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- 发表算法相关优秀论文
- 分布式训练
- 推理加速
- 算法工程化经验
- 参加算法相关竞赛/获奖
- Python
1.配合算法工程师,推动深度学习相关算法的落地,打造高吞吐、低延时的推理系统;
2.优化大模型推理性能,提升吞吐并控制成本;
3.优化大模型推理框架,提升框架易用性和可调试性。
岗位要求
1.熟练掌握 C/C++、Python语言,有计算机体系结构背景或软件开发背景,熟悉系统性能调优的方式;
2.具备基础的GPU编程能力,包括但不限于Cuda、OpenCL;熟悉至少一种GPU加速库,如cublas、cudnn、cutlass等;
3.有Tensorrt/FasterTransformer/Tensorrt-llm/vllm等深度学习推理框架的实际使用经验;
4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节,训练和推理模型调试、调优有实操经验优先;
5.熟悉CPU/GPU异构加速瓶颈分析方法,有服务器端 AI 芯片、GPU加速经验优先;
6.熟悉分布式推理常用加速方法,有超大模型分布式部署经验优先。
认证资质
程女士
竞争力分析
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更新于:2024-11-15