支撑 Qwen 系列大模型，挑战万卡集群极限性能
一、团队介绍
阿里巴巴 Token Foundry Infra 团队是支撑 Qwen 系列大模型的核心技术底座，致力于打造业界一流的 AI 训练与工程化平台，构建从底层算力管理到上层训练框架的全栈技术体系，支撑模型高效迭代。
二、重点技术方向
1. 训练加速
面向 Dense/MoE 架构，覆盖预训练到强化学习（ RL ）全阶段，通过并行策略、计算通信重叠与显存优化，持续提升有效算力。
2. 稳定底座
覆盖任务提交、调度运行、资源弹性与故障恢复，建设可工程化、可自动化、可规模化的稳定训练底座，支撑模型持续进化。
3. Agent Infra
建设 Benchmark 全链路工程、一体化研究员工作台和下一代 Harness 框架，推动模型与工程协同进化。
4. 全流程平台
打造覆盖数据生产、模型训练、模型评测的一站式研发管线，结合异构算力资源池，加速前沿模型迭代。
三、社招岗位及工作地点
1. 大模型训练 Infra 工程师（框架方向）
工作地点：北京、上海、杭州
2. 大模型训练 Infra 工程师（训练稳定性方向）
工作地点：北京、杭州
3. 大模型训练 Infra 工程师（容器 Infra 方向）
工作地点：北京、杭州
4. 模型研发工程师（工程方向）
工作地点：北京、上海、杭州
5. 模型研发工程师（ Harness 方向）
工作地点：北京、上海、杭州
6. 模型研发工程师（模型研究平台方向）
工作地点：北京、上海、杭州
7. 大模型平台研发工程师（训练平台方向）
工作地点：北京、杭州
8. 大模型平台研发工程师（ Agent Platform 方向）
工作地点：北京、杭州
9. 大模型平台研发工程师（测试开发方向）
工作地点：北京、杭州
10. 大模型平台产品经理（训练平台方向）
工作地点：北京、杭州
加入我们，与优秀的人一起做有挑战的事，探索 AI Infra 的性能极限！
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一、团队介绍
阿里巴巴 Token Foundry Infra 团队是支撑 Qwen 系列大模型的核心技术底座，致力于打造业界一流的 AI 训练与工程化平台，构建从底层算力管理到上层训练框架的全栈技术体系，支撑模型高效迭代。
二、重点技术方向
1. 训练加速
面向 Dense/MoE 架构，覆盖预训练到强化学习（ RL ）全阶段，通过并行策略、计算通信重叠与显存优化，持续提升有效算力。
2. 稳定底座
覆盖任务提交、调度运行、资源弹性与故障恢复，建设可工程化、可自动化、可规模化的稳定训练底座，支撑模型持续进化。
3. Agent Infra
建设 Benchmark 全链路工程、一体化研究员工作台和下一代 Harness 框架，推动模型与工程协同进化。
4. 全流程平台
打造覆盖数据生产、模型训练、模型评测的一站式研发管线，结合异构算力资源池，加速前沿模型迭代。
三、社招岗位及工作地点
1. 大模型训练 Infra 工程师（框架方向）
工作地点：北京、上海、杭州
2. 大模型训练 Infra 工程师（训练稳定性方向）
工作地点：北京、杭州
3. 大模型训练 Infra 工程师（容器 Infra 方向）
工作地点：北京、杭州
4. 模型研发工程师（工程方向）
工作地点：北京、上海、杭州
5. 模型研发工程师（ Harness 方向）
工作地点：北京、上海、杭州
6. 模型研发工程师（模型研究平台方向）
工作地点：北京、上海、杭州
7. 大模型平台研发工程师（训练平台方向）
工作地点：北京、杭州
8. 大模型平台研发工程师（ Agent Platform 方向）
工作地点：北京、杭州
9. 大模型平台研发工程师（测试开发方向）
工作地点：北京、杭州
10. 大模型平台产品经理（训练平台方向）
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