计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业，3 年以上工程化开发经验（含 1 年以上 RL 或深度学习基础设施相关经验）
熟练掌握 Python 编程，具备扎实的工程编码能力，熟悉 C/C++ 者优先（底层优化场景）
深入理解深度学习框架（PyTorch），精通分布式训练原理与实践（FSDP/DeepSpeed/Megatron/Ray 等工具使用经验）
具备强化学习基础，理解 RL 训练流程（智能体、环境、奖励机制、经验回放等核心组件），熟悉主流 RL 框架（Ray、VERL、rllm、Agentlightning）者优先
具备复杂系统设计能力，能独立负责基础设施模块的从 0 到 1 搭建
强问题排查能力，能快速定位训练过程中的工程问题（性能、稳定性、资源瓶颈）
良好的跨团队沟通能力，能准确理解算法需求并转化为工程方案
自驱力强，乐于跟进前沿技术，具备快速学习与落地能力