职位描述1. 负责⼤规模算⼒集群下AI框架的设计与建设。 2. 构建并维护⼤规模算⼒集群的分布式训练系统，⽀持⼤模型训练。 3. 优化⼤模型训练 GPU 利⽤率、内存占⽤和训练吞吐量，消除训练瓶颈。 4. 优化数据加载器效率，缩短从数据到达模型训练的耗时。 5. 与研发团队密切合作，⽀持多模态⼤模型及运控模型训练优化。 6. 构建低延迟推理流⽔线：⽤于机器⼈实时控制，并应⽤量化（Quantization）、蒸馏（Distillation）和模型编译等技术优化推理性能。任职要求1. 具备千卡级 GPU 集群训练实践，熟悉⼤模型训练中的常⻅问题与系统级解决⽅案； 2. 熟练掌握 DDP / FSDP 等分布式机制底层原理； 3. 熟练运⽤ DeepSpeed、Megatron-LM 等主流框架； 4. 具备结合模型结构制定最优并⾏策略⽅案能⼒； 5. 具备全栈性能分析能⼒，能够⾼效识别训练过程中计算、通信与数据加载链路中的关键瓶颈，并进⾏针对性优化； 6. 有ML Infra 或 AI 训练平台构建经验者优先。 7. 有多模态⼤模型及强化学习训练经验者优先。 8. 主导过千卡级集群训练架构设计与性能攻坚，在算⼦优化、⾃研通信协议或并⾏策略领域有深度产出者优先。