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崗位職責 1. 負責深度學習模型訓練框架的研發(fā)與優(yōu)化，支持大規(guī)模分布式訓練任務（如多機多卡并行、混合精度訓練）； 2. 設計和實現高并發(fā)、低延遲的模型線上推理服務，優(yōu)化服務端性能（QPS/延遲/資源占用）； 3. 參與AI框架核心模塊開發(fā)（如自定義算子、自動微分、計算圖優(yōu)化），深入理解PyTorch等框架的運行機制； 4. 構建和維護高效的Linux開發(fā)環(huán)境，設計自動化工具鏈（編譯/部署/監(jiān)控），保障模型訓練與服務的穩(wěn)定性。 任職要求 1. 技術基礎: 熟練掌握C/C++或Python，熟悉多線程編程（如鎖、線程池、協(xié)程）、常用設計模式（工廠/單例/觀察者）； 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，熟練使用Shell腳本、性能分析工具（perf/strace/gdb）、系統(tǒng)級調試； 熟悉深度學習框架（PyTorch/TensorFlow），了解其核心機制（如動態(tài)圖、梯度計算、CUDA加速）； 2. 工作經驗(滿足其一即可）： 模型線上服務方向; 有模型部署經驗，熟悉TensorRT/ONNX/Triton等推理框架，掌握性能優(yōu)化技術（量化/剪枝/動態(tài)批處理）； 熟悉高并發(fā)服務開發(fā)（gRPC/RESTful API），具備分布式系統(tǒng)設計能力（負載均衡/容災）。 模型訓練方向: 有大規(guī)模分布式訓練經驗，熟悉DDP/Horovod等框架，掌握顯存優(yōu)化（梯度檢查點/混合精度）； 熟悉數據處理流水線優(yōu)化（Dataset/DataLoader）、訓練任務調度（Kubernetes/Slurm）。 3. 加分項: 參與過開源深度學習框架（PyTorch/TensorFlow）的源碼貢獻； 有CUDA編程經驗，或內核級性能調優(yōu)案例（如自定義算子、內存池設計）； 熟悉容器化技術（Docker/K8s）、CI/CD工具鏈。