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职位搜索/滴滴出行/训练性能优化工程师
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滴滴出行 (DiDi)

职位信息

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

PyTorch性能优化自动驾驶CUDAGPU架构分布式训练大模型
💡

核心评价

顶尖大厂核心业务,前沿AI算力优化,技术成长性极强,工作地点固定。

训练性能优化工程师

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:14 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是滴滴出行自动驾驶部门的核心技术岗位,专注于大模型训练的性能优化
你将负责从数据处理、模型计算到多机通信的全链路优化,解决训练瓶颈,并开发稳定性工具,确保自动驾驶大模型的高效、稳定训练

✓工作职责

负责大模型训练框架的开发、优化, 跟踪大模型训练优化前沿技术,并将其应用于自动驾驶大模型的训练
负责自动驾驶模型训练相关的资源及效率优化,深入分析大模型训练瓶颈,从数据处理、模型计算、多机通信、显存优化等多角度全链条开展优化
负责模型训练稳定性工具建设,能在模型训练异常时,通过监控指标及时发现问题原因并解决
从计算专业角度,赋能算法,影响算法设计硬件友好的模型结构

⭐最低要求

熟悉深度学习训练流程,精通PyTorch框架,了解常见模型结构及训练原理
熟练掌握 Python/C++ 编程语言,具备工具开发能力,能独立设计并实现性能优化工具
熟悉 GPU 架构、cuda编程及相关性能分析工具Nsight Compute、Nsight System等,具备模型训练优化经验,及实际业务优化落地经验
熟悉多机训练通信策略及通信优化
良好的沟通协作能力,能清晰理解业务需求并转化为技术方案
对AI算力优化有浓厚兴趣,具备较强的问题分析与解决能力

👍优先资格

熟悉PyTorch等深度学习框架实现细节、原理及分布式训练流程
熟悉 Megatron-LM,DeepSpeed等主流分布式框并行加速库,或者熟悉分布式训练并行技术
熟悉高性能异构计算及感兴趣的同学
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