【蚂蚁星】算法工程师-Agent-灵光-27届

Campus

Company Antgroup

Focus Tech · Algorithm

Location 上海

Published May 14, 2026

岗位职责

部门介绍: 灵光APP是一款原生多模态的AGI助手,团队致力于构建有竞争力的AGI产品体验。算法团队以用户体验为牵引,为灵光助手构建后训练体系和模型。驱动灵光在智能体验上保持业界领先。

职位描述

  1. 参与LLM推理优化研究:探索并应用量化、投机推理等技术,以提高LLM的推理效率和响应速度;
  2. 协作解决推理瓶颈:与团队成员紧密合作,分析并解决LLM推理中的瓶颈问题,确保系统的稳定性与高效性;
  3. 基于强化学习(RL)优化模型:参与RL驱动的LLM优化,提升推理速度,并协助优化模型训练框架的性能。探索新的训练算法以及训练管线;
  4. Agent框架的开发与集成:协助开发和集成Agent框架,进行系统的功能验证与性能测试,确保系统可扩展性和稳定性;
  5. 跟进前沿技术:密切关注LLM推理优化技术的发展,积极研究并探索新的优化方法与框架。

任职要求

  1. 学术背景:计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业硕士/博士学位,具有扎实的理论基础与研究能力;
  2. LLM原理与推理优化经验:深入了解LLM的底层原理,熟悉量化、投机推理等推理优化技术,能够在团队项目中应用这些技术,对SGLang、vLLM等推理框架有一定的了解,具备调优和错误排查相关的经验,并能够对其进行有针对性的优化;
  3. Agent框架与测试经验:了解Agent框架的开发与测试流程,具备基本的系统验证与性能测试能力;
  4. 强化学习与SFT的应用理解:了解强化学习(RL)和SFT算法,熟悉相关的训练框架(Slime/Verl/Swift等),有一定的上手经验;
  5. 开源贡献与技术分享加分:具备在GitHub、ArXiv等平台的开源项目经验或技术分享者优先。

特色标签

Agent系统架构、AGI智能助理、AI Agent框架、AI智能体、C/C++、Python、RL、Shell、Speculative Decoding、低比特量化、分布式训练、增强学习、多模态AGI、多模态模型、多模态算法、大模型、大模型算法、大语言模型、强化学习、投机解码、推断加速、推断效率提升、推测解码、推理加速、智能体、智能体框架、有监督微调、权重量化、模型加速/性能优化、模型量化、深度强化学习、监督式微调、监督微调、算法工程化经验、聊天机器人、训练工具链、训练平台、训练管线、语言大模型、跨模态、通用人工智能助手