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1. 参与分布式训练框架的优化与维护,协助解决大模型/VLA 模型训练中的吞吐与显存瓶颈。 2. 协助搭建与维护自动化训练流水线,支持大规模仿真与真实机器人数据的持续训练。 3. 协助进行训练任务的资源调度、性能 Profiling 与监控工具开发。 4. 参与团队组会,进行阶段性工程与科研进展汇报。
1. 本科生、硕士研究生。 2. 计算机、人工智能、软件工程等相关专业。 3. 熟练掌握 Python / C++,熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架,了解多机多卡分布式训练(如 Megatron-LM、DeepSpeed 或 Ray)。 4. 有 HPC、CUDA 优化、AI 基础设施或开源社区贡献经历者优先。 5. 具备良好的工程习惯与团队协作能力,能稳定投入科研时间。 6. 线下科研实习,实习周期6个月以上,每周预计投入30小时以上。



