主分类:AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"responsibilities": "【留用实习】大模型AI Infra底软/硬件加速工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1013\n工作地点:北京 / 上海\n发布时间:2026-04-23\n\n岗位职责\n1、负责视频生成大模型/多模态大模型在最新硬件平台上的训练/推理性能分析与优化,目标达成该硬件平台上的极限性能;\n2、负责分析并提升大规模分布式训练系统的集群性能,完成对大规模训练任务故障的根因定位与稳定性提升。\n\n任职要求\n1、掌握Python/C++编程语言,熟练使用Pytorch训练框架或SGlang/vLLM等大模型推理框架;\n2、掌握大模型领域基础算法知识,熟悉常规Transformer/SD模型结构,以及对应的常用性能优化方法;\n3、深刻理解GPU硬件体系结构,能熟练编写高性能cuda kernel。\n加分项:\n1、有分布式大模型训练框架(Megatron/FSDP)或分布式推理引擎开发经验者优先;\n2、有在超节点硬件环境上,做过训练/推理性能优化者优先;\n3、有GPU高性能算子库(Cutlass/Cute、PTX、汇编)、集合通信库(xCCL)、AI编译器(XLA/Dynamo)开发经验者优先。",
"requirements_text": "【留用实习】大模型AI Infra底软/硬件加速工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1013\n工作地点:北京 / 上海\n发布时间:2026-04-23\n\n岗位职责\n1、负责视频生成大模型/多模态大模型在最新硬件平台上的训练/推理性能分析与优化,目标达成该硬件平台上的极限性能;\n2、负责分析并提升大规模分布式训练系统的集群性能,完成对大规模训练任务故障的根因定位与稳定性提升。\n\n任职要求\n1、掌握Python/C++编程语言,熟练使用Pytorch训练框架或SGlang/vLLM等大模型推理框架;\n2、掌握大模型领域基础算法知识,熟悉常规Transformer/SD模型结构,以及对应的常用性能优化方法;\n3、深刻理解GPU硬件体系结构,能熟练编写高性能cuda kernel。\n加分项:\n1、有分布式大模型训练框架(Megatron/FSDP)或分布式推理引擎开发经验者优先;\n2、有在超节点硬件环境上,做过训练/推理性能优化者优先;\n3、有GPU高性能算子库(Cutlass/Cute、PTX、汇编)、集合通信库(xCCL)、AI编译器(XLA/Dynamo)开发经验者优先。",
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"fulltext": "【留用实习】大模型AI Infra底软/硬件加速工程师\n【留用实习】大模型AI Infra底软/硬件加速工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1013\n工作地点:北京 / 上海\n发布时间:2026-04-23\n\n岗位职责\n1、负责视频生成大模型/多模态大模型在最新硬件平台上的训练/推理性能分析与优化,目标达成该硬件平台上的极限性能;\n2、负责分析并提升大规模分布式训练系统的集群性能,完成对大规模训练任务故障的根因定位与稳定性提升。\n\n任职要求\n1、掌握Python/C++编程语言,熟练使用Pytorch训练框架或SGlang/vLLM等大模型推理框架;\n2、掌握大模型领域基础算法知识,熟悉常规Transformer/SD模型结构,以及对应的常用性能优化方法;\n3、深刻理解GPU硬件体系结构,能熟练编写高性能cuda kernel。\n加分项:\n1、有分布式大模型训练框架(Megatron/FSDP)或分布式推理引擎开发经验者优先;\n2、有在超节点硬件环境上,做过训练/推理性能优化者优先;\n3、有GPU高性能算子库(Cutlass/Cute、PTX、汇编)、集合通信库(xCCL)、AI编译器(XLA/Dynamo)开发经验者优先。\n【留用实习】大模型AI Infra底软/硬件加速工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1013\n工作地点:北京 / 上海\n发布时间:2026-04-23\n\n岗位职责\n1、负责视频生成大模型/多模态大模型在最新硬件平台上的训练/推理性能分析与优化,目标达成该硬件平台上的极限性能;\n2、负责分析并提升大规模分布式训练系统的集群性能,完成对大规模训练任务故障的根因定位与稳定性提升。\n\n任职要求\n1、掌握Python/C++编程语言,熟练使用Pytorch训练框架或SGlang/vLLM等大模型推理框架;\n2、掌握大模型领域基础算法知识,熟悉常规Transformer/SD模型结构,以及对应的常用性能优化方法;\n3、深刻理解GPU硬件体系结构,能熟练编写高性能cuda kernel。\n加分项:\n1、有分布式大模型训练框架(Megatron/FSDP)或分布式推理引擎开发经验者优先;\n2、有在超节点硬件环境上,做过训练/推理性能优化者优先;\n3、有GPU高性能算子库(Cutlass/Cute、PTX、汇编)、集合通信库(xCCL)、AI编译器(XLA/Dynamo)开发经验者优先。\n【留用实习】大模型AI Infra底软/硬件加速工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1013\n工作地点:北京 / 上海\n发布时间:2026-04-23\n\n岗位职责\n1、负责视频生成大模型/多模态大模型在最新硬件平台上的训练/推理性能分析与优化,目标达成该硬件平台上的极限性能;\n2、负责分析并提升大规模分布式训练系统的集群性能,完成对大规模训练任务故障的根因定位与稳定性提升。\n\n任职要求\n1、掌握Python/C++编程语言,熟练使用Pytorch训练框架或SGlang/vLLM等大模型推理框架;\n2、掌握大模型领域基础算法知识,熟悉常规Transformer/SD模型结构,以及对应的常用性能优化方法;\n3、深刻理解GPU硬件体系结构,能熟练编写高性能cuda kernel。\n加分项:\n1、有分布式大模型训练框架(Megatron/FSDP)或分布式推理引擎开发经验者优先;\n2、有在超节点硬件环境上,做过训练/推理性能优化者优先;\n3、有GPU高性能算子库(Cutlass/Cute、PTX、汇编)、集合通信库(xCCL)、AI编译器(XLA/Dynamo)开发经验者优先。",
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