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资深模型训练优化工程师

北京 / 深圳 / 苏州 / 上海 社招 · 全职 预训练 / 基座模型

职位描述

负责大模型训练框架研发,主要包括: 1. 基于高性能训练框架(如 Megatron-LM、DeepSpeed、VeRL)或推理框架(如 SGLang、vLLM)进行二次开发与优化; 2. 分析并优化训练阶段的性能瓶颈,包括显存占用、通信延迟、计算效率等; 3. 结合模型算法逻辑,设计和实现针对性的高效分布式并行训练策略; 4. 深入研究 CUDA、通信框架(NCCL、RDMA 等),开发高性能算子及优化分布式通信效率; 5. 配合算法需求,开发 RL 训练框架、迭代 RL 训练算法逻辑,并优化 RL 训练效率。

任职要求

1. 学历背景:统招本科及以上学历,计算机相关专业,具备扎实的理论基础和强大的动手能力; 2. 编程能力: 1. 熟悉 Python/C++/CUDA/CUTLASS/Triton 编程,熟悉 PyTorch 框架及其底层实现; 2. 熟悉分布式系统开发与调试,熟悉分布式通信开发 NCCL/IB/RDMA,有多进程调度与并行算法优化经验者优先; 3. 训练与推理经验: 1. 熟悉大模型结构与算法(LLM/VLM/VLA/DiT、MoE 架构、各种 RL 算法 等); 2. 熟悉分布式训练/推理的常用策略(DP/TP/PP/EP/CP、recompute 等); 3. 有训练框架(如 Megatron-LM、DeepSpeed、VeRL)或推理框架(如 SGLang、vLLM)开发与优化经验;
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