Token Foundry-训练系统算法研究员-Qwen

1. 训练策略设计与优化： 深入理解预训练与RL后训练（如PPO/GRPO等）算法流程，设计并优化大规模分布式训练策略（3D并行、MoE EP、Context Parallel等），解决RL阶段多模型（Actor/Critic/Rollout/Ref）交互的复杂调度与显存墙问题。 2. 框架定制与二次开发： 基于主流训练框架（如Megatron-LM, DeepSpeed等），进行应用层和策略层的二次开发与插件编写，快速支持新模型架构（如长文本、多模态、新型MoE）和新优化器（如Muon, SOAP）的落地验证。 3. 大规模训练稳定性保障（Troubleshooting）： 负责千卡/万卡集群训练的稳定性攻坚。排查并解决训练过程中的Loss Spike、OOM、Hang、通信死锁等疑难杂症，开发自动化诊断、监控与容错恢复工具链。 4. 跨团队协同与联合调优： 作为算法侧接口人，与Infr…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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