毅伯智算 - 关于我们

毅伯智算介绍

作为国内少数实现全栈自研的软硬协同算力解决方案提供商，毅伯智算团队凝聚了超百人的AI工程师，其中核心成员在人工智能与超算领域拥有超10年的研发经验。过去三年，团队始终致力于全栈式AI训推平台的研发，并于2024年依托新组建的毅伯智算主体，推出了全栈式AI训推平台。2025年3月，毅伯智算进一步推出搭载Deepseek模型的自研8卡推理一体机TORA3000。

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年研发经验

人工智能与超算领域沉淀
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人

超百人研发团队
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卡集群

成功商业化应用

来自未来的邀请
INVITE

处于一个不断见证历史的大时代，创造历史是最好的参与方式毅伯智算选择了一条全新的道路，始终致力于全栈式AI训推平台的研发。我们的使命是提供下一代计算平台，加速人工智能落地,如果您也发自内心热爱这个行业，真诚待人、真诚对己真诚做事，希望能有机会与您一同前行，做自己认可的、有意义的事，努力奋斗，获得成长，改善自己和家人的生活………

AI算法工程师

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AI算法工程师

工作职责:
1.负责客户第一步LLM算法模型需求理解和支持
2.负责大语言模型(LLM)的开发、优化和部署，跟踪业界主流模型进展
3.根据业务需求，设计和实现AI解决方案
4.分析和改进模型性能，提升模型的准确性和效率
5.定位和解决常见模型运行过程中所出现问题
6.跟进前沿技术，应用于实际项目中

技能要求:
1.计算机相关专业本科及以上，熟悉机器学习和深度学习算法，特别是自然语言处理(NLP)领域，论文阅读能力
2.熟悉Linux,shell python
3.熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
4.了解Transformer架构及其应用
5.有AI模型部署，应用经验(加分)
6.有过A1 大模型集群推理，训练经验(加分)
7.了解多模态学习、图像处理和生成模型的基本原理(加分)
8.良好的数学基础和算法分析能力,论文阅读能力
9.英语要求流利，书面、口语均可沟通
AI Infra工程师

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AI Infra工程师

工作职责:
1.LLM训练基础设施设计与优化
2.分布式训练与性能调优
3.底层算子与编译优化
4.工具链与平台开发

技能要求:
1.精通Python/C++，熟悉Linux系统内核调优及Shell脚本开发
2.深入理解分布式训练框架(DeepSpeed/Megatron-LM、PyTorchFSDP)具备千卡级集群调试经验
3.掌握容器化技术(Docker/Kubernetes)及云计算平台(AWS/Azure)的算力调度方案
4.熟悉LLM训练全流程，包括数据并行策略、LORA微调、MOE架构实现等
5.具备硬件感知优化能力，如GPU显存碎片整理、NVLink拓扑感知任务调度
6.了解RDMA/InfiniBand高速网络协议及通信库(MPI/NCCL)的底层原理

联系我们:hr@ambreai.com

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