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面向 VLA 与 World Action Model（视频生成与多模态模型）的预训练需求，参与自研训练框架的开发与演进。通过训练性能分析、分布式执行优化、训练稳定性治理与算法工程协作，提升训练效率与资源利用率，降低训练成本，逐步推动预训练、微调、蒸馏与强化学习共用核心基础能力，支撑不同模型和业务场景的持续扩展。
【职位描述】 1. 训练框架研发：负责预训练框架核心模块的设计、开发与迭代，支持模型、数据、优化器与训练策略的灵活接入；建设统一的训练执行与状态管理机制，完善 checkpoint 保存恢复、指标记录与评测接口，保障训练正确性、可复现性与兼容性； 2. 端到端性能优化：建立性能分析与评测体系，定位数据处理、计算、显存和通信等环节的瓶颈；优化数据加载与预处理流水线、模型计算与显存使用，评估算子优化、编译、低精度等技术的收益，提升 GPU 有效利用率与训练吞吐； 3. 分布式训练与规模扩展：优化并行策略、通信与计算重叠及负载均衡；开展 NCCL 集合通信性能分析与优化，结合 GPU 互联和网络拓扑定位带宽、时延和慢节点问题，完成百卡到千卡规模的扩展验证与容量规划； 4. 训练可靠性与工程效能：建设训练监控、日志、告警与诊断能力，定位并解决 OOM、NaN、卡死等稳定性问题；完善训练状态保存、故障恢复和重试机制，开展故障演练与复盘，降低长任务中断与人工干预； 5. 公共训练能力沉淀：推进分布式执行、资源管理、保存恢复与性能分析等公共能力的抽象与复用，支持预训练与强化学习框架的融合，使视频模型预训练与现有 RL 任务共用核心基础能力。
1. 扎实的 Python 编程与软件工程能力，熟悉 PyTorch，能够独立完成模块设计、开发、调试与验证； 2. 具有大模型训练框架或分布式训练系统研发经验，熟悉 FSDP、Megatron、DeepSpeed 等框架中的至少一种； 3. 熟悉并行训练、显存管理、分布式通信等关键机制，了解 GPU 计算、显存管理与异步执行机制； 4. 具备系统性能分析与优化能力，熟悉 PyTorch Profiler、Nsight 等工具，能够结合 CPU、GPU、内存和通信等运行信息定位问题； 5. 了解 Transformer、扩散模型等模型的基本计算特点，能够理解算法需求并转化为合理的工程实现； 6. 具备复杂训练任务的排障经验和良好的协作能力，能够与算法团队共同完成问题定位、方案验证和持续改进。
【加分项】 1. 有视频生成、多模态模型或 DiT 训练经验，熟悉 FastVideo、DiffSynth-Studio、Diffusers 等项目； 2. 熟悉 NCCL 及 AllReduce、AllGather、ReduceScatter 等集合通信机制，具备通信性能测试、调优或故障定位经验； 3. 有 CUDA / Triton 算子开发、编译优化、低精度训练或高性能数据处理经验； 4. 有大规模 GPU 集群、分布式 checkpoint、训练故障治理或运维工具开发经验； 5. 有 AReaL、verl、RLinf 等强化学习框架的使用或开发经验，参与过多类训练流程的整合与公共模块设计。
