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崗位職責(zé) 1. 負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練框架的研發(fā)與優(yōu)化，支持大規(guī)模分布式訓(xùn)練任務(wù)（如多機(jī)多卡并行、混合精度訓(xùn)練）； 2. 設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)高并發(fā)、低延遲的模型線上推理服務(wù)，優(yōu)化服務(wù)端性能（QPS/延遲/資源占用）； 3. 參與AI框架核心模塊開(kāi)發(fā)（如自定義算子、自動(dòng)微分、計(jì)算圖優(yōu)化），深入理解PyTorch等框架的運(yùn)行機(jī)制； 4. 構(gòu)建和維護(hù)高效的Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境，設(shè)計(jì)自動(dòng)化工具鏈（編譯/部署/監(jiān)控），保障模型訓(xùn)練與服務(wù)的穩(wěn)定性。 任職要求 1. 技術(shù)基礎(chǔ): 熟練掌握C/C++或Python，熟悉多線程編程（如鎖、線程池、協(xié)程）、常用設(shè)計(jì)模式（工廠/單例/觀察者）； 熟悉Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境，熟練使用Shell腳本、性能分析工具（perf/strace/gdb）、系統(tǒng)級(jí)調(diào)試； 熟悉深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow），了解其核心機(jī)制（如動(dòng)態(tài)圖、梯度計(jì)算、CUDA加速）； 2. 工作經(jīng)驗(yàn)(滿足其一即可）： 模型線上服務(wù)方向; 有模型部署經(jīng)驗(yàn)，熟悉TensorRT/ONNX/Triton等推理框架，掌握性能優(yōu)化技術(shù)（量化/剪枝/動(dòng)態(tài)批處理）； 熟悉高并發(fā)服務(wù)開(kāi)發(fā)（gRPC/RESTful API），具備分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力（負(fù)載均衡/容災(zāi)）。 模型訓(xùn)練方向: 有大規(guī)模分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，熟悉DDP/Horovod等框架，掌握顯存優(yōu)化（梯度檢查點(diǎn)/混合精度）； 熟悉數(shù)據(jù)處理流水線優(yōu)化（Dataset/DataLoader）、訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（Kubernetes/Slurm）。 3. 加分項(xiàng): 參與過(guò)開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow）的源碼貢獻(xiàn)； 有CUDA編程經(jīng)驗(yàn)，或內(nèi)核級(jí)性能調(diào)優(yōu)案例（如自定義算子、內(nèi)存池設(shè)計(jì)）； 熟悉容器化技術(shù)（Docker/K8s）、CI/CD工具鏈。