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职位详情

• 北京
• 5-10年
• 硕士

• 大模型算法
• 模型加速/性能优化
• 并行计算
• 分布式训练
• 算法工程化经验
• 参加算法相关竞赛/获奖
• 团队管理经验

1、负责火山引擎机器学习训练和推理框架的研发和性能优化，支撑火山引擎机器学习平台和方舟大模型平台的相关需求和架构迭代； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU 优化技术的引入落地； 5、研boss究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。 职位要求 1、有C/C++/Python/Cuda开发经验，熟练使用Linux 系统/ GDB /Nsight等工具，ACM/ICPC/Codeforces等获奖者优先； 2、能够从产品思维、机器性能和稳定性、团队协作等多种视角，高标准要求自己的技术方案和每一行代码； 3、对如下一个或多个领域有经验，或者无经验但有浓厚直聘的兴趣（须额外付出自己的时间进行深入研究和探索）： a. 大来自BOSS直聘模型系统：基础模型的分布式训练（Scaling Laws）、高效微调（Lora/P-Tuning/RLHF）、推理引擎和优化（并行策略、量化压缩、算子优化等）、Transformer模BOSS直聘型结构(Sparse/MoE/LongContext等)； b. AI+HPC：并行计算(CPU/Cuda/OpenCL)、通信(NCCL/MPI/RDMA/DPDK)、AI编译器(MLIR/TVM/Trition/LLVM)、Linux OS及Kernel； c. 机器学习算法：各类基于梯度的经典算法与经典模型(ResNet/BERT/GPT/Swin Transformer/MLP-Mikanzhunxer）、多模态(CLIP/BLIP/miniGPT4)。