Machine Learning Engineer (Training Optimization)的工作地点在哪里？

该职位工作地点位于北京市。工作形式为仅现场办公。

Machine Learning Engineer (Training Optimization)

🤖 AI 估测：¥35K-70K

发布时间：9 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大规模机器学习模型训练系统优化的工程师岗位

你将负责设计、实现和优化用于训练多模态及基础模型的分布式系统，使用Megatron-LM、NeMo、FSDP等前沿框架，并深入GPU计算、内存和通信层面的性能调优

该职位位于AI研究与系统工程的交叉点，直接参与构建支撑Canva下一代产品的核心技术

✓工作职责

设计、实现和优化用于训练的大规模机器学习系统

改进包括GPU利用率、通信开销和内存效率在内的所有性能方面

与研究及建模团队合作，使系统与算法需求保持一致

评估并应用使用行业领先框架进行分布式训练的最佳实践

深入底层优化，包括编写自定义CUDA或Triton内核

调试、分析和微调训练工作流，以实现新的可扩展性水平

⭐最低要求

具备系统优先的工程思维，适应快节奏、高影响力的环境

深入了解大规模分布式模型训练，并精通计算栈各层级的优化细节

对LLMs、多模态AI或扩散模型有扎实背景

精通Python

深入了解PyTorch或JAX，以及Megatron-LM、NeMo或DeepSpeed等库

熟悉常见的优化技术，如FSDP/ZeRO、梯度检查点或低精度数据类型

具备使用CUDA或Triton编写自定义GPU内核的实践经验

出色的沟通和解决问题能力，包括完全精通英语

👍优先资格

熟悉系统编程语言（例如C++或Rust）者优先

Machine Learning Engineer (Training Optimization)

🤖 AI 估测：¥35K-70K

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核心评价

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