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职位描述
- 爬虫
- 推理框架
- 训练框架
- cuda算子
毕业时间：2025年 招聘截止日期：2025.08.31
我们正在寻找经验丰富、技术卓越的大模型训练与推理基础设施工程师，负责构建和优化支持大规模深度学习模型的高效计算和部署平台。此职位将深入参与分布式计算、模型优化、推理加速等核心领域，为前沿 AI 模型的开发和落地提供强大的技术支持。
主要职责
1. 模型训练基础设施开发
- 设计和实现支持大规模分布式训练的计算平台，优化模型训练效率和资源利用率。
- 维护和扩展现有的分布式训练框架，确保平台的高性能和稳定性（如基于 PyTorch、TensorFlow 或 JAX）。
- 集成和优化高性能计算技术（如 CUDA、MPI、NCCL 等）。
2. 模型推理基础设施开发
- 构建高效的推理框架，支持大模型的在线和离线推理需求。
- 优化推理速度、内存占用和能耗，支持多种硬件架构（GPU、NPU等 ）。
- 实现PD分离、Context Caching、模型量化、推敲编码等推理优化技术。
3. 性能监控与优化
- 开发工具链和监控系统，跟踪训练与推理过程的性能瓶颈。
- 分析并优化数据加载、通信效率和硬件利用率等关键环节。
4. 跨团队协作
- 与模型研究团队密切合作，理解模型需求，定制训练和推理策略。
- 支持产品团队的模型部署需求，推动大模型在实际场景中的落地应用。
职位要求
基本要求：
- 计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域的本科及以上学历，硕士或博士优先。
- 深入理解深度学习原理和分布式训练框架（如 Horovod、DeepSpeed、Ray 等）。
- 熟练掌握至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 或 JAX）。
- 熟悉高性能计算技术（CUDA、NCCL、cuDNN 等）及硬件架构（GPU、NPU 等）。
- 具有扎实的编程能力，精通 Python 和至少一种系统级编程语言（如 C++）。
优先条件：
- 有参与或主导过大规模模型（如 Transformer、大语言模型）的训练和部署经验。
- 熟悉模型优化技术（如混合精度训练、剪枝、量化等）。
- 对云计算和容器化技术（如 Kubernetes、Docker、Terraform）有实际经验。
- 对新兴 AI 硬件（如 H卡）有实操经验。
- 具备优秀的系统设计和性能调优能力。
潘先生 刚刚活跃
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胸怀“和用户交朋友，做用户心中最酷的公司”的愿景，小米致力于持续创新，不断追求极致的产品服务体验和公司运营效率，努力践行“始终坚持做感动人心、价格厚道的好产品，让全球每个人都能享受科技带来的美好生活”的公司使命。
小米目前是全球领先的智能手机品牌之一，同时，小米已经建立起全球领先的消费级AIoT物联网平台，截至2021年9月30日，AIoT平台已连接的IoT设备（不包括智能手机及笔记本电脑和平板）数突破4亿。集团业务已进入全球逾100个国家和地区。2021年8月，小米集团连续三年进入《财富》2021年「世界500强排行榜」 (Fortune Global 500) ，位列338名，较2020年大幅提升84位。
小米集团目前为恒生指数、恒生中国企业指数、恒生科技指数及恒生神州50指数成份股。
工商信息
- 公司名称北京小米移动软件有限公司
- 法定代表人屈恒
- 成立日期2012-05-08
- 企业类型有限责任公司（法人独资）
- 经营状态存续
- 注册资金148800万人民币
工作地址
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页面更新时间：2025-05-16
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