大模型训练优化工程师

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地点：北京薪资：28-55K 日期：2026-05-08

岗位摘要

负责客户AI模型在寒武纪芯片(MLU)上的端到端性能优化和精度调优，及时总结可泛化实践，开发性能/精度分析工具；负责寒武纪model zoo的开发和维护，在寒武纪人工智能芯片上进行SOTA算法复现，并进行性能优化分析和精度调优，形成领域参考解决方案

负责客户AI模型在寒武纪芯片(MLU)上的端到端性能优化和精度调优，及时总结可泛化实践，开发性能/精度分析工具
负责寒武纪model zoo的开发和维护，在寒武纪人工智能芯片上进行SOTA算法复现，并进行性能优化分析和精度调优，形成领域参考解决方案
针对公开或私有的AI Benchmark（如MLPerf等）进行端到端优化，密切跟踪评估各AI平台厂商的优化技术实践，最大化MLU在这些benchmark上的表现

EECS或相关专业本科或硕士及以上学历
熟悉Megatron、DeepSeed等分布式框架，有实际大规模分布式训练经验
对大模型、多模态、强化学习中的某一个场景有一定的积累和见解
有GPU性能优化分析和精度调优经验，熟练掌握nvprof、nvvp、nsight和valgrind等性能分析工具
熟悉掌握一种或以上主流框架（TensorFlow/PyTorch等）
熟练操作Linux系统，熟练掌握C/C++/Python/Shell，有扎实的编程基础和调试经验
1年以上大模型性能优化和精度调试经验
加分项：对数据/模型并行等分布式方案有一定见解和经验，或量化训练有相关经验，或对主流框架有开发者视角的理解并有框架设计调优经验，或有CUDA/OpenCL/BANG C/OpenMP等并行计算模型开发经验，或熟悉GPGPU/MLU/CPU微架构有软硬件联合优化经验

北京海淀区北航致真大厦D座16层