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高性能计算研发工程师
35k-60k
杭州
经验3-5年
硕士及以上
算法工程师
岗位所属职位类型
全职
人工智能服务
PyTorch
机器学习算法/工程化经验
计算机相关专业
云计算|云存储
深度学习经验
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职位诱惑:
大厂人工智能战略方向,发展前景广阔
职位描述:
岗位职责:(部分匹配即可)
1、针对大模型推理、训练等场景,优化和扩展vLLM、SGLang等框架的核心模块,提升计算效率与资源利用率;
2、能够使用Profiler手段,分析训练瓶颈,使用分布式策略调优、算子优化等手段来提升训练性能;
3、提升分布式推理下模型并行(ModelParalleism)、数据并行(Data Paralelism)等场景下的性能;
4、支撑异构AI芯片上的调度框架设计与优化,提升系统的实时性、吞吐率、算力利用率等指标;
5、针对不同端侧设备的硬件特性(CPU、GPU、NPU 等)进行镜像和训推框架适配,针对特定硬件架构和推理引擎进行性能优化;
6、深入分析GPU硬件架构特性(如Tensor Core、显存带宽、通信机制等),设计并实现高性能算子与算法;
7、探索前沿技术方向(如混合专家模型MoE、强化学习算法等),推动AI工程化落地的效率提升。
岗位要求:(部分满足即可)
1、熟练GPU的高性能计算优化技术,深入理解计算机体系结构,熟悉并行计算优化、访存优化等;
2、熟悉TensorRT-LLM、LMDeploy、vLLM、SGLang等大模型推理框架,有实际性能调优经验(如KV Cache优化、动态批处理、Attention算子定制等);
3、扎实的高性能计算基础,熟悉并行计算、内存优化、通信优化等技术;
4、至少熟练使用C++/Python/Golang中一种,具备良好的算法设计与代码实现能力;
5、熟悉Pytorch,Deepspeed等主流分布式框架的使用和原理,熟练掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架;
6、了解深度学习算法基本原理,熟悉深度学习训练框架及其模型文件的解析;
7、了解通信架构原理、有分布式优化和通信优化经历者优先;
8、了解深度学习模型的量化压缩、推理加速等优化技术;
9、了解通信架构原理、有分布式优化和通信优化经历者优先。
附加信息:
候选人加分项:训推性能优化、通信优化、模型优化
工作地址
杭州
-
西湖区
- 杭州或者北京
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职位发布者:
果实
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面试评价
【查看更多评价】
匿名
半年前
描述相符
面试官
公司环境
面试官很nice
[面试过程]
能力还是不够(⊙o⊙)哇,继续努力,下次还去
(19)
匿名
半年前
描述相符
面试官
公司环境
面试效率高
环境高大上
面试官很nice
[面试过程]
面试官特别好,聊的也比较细,遗憾没有见到运营老大,不过研发老大也很nice呀,期待佳音。
(59)
匿名
半年前
描述相符
面试官
公司环境
面试官是大牛
[面试过程]
面试过程比较愉快,等待HR沟通
(2)
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