AI应用工程师/AI infra工程师

1、负责Agent、语言、多模态、生成式推荐、空间智能等大模型训练和推理的关键技术与系统架构的创新研究，引领业界方向，实现关键算法和技术突破，推动成果落地产品并产生商业价值。 2、主导训推框架和加速特性的前沿设计与研究，包括预训练、RL后训练、Agentic AI、推理引擎和服务化、AI训推技术辅助编程等方向，探索下一代技术方案。 3、主导AI训练/推理系统的优化方案研究，开展AI模型算法与计算系统的联合创新优化，通过计算、内存、通信、IO等软硬协同设计，支撑下一代训推系统竞争力构建。 4、把握并引领业界和学术界AI计算集群训推算法、训练系统优化、推理系统优化领域的最新研究进展和技术趋势，参与业界顶会，参与开源社区贡献，持续提升AI算力集群系统竞争力，将前沿成果融入研发。