岗位描述
岗位职责
1. 训练-推理-仿真-评测全链路打通:设计自动化管线支撑天级迭代;建设模型版本管理、实验追踪、效果对比基础设施;打通训练集群与推理服务模型同步,支持灰度发布与A/B测试
2. 仿真评测体系建设:搭建物理仿真评测环境(Sim2Real验证),设计评测指标与基准;建设开环评测与闭环评测双轨能力;实现评测结果自动回流
3. AI Agent驱动的自动化训练探索:Agent自动识别模型短板→触发数据采集/合成→自动启动训练→评测→决策部署;研究AutoML/NAS在具身模型中的应用;建设“模型自进化”基础设施
4. 模型全生命周期工具链:选型或自研模型开发工具链;建设模型效果可视化分析工具
岗位要求
1. 计算机科学、人工智能等相关专业,硕士及以上学历,3年以上AI工程或ML Infra经验
2. 熟悉深度学习训练框架(PyTorch/TensorFlow),有分布式训练(DDP/FSDP/DeepSpeed)实战经验
3. 熟悉模型服务化部署(Triton/TensorRT/vLLM/TGI),有推理优化经验
4. 熟悉仿真环境(Isaac Sim/Mujoco/PyBullet)或评测体系建设经验者优先
5. 对AI Agent、AutoML有研究或实践兴趣
6. 具备从0到1搭建ML平台经验,强Owner意识
7. 良好的跨团队协作能力
加分项:
1. 有具身智能/VLA模型训练与部署经验
2. 有强化学习(PPO/SAC/RLHF)训练管线搭建经验
3. 有开源ML平台(MLflow/WandB/Kubeflow)深度使用或二次开发经验
4. 有AI Agent框架(LangChain/AutoGPT/BabyAGI)实践