小红书招聘【Ace顶尖实习生】面向多Agent架构的分布式强化学习训练技术研究
招聘职位:
【Ace顶尖实习生】面向多Agent架构的分布式强化学习训练技术研究 搜索同类职位
岗位职责:
本课题的研究目标是针对多Agent协同场景构建基于课程学习与分层强化学习的RL框架,从优先级经验回放(PER)、分布式经验复用和Actor-Critic异步计算优化等角度,攻克多目标冲突下的样本利用率低效问题。
该技术旨在突破传统RL训练在复杂任务(如小红书社区点点RL训练任务)中收敛慢、资源消耗高的瓶颈,实现训练效率提升3倍以上,支撑Agent服务快速迭代上线需求。
任职要求:
1、不限年级,本科及以上在读,计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先;
2、熟悉Linux/Unix平台上的C++编程,熟悉网络编程-多线程编程,有良好的编程习惯;
3、熟悉其中一种主流的深度学习训练或推理框架(TensorFlow / PyTorch / Onnx / TensorRT等)的原理和实现者优先;
4、有扎实的专业基础知识,熟悉常用的数据结构和算法,对计算机系统结构-网络-操作系统等专业知识有深刻认知;
5、良好的沟通协作能力,责任心强,积极主动,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。
本课题的研究目标是针对多Agent协同场景构建基于课程学习与分层强化学习的RL框架,从优先级经验回放(PER)、分布式经验复用和Actor-Critic异步计算优化等角度,攻克多目标冲突下的样本利用率低效问题。
该技术旨在突破传统RL训练在复杂任务(如小红书社区点点RL训练任务)中收敛慢、资源消耗高的瓶颈,实现训练效率提升3倍以上,支撑Agent服务快速迭代上线需求。
任职要求:
1、不限年级,本科及以上在读,计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先;
2、熟悉Linux/Unix平台上的C++编程,熟悉网络编程-多线程编程,有良好的编程习惯;
3、熟悉其中一种主流的深度学习训练或推理框架(TensorFlow / PyTorch / Onnx / TensorRT等)的原理和实现者优先;
4、有扎实的专业基础知识,熟悉常用的数据结构和算法,对计算机系统结构-网络-操作系统等专业知识有深刻认知;
5、良好的沟通协作能力,责任心强,积极主动,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。
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