模型训练、推理和评测的基础设施研发，为算法团队提供高效稳定的工程底座。1、训练系统：设计和优化大规模分布式训练架构（Pretrain/SFT/RL），解决千卡级训练的通信、调度、容错问题；2、推理部署：基于 vLLM 等框架优化大模型推理性能，支撑 VLT/Omni 等模型在 XP5 端侧和云端的部署；3、评测平台：开发 DeepInsight 评测系统，支持 LLM/VLM/WBC/VLA 多类模型的自动化评测、报告生成和 CI/CD 集成；4、MLOps 工具链：构建模型版本管理、实验追踪、数据管理、资源调度等基础设施，提升研发效率；5、RL 训练环境：构建分布式强化学习训练系统，支持 Agent-环境大规模并行交互。 职位要求 1、硕士及以上学历，计算机、软件工程等相关专业；2、 精通 Python，熟练掌握 C++/Go 至少一门；3、在以下至少一个方向有丰富以上经验：- 分布式训练系统（Megatron-LM/DeepSpeed/FSDP）；- GPU 编程与高性能计算（CUDA/NCCL/RDMA）；- ML 平台开发（Kubernetes/Ray/Airflow）；- 模型推理优化（TensorRT/vLLM/量化部署）；4、理解大模型训练和 RL 训练的基本流程。
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大模型训推平台开发工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A249699 职位描述 团队定位：为公司模型迭代提供基建与保障，降本增效——降低算力成本，提高模型开发效率。岗位定位：负责AGI Hub训推平台的架构设计与工程开发，让「数据 → 训练 → 评估 → 量化 → 部署 → 使用」全链路一站式完成，高效支撑大模型各算法业务的迭代。岗位职责：1、负责 AGI Hub 平台的架构与工程开发，高效支持大模型的数据、训练、评估、部署等算法业务；2、对训推平台做全生命周期管理，覆盖资源调度、模型训练与版本迭代、模型推理与部署、模型监控与运维等核心模块的开发与迭代；3、结合业务场景（大语言模型、多模态、搜广推、AIGC 等）设计高效的工程方案，主动识别平台短板；oncall 响应算法业务的定制开发需求，联动算法、产品、测试完成版本迭代交付；4、构建自动化工具链（CLI、Skill 等），支持模型快速迭代与规模化部署，持续降低业务团队的使用门槛；5、管理与运维公司 GPU 机器：制定公平合理的算力使用制度，监控并统计机器在各方向上的使用与成本，持续提升 GPU 利用率。 职位要求 1、扎实的工程能力：熟练掌握 Python / Go 至少一门，有良好的系统设计、接口设计与代码工程化习惯；2、熟悉云原生技术栈：Kubernetes、容器、存储与网络，有多租户资源调度或配额管理经验者优先；3、熟悉主流训推框架与引擎的基本使用与部署方式（Megatron /