我们正在构建下一代 AI 基础设施,面向大规模分布式训练与推理集群,打造高性能、可编程、可运维的网络体系。期待您的加入产品研发团队,并参与 VPC/LB、容器网络等核心组件的设计与实现,参与关键网络技术栈(如 RoCE、SR-IOV、DPDK、eBPF 等)的工程落地和优化。
岗位职责:
开展基于物理知识的图神经网络预训练,并在分子建模场景下评估其提升下游任务 data efficiency和training efficiency的效果。
应用神经网络算法(如点云相关技术) 实现对密度泛函的近似计算。
利用 CUDA 技术 加速传统量子力学计算方法。
使用分子模拟软件 构建高精度数据集。
任职要求:
自然语言处理、机器学习、人工智能、计算机科学、物理、化学、生物等相关专业;
熟练使用c/c++/cuda编程语言、熟悉掌握python语言、PyTorch深度学习框架,能够进行模型的开发和训练,具备良好的编程能力;
对RAG、Agent、复杂任务推理决策有一定的认识和理解,熟悉主流的各类框架;
在大模型方面有实际的商业落地经验,了解如何将算法技术进行工程落地;
顶会论文发表或ACM或其他编程比赛经历;
学习能力强、善于沟通、有toB场景经验优先;
有社区知名项目参与者优先,有前沿技术研究能力者优先。