职位描述1、参与具身大模型分布式训练系统建设，支持预训练、微调及强化学习任务。 2、优化训练过程中的计算、通信、显存和数据加载效率，提升 GPU 利用率与训练稳定性。 3、负责模型量化、算子优化和推理引擎适配，提升端侧推理性能。 4、开展模型时延、吞吐、显存和功耗分析，定位并解决性能瓶颈。 5、建设训练与推理性能基线、自动回归及模型部署工具链。任职要求1、2027 届本科及以上学历，计算机、人工智能、电子信息等相关专业。 2、熟练掌握 Python 和 C++，熟悉 PyTorch 等深度学习框架。 3、熟悉 DDP、FSDP、DeepSpeed、Megatron-LM 等分布式训练技术中的一种或多种。 4、熟悉 CUDA、TensorRT、vLLM、SGLang、Triton 或模型量化技术中的一种或多种。 5、有模型训练、推理部署、性能优化、竞赛或开源项目经验者优先。 6、在机器学习、系统、高性能计算或编译优化等相关领域顶级会议发表论文者优先。
