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职位详情

岗位方向:
1、软硬件结合的推理性能优化(推理引擎+融合算子+国产GPU)
2、大模型训推并行计算优化(EP、PP、TP、DP等)

职位描述:
1)负责大模型训练和推理过程的性能优化,通过量化、蒸馏、剪枝、软硬件(TPU、GPU)、并行计算设计等方式提升性能,节省成本。
2)设计和开发深度学习模型,专注于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer等架构,使用TensorFlow、PyTorch等框架进行大语言模型和多模态模型开发、训练和调优,提升训练和推理效率。
3)结合深度学习技术及大语言模型、多模态技术,设计和优化AI应用效果和效率。
岗位要求:
1)硕士及以上学历,计算机科学、人工智能相关专业。
2)熟悉主流ML框架(TensorFlow、Keras、PyTorch、scikit-learn等),深入理解深度学习原理,精通深度学习框架(TensorFlow、PyTorch),有一定的NLP、CV或强化学习领域的实践经验。熟悉分布式训练技术,如DeepSpeed、Megatron、TensorFlowDistributed、PyTorchDistributed。精通AI推理引擎(vLLM、LM-Deploy、TensorRT-LLM、TensorFlowServing、TorchServe、ONNXRuntime等)。
3)熟悉模型优化技巧,能够在多种硬件平台(CPU、GPU、TPU等)上调优模型。熟悉生成模型(如GPT、LLaMA、Qwen)和强化学习,有实际的生成模型微调经验,对多模态模型在训练和推理过程中的资源优化有深入理解,确保多模态模型在业务场景中的高效应用。
4)熟悉常用的多模态模型(如CLIP、Blip等)的原理和应用,能够在文本、图像、音频等多种数据源之间进行融合和生成。具备多模态数据的处理和特征提取能力,能够根据业务需求进行数据预处理、嵌入和模型微调。熟悉向量检索技术,能够支持跨模态的内容检索和匹配,为多模态AI应用提供技术支持。
加分项:
1)熟悉推理加速技术(vLLM、TensorRT、OpenVINO、CUDA)。
2)熟悉Docker、Kubernetes等容器技术者优先。
2025-10-28 05:36
IP属地:广东
企业发布信息图
北京海特人才服务有限责任公司
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