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微信-AI Infra工程师-大模型训练与RL方向
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核心训练框架开发与优化
- 负责大模型分布式训练框架(基于Megatron-LM / DeepSpeed等)的底层架构设计与核心代码开发。支撑千亿/万亿模型的高效、稳定训练;
RL Infra 系统建设与协同优化
- 负责强化学习(PPO/GRPO/DPO等)训练框架的开发和优化。深度解决 Actor 生成(结合 vLLM/SGlang 等推理引擎)与 Critic/Reward 训练阶段的资源调度、状态流转及通信瓶颈,实现 Training 与 Inference 的极致协同;
算法与系统协同设计 (Co-design)
- 与前沿算法团队紧密合作,追踪并引入业界最新开源生态(如 Verl, Slime, ROLL, AReal 等),快速完成技术原型验证,加速前沿大模型对齐算法在微信海量业务场景的规模化落地。 Requirements
- 计算机相关专业,具备较强的动手能力;熟悉 Python ,具备扎实的系统编程功底和优秀的复杂系统 Debug 能力;
训练框架经验
- 深入理解大模型分布式训练原理,具备 Megatron-LM、DeepSpeed 或 PyTorch FSDP 等主流框架的实际源码级开发与定制经验;
RL 与 RL Infra 储备
- 熟悉大模型后训练与对齐技术(PPO、GRPO、DPO等),熟悉 Verl、ROLL,AReal 等强化学习/分布式计算框架,可以理解并解决 RL过程中的工程痛点;
综合素质
- 具备极强的技术好奇心与自驱力,面对业界无先例的技术难题,能独立思考并推动解决。
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