職位描述
人工智能
崗位職責：
1.大模型系統(tǒng)架構開發(fā)：
a.設計并實現(xiàn)高性能、可擴展的大模型訓練與推理系統(tǒng)，優(yōu)化分布式計算、顯存管理、通信效率等關鍵模塊。
b.開發(fā)或改進大模型框架（如Verl、vLLM、Megatron等），支持十億級/百億級/千億級參數(shù)的穩(wěn)定訓練與高效推理。
2.性能優(yōu)化與調(diào)優(yōu)：
a.解決大模型在訓練/推理中的瓶頸問題（如計算、存儲、通信），通過算子融合、流水線并行、量化壓縮等技術提升效率。
b.針對硬件（GPU/昇騰）特性進行底層優(yōu)化，實現(xiàn)低延遲、高吞吐的推理服務。
3.基礎設施構建：
a.搭建大模型開發(fā)與部署的全棧工具鏈，包括數(shù)據(jù)預處理、分布式訓練集群管理、模型服務化（如vLLM、SGLang）等。
b.設計容錯、彈性伸縮的推理平臺，支持多租戶、高并發(fā)場景需求。
4.前沿技術探索：
a.跟蹤LLM領域最新進展（如MoE、RLHF、多模態(tài)），將研究成果工程化落地。
b.探索大模型與邊緣計算、知識圖譜、具身智能等技術的結合。
1.大模型系統(tǒng)架構開發(fā)：
a.設計并實現(xiàn)高性能、可擴展的大模型訓練與推理系統(tǒng)，優(yōu)化分布式計算、顯存管理、通信效率等關鍵模塊。
b.開發(fā)或改進大模型框架（如Verl、vLLM、Megatron等），支持十億級/百億級/千億級參數(shù)的穩(wěn)定訓練與高效推理。
2.性能優(yōu)化與調(diào)優(yōu)：
a.解決大模型在訓練/推理中的瓶頸問題（如計算、存儲、通信），通過算子融合、流水線并行、量化壓縮等技術提升效率。
b.針對硬件（GPU/昇騰）特性進行底層優(yōu)化，實現(xiàn)低延遲、高吞吐的推理服務。
3.基礎設施構建：
a.搭建大模型開發(fā)與部署的全棧工具鏈，包括數(shù)據(jù)預處理、分布式訓練集群管理、模型服務化（如vLLM、SGLang）等。
b.設計容錯、彈性伸縮的推理平臺，支持多租戶、高并發(fā)場景需求。
4.前沿技術探索：
a.跟蹤LLM領域最新進展（如MoE、RLHF、多模態(tài)），將研究成果工程化落地。
b.探索大模型與邊緣計算、知識圖譜、具身智能等技術的結合。
崗位要求：
1.計算機科學、人工智能或相關領域的碩士/博士學歷，2年以上系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗；
2.精通以下至少一個方向：
a.分布式系統(tǒng)：熟悉NCCL、RDMA、MPI等通信協(xié)議，有大規(guī)模分布式訓練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。
b.GPU/NPU編程：精通CUDA、OpenAI Triton或Ascend C，能進行內(nèi)核級性能優(yōu)化。
c.機器學習框架：深入理解Verl/vLLM/Megatron底層機制，參與過框架開發(fā)或貢獻者優(yōu)先。
3.扎實的算法基礎，熟悉Transformer架構及大模型關鍵技術（如KV Cache、Flash Attention）。
4.優(yōu)秀的編程能力（Python/C++），熟悉Linux開發(fā)環(huán)境與容器化技術（Docker/K8s）。
5.熟悉LLM生態(tài)工具鏈（如Hugging Face、LangChain、LoRA）。
加分項
1.發(fā)表過MLSys、NeurIPS、OSDI等頂會論文，或開源項目核心貢獻者。
2.有百億以上參數(shù)的大模型訓練/推理落地經(jīng)驗。
3.熟悉LLM生態(tài)工具鏈（如Hugging Face、LangChain、LoRA）。
1.計算機科學、人工智能或相關領域的碩士/博士學歷，2年以上系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗；
2.精通以下至少一個方向：
a.分布式系統(tǒng)：熟悉NCCL、RDMA、MPI等通信協(xié)議，有大規(guī)模分布式訓練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。
b.GPU/NPU編程：精通CUDA、OpenAI Triton或Ascend C，能進行內(nèi)核級性能優(yōu)化。
c.機器學習框架：深入理解Verl/vLLM/Megatron底層機制，參與過框架開發(fā)或貢獻者優(yōu)先。
3.扎實的算法基礎，熟悉Transformer架構及大模型關鍵技術（如KV Cache、Flash Attention）。
4.優(yōu)秀的編程能力（Python/C++），熟悉Linux開發(fā)環(huán)境與容器化技術（Docker/K8s）。
5.熟悉LLM生態(tài)工具鏈（如Hugging Face、LangChain、LoRA）。
加分項
1.發(fā)表過MLSys、NeurIPS、OSDI等頂會論文，或開源項目核心貢獻者。
2.有百億以上參數(shù)的大模型訓練/推理落地經(jīng)驗。
3.熟悉LLM生態(tài)工具鏈（如Hugging Face、LangChain、LoRA）。
工作地點
深圳南山區(qū)南山科技園
入職公司信息
- 入職公司: 廣東粵才人才發(fā)展有限公司
- 公司地址:
- 公司人數(shù): 500-999人
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