大模型基础设施/算法工程师
岗位摘要
研究并实现超大规模GPU集群分布式训练技术,提升MOE大模型与强化学习训练吞吐;调研并实现大模型前沿算法;研发并优化大模型训练与推理框架性能;熟悉Python或C++,具备扎实算法与计算机基础,编程规范良好
登录后保留你的岗位线索
邮箱登录后可继续查看完整职责、任职要求和原岗位入口,并使用收藏与浏览记录沉淀适合自己的机会。
岗位职责
- 研究并实现超大规模GPU集群分布式训练技术,提升MOE大模型与强化学习训练吞吐
- 调研并实现大模型前沿算法
- 研发并优化大模型训练与推理框架性能
任职要求
- 熟悉Python或C++,具备扎实算法与计算机基础,编程规范良好
- 熟悉深度学习及大模型训练相关算法
- 熟练使用PyTorch/JAX/Paddle等深度学习框架
- 责任心强,学习、沟通与自驱能力佳
- 有大规模GPU集群性能优化与训练经验优先
- 熟悉Megatron/DeepSpeed/ColossalAI/torchtitan/sglang/vLLM等训练/推理框架优先
- 熟悉大模型基础架构、强化学习、多模态、视频生成等算法优先
- 顶会论文或竞赛经验优先
- 熟悉CUDA开发优先
加分项
- 有大规模GPU集群性能优化和训练经验优先
- 熟悉大模型训练框架和推理框架,包括不限于Megatron/DeepSpeed/ColossalAI/torchtitan/sglang/vllm等
- 熟悉大模型算法,如大模型基础架构/强化学习/多模态/视频生成等
- 在顶级会议发表论文或有竞赛经验优先考虑
- 熟悉cuda相关开发
- 胡先生 刚刚活跃
福利待遇
- 16薪,月薪40-60K
- 杭州萧山信息港现代化办公环境
- 参与前沿大模型技术研发,技术成长空间大
工作地址
杭州萧山区信息港7期杭州-萧山区宁围街道金二路378号信息港7期5幢16楼
登录后查看完整岗位详情
使用邮箱验证码登录后,可查看完整职责、任职要求、原岗位入口,并继续使用收藏和浏览记录。列表摘要保持公开,完整详情用于保护数据质量和降低恶意抓取。