研发基础设施工程师

【关于这个岗位】 LLM 的成功是 AI 基础设施的成功。在训练 / 推理框架、算子和编译器、文件系统这些「单点极致」之外，还需要有人把整个系统栈串起来。我们不设限于具体的技术栈或语言 —— 我们在寻找的是那种对计算机系统（从机房里的铁疙瘩到内核再到上层框架）有广泛好奇心、动手能力极强的系统工程师（Hacker / Geek）：各种领域都懂一点、在不少领域懂很多，遇到问题不挑活儿，撸起袖子就能解决。 【工作职责】 1.深入研发工程链路的各个层面 —— 大型集群管理、运行时、文件系统、构建与打包分发、环境与镜像更新维护、即时编译（JIT）和 CI/CD 等 —— 发现并解决影响团队迭代效率和稳定性的各类问题。 2.积极搭建和维护各类自动化工具和工程基础设施，让研究和工程团队跑得更快、更稳。 3.作为团队的粘合层，与训练 / 推理框架、算子和编译器等团队协作，定位跨层疑难杂症，推动系统性改进落地。 【基本要求】 1.具备扎实的编程能力、优秀的系统设计能力和代码品味，有强烈的责任心与自驱力。 2.熟练掌握 Python、C++、Rust 中的至少一种编程语言。 3.对工程链路中的杂事有热情且有积累：文件系统、打包与分发、编译与 JIT、运行时优化、自动化工具建设等，涉猎越广越好。 4.有跨层问题排查能力：能从表象深入到运行时、系统库乃至硬件层面定位根因。 5.在开源社区上保持活跃：请在简历中附上 GitHub 主页，我们看重的不是 star 数，而是 commit 记录 —— 无论是对大型开源项目的贡献、长期维护的个人项目，还是热心帮人排查 issue 的历史，都是极好的证明。 【加分项】 1.在知名开源项目（如 CPython / PyTorch / LLVM / Linux 内核等）有实质性贡献，或长期维护有影响力的个人开源项目。 2.有多硬件后端工程适配或大型项目 CI 体系建设经验。 3.动手能力强、见到问题就想修：喜欢用自动化消灭重复劳动；有 homelab、硬件改造、3D 打印、芯片逆向、安全攻防、古法配环境等折腾经验。 4.具有开阔的架构视野，能针对系统不足主动提出改进方案并推动实现。