大模型算法优化工程师-27届

岗位职责

分析国内外先进大模型的模型结构和训练方法，挖掘性能优化空间，参与优化方案的设计与实现。

开展大模型训练性能预估与仿真，分析计算、通信和显存开销，优化并行策略和资源配置。

基于 Megatron-LM、DeepSpeed、PyTorch FSDP、verl 等框架，参与预训练、后训练及并行策略相关 Infra 开发。

跟踪 MoE、Attention、RLHF、Agentic RL 等前沿技术，解决大模型训练中的性能问题。

职位要求

计算机、电子信息、软件工程、自动化等相关专业，本科及以上学历。

熟悉 PyTorch 等深度学习框架，了解大模型训练及分布式并行的基本原理。

具备良好的编程和问题分析能力，有大模型相关项目或科研经验。

加分项

使用过 Megatron-LM、DeepSpeed、PyTorch FSDP、verl 等训练框架。

有大模型预训练、后训练、性能优化经验。

在这里你可以获得

深入理解先进大模型的结构、训练方法和优化思路。

参与训练优化方案及并行策略 Infra 的设计与实现。

积累大模型预训练、后训练和分布式训练实战经验。

注：本岗位设置笔试环节，请留意邮件或短信通知。