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校招混元基座模型-大规模强化学习框架性能优化研究
北京 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 学历和专业要求：
- 机器学习/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历；
- 技术技能要求：
- 1.熟悉主流训练和推理框架PyTorch、Megatron、vLLM、SGLang等，掌握3D并行、ZeRO机制、Flash-Attn、kvcache、量化、投机采样、算子优化等的原理、使用场景、优劣势以及可优化方向；
- 2.精通RL、Agent训练流程，在框架开发和优化上有深入实践，在稳定性、大规模训练上有相关经验的优先，在低精度训练、收敛稳定优化有相关经验的优先；
- 软性素质要求：
- 1.对大模型、强化学习前沿技术比较敏锐者优先；
- 2.良好的沟通能力、解决问题能力，具备强烈的进取心、自驱力及跨领域学习能力，团队合作精神极佳。
- 此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
强化学习已经成为提升模型效果最重要的一环，Agent等训练也会强化框架带来了复杂性和新的挑战。强化学习框架如何构建、如何优化加速以及和强化算法更好协同需要深入探索和研究。
课题挑战：
- 1. 需要对强化学习解决的问题以及算法发展方向有深入的研究，更好的指导框架迭代和性能优化；
- 2. 需要结合硬件特性、模型以及框架（训练、推理、Agent Env）深入分析当前训练存在的性能问题，找到解决问题的方法和思路。
具体工作：
构建超大规模、高性能、高易用性的强化学习框架，支持序列、模型、机器规模的scaling，支持多模态数据（文本、图片、视频、语音），支持reasoning和Agent高效训练，以及支持算法强化策略自主探索，支持混元大模型的强化训练，同时基于硬件特性进行框架深层次优化，如通信和通信overlp以及通信和计算融合优化等提升强化训练效率。
【任职要求】
学历和专业要求：
机器学习/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历；
技术技能要求：
- 1.熟悉主流训练和推理框架PyTorch、Megatron、vLLM、SGLang等，掌握3D并行、ZeRO机制、Flash-Attn、kvcache、量化、投机采样、算子优化等的原理、使用场景、优劣势以及可优化方向；
- 2.精通RL、Agent训练流程，在框架开发和优化上有深入实践，在稳定性、大规模训练上有相关经验的优先，在低精度训练、收敛稳定优化有相关经验的优先；
软性素质要求：
- 1.对大模型、强化学习前沿技术比较敏锐者优先；
- 2.良好的沟通能力、解决问题能力，具备强烈的进取心、自驱力及跨领域学习能力，团队合作精神极佳。
【加分项】
此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
【技术方向】
智能体、强化学习
你的简历匹配这个岗位吗？
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该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
查看答题思路
1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。