职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 本科
- C/C++
- Python
- 并行计算
- 算法工程化经验
- 发表算法相关优秀论文
- 参加算法相关竞赛/获奖
- 训练加速
- 模型并行
- 计算性能分析
职位描述 1. 为了实现自动驾驶领域的突破性成果,将大模型的能力应用到生产环境中,我们正在寻找一名大模型训练加速专家,加入我们的训练加速团队,共同推动训练速度和性能的优化。直聘 2. 作为大规模训练加速专家,将负责优化自动驾驶场景下的大规模训练任务,提高训练效率,实现高效、稳定的大模型训练。 职位要求 职位要求: 1. 分析并优化现有训练流程中的性能瓶颈。 2. 研究和实施最先进的训练加速技术,如数据并行、模型并行、混合精度训练等。 3. 优化数据加载和预处理过程,减少数据加载延迟。 4. 跟踪BOSS直聘业界最新研究动态,评估和整合适用于我们项目的新技术和方法。 5kanzhun. 与团队其他成员紧密合作,确保项目按时按质完成。 基本要求: 1. 计算机科学、电子工程、人工智能或相关领域的本科以上学位。 2. 在深度学习、计算机视觉或自动驾驶领域有至少 3 年的研究或工程经验。 3. 精通常见训练框架如tensorflow,pytorch等 4. 熟悉模型计算性能分析、问题定位及调试方法。 5. 熟悉深度学习算法或常见 CV 算法。 6. 熟悉深度学习量化方法。 优先考虑: 1. 对自动驾驶行业、环境感知、高精度地BOSS直聘图、规划控制等领域有经验者优先。 2. 在顶级会议和期刊发BOSS直聘表过相关领域论文者优先。 3. 具有实际项目成功案例,能够展示训练加速方面的优化成果者优先。
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 本科
- 大模型算法
- 深度学习
- 强化学习
- 多模态算法
- 模型加速/性能优化
- Python
- 大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)
- 并行计算
- 算法工程化经验
- 发表算法相关优秀论文
- 参加算法相关竞赛/获奖
岗位职责: 1、面向AI全生命周期提供数据归集、语料处理、知识提取基础能力,构建融合直聘多模检索引擎和软硬结合加速能力更好使能RAG,打造下一代存储产品; 2、负责主导面向AI场景的存储kanzhun创新研究和设计工作,构筑知识库统一存储底座,支持多模数据融合kanzhun,降低训推成本,推动大模型在企业平民化落地。 岗位要求: 熟悉向量存储、分布式训练框架、人工智能等领域技术kanzhun,直聘熟悉Milvus/OpenSearch等开源框架 Base: 北京、上海、成都均有岗位
技能解析
- 调试方法
- 自动驾驶
- 性能分析
- 紧密合作
- 计算机视觉
- 深度学习
- 模型训练
- 学习算法
- 电子工程
- 深度学习算法
- 训练框架
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 生命周期
- 设计工作
- 开源框架
- 人工智能等
- 训练框架
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 通讯补贴
- 带薪年假
- 加班补助
- 股票期权
- 年终奖
- 定期体检
- 补充医疗保险
- 五险一金
公司福利
- 离职补偿
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 定期体检
- 年终奖
- 绩效奖金
- 保底工资
- 股票期权
- 节假日加班费
- 法定节假日三薪
- 带薪年假
- 员工旅游
- 免费班车
- 节日福利