锦鲤求职岗位描述
工作内容
加入自动驾驶数据平台团队，聚焦模型训练性能优化、训练数据集管理、训练框架工程化，参与大规模自动驾驶 / 大模型训练链路建设，解决真实业务中的 IO 瓶颈、训练加速、数据管理等工程问题。
1、训练性能与链路优化
参与分布式训练调优，优化显存 / 内存占用、通信效率与数据流水线；攻坚数据解码、加载、增强等预处理环节性能，结合 CPU/GPU 异构计算提升整体训练吞吐。
2、大规模训练数据集管理
参与自动驾驶数据集版本管理、质量校验与分发；优化 Lance、WebDataset、LMDB 等数据读取链路，解决分布式训练 I/O 瓶颈，保障海量训练数据高效流转。
3、训练框架维护与自动化建设
协助内部训练框架迭代维护，保障训练稳定性；参与训练流程模块化、自动化改造，配合搭建训练任务 CI/CD、性能度量与数据监控体系。
4、系统问题排查与专项优化
协助定位训练过程 OOM、卡死、通信异常等问题，参与内存、性能 Profiling 等专项优化，提升框架可维护性。
任职条件
一、教育背景
本科及以上学历，计算机、自动化、电子工程、人工智能等相关专业。
二、必备能力
1、熟练 Linux 开发环境，会常用调试、构建工具；熟练 Git 等研发协作工具。
2、Python 基础扎实，了解多进程 / 多线程、内存管理基本原理。
3、熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，有分布式训练基础认知即可。
4、了解数据集版本管理、数据一致性基础概念。
加分项
1、熟悉 Lance、LMDB、WebDataset、Arrow 等数据存储与读取优化。
2、了解 DDP、FSDP、DeepSpeed 等分布式训练策略。
3、有大规模数据集管理、音视频 / 图像编解码优化相关项目经历。
4、有自动驾驶、大模型训练、训练框架二次开发经验优先。
三、我们希望你
1、自驱力强，愿意主动钻研训练性能、系统工程相关问题；
2、做事严谨，习惯用实验和数据验证方案；
3、善于跨团队沟通协作，重视代码质量与工程规范；
4、对自动驾驶量产模型训练、大数据平台建设有浓厚兴趣