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大模型高性能网络研究（J71048）
大模型高性能网络研究（J71048）
发布于 大约 4 小时前实习/见习
北京市
其它
实习生
仅现场办公
硕士
数据分析
高性能计算
原型实现
论文撰写
AI计算
网络优化
大模型
Ccf A/B
通信Overlap
AI 估算 · 4k–8k
百度实习薪资具竞争力，技术岗实习薪资中等偏上，可积累前沿AI经验。
职位详情
关于这个职位
这是一个百度大模型高性能网络研究实习岗位，你将参与大模型计算中通信与底层基础设施的联合优化研究，设计并实现优化方案，完成实验和论文撰写
适合对AI计算和网络优化有浓厚兴趣的在读硕士/博士
最低要求
高性能计算、网络等专业在读硕士/博士，研究方向与AI计算相关
具备基础代码能力，能独立完成原型实现、实验设计与数据分析
有CCF A、B类会议/期刊论文发表经验
可实习3个月以上者优先
工作职责
大模型计算中通信overlap与底层基础设施的联合优化
针对大模型计算需求，研究基础设施层面对应的优化方案
推进大模型计算优化方案的设计与实现
完成优化相关的对比实验、数据分析与论文撰写
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入百度，拥有顶级AI平台和资源，接触前沿大模型场景
- 研究内容与产业紧密结合，成果可直接落地
- 有机会发表CCF A/B类论文，学术价值高
- 研究难度较大，需要同时理解计算和网络两方面的底层知识
- 实习时间要求至少3个月，需长期投入
- 适合对AI系统优化有热情、具备较强代码和学术能力的在读研究生
缺点 / 挑战
- 论文发表压力大，需要较强的独立研究能力
角色解读
- 成长为AI系统优化方向的资深研究员或工程师，主导关键课题
- 积累顶级会议论文发表，为后续深造或工业界研究岗位铺路
- 深入大模型基础架构，未来可转向AI芯片、网络协议等更底层方向
- 研究大模型计算中通信与基础设施的联合优化方法，探索通信overlap技术
- 设计并实现优化方案，进行实验对比和数据分析
- 撰写CCF A/B类会议或期刊论文，总结研究成果
- 扎实的高性能计算和网络知识，理解AI计算工作流
- 较强的代码能力，能独立完成原型系统实现
- 有CCF A/B类论文发表经验，熟悉学术研究方法
申请策略
- 在简历中体现对百度大模型技术栈的了解，如飞桨（PaddlePaddle）生态
- 准备好一个简短的研究方向介绍，展示你的思考和匹配度
- 突出高性能计算或AI相关的项目/论文经历，尤其是通信优化方向的成果
- 列出发表的CCF A/B类论文，注明会议/期刊等级
- 强调代码能力，附上GitHub链接或开源贡献
- 补充大模型训练/推理的通信模式相关知识，如allreduce、ring等
- 练习PyTorch分布式训练和性能分析工具
面试指南
- 对于技术问题：先阐述定义和背景，再列出关键方法，最后举例或量化
- 对于论文介绍：用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰叙述
- 对于代码题：先理清算法思路，再动手编码，注意边界条件和复杂度
- 你如何理解大模型训练中的通信overlap？有哪些常见的优化手段？
- 请介绍你最近的一篇论文，重点说明创新点和实验设计
- 用代码实现一个简化版的allreduce算法，并分析时间开销
- 你在研究中遇到过哪些挑战？如何解决的？
- 复习大模型分布式训练的经典论文，如Megatron-LM、DeepSpeed的通信优化
匹配度报告
68
综合匹配度
前沿AI研究实习，学术价值高，薪资一般，需长期投入。
适合人群
最适合注重技能成长和学术成就的求职者，尤其是希望在大模型领域发表论文的研究生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利50
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
50较低
实习薪资未明确，但百度实习待遇有一定竞争力，作为短期实习薪资满足基本生活。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展匹配
90较高
该岗位聚焦大模型前沿技术，有论文发表机会，能极大提升技术深度和学术影响力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、高性能计算、网络优化、通信overlap、AI计算
成长机会论文撰写
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作，实习需保证至少3个月到岗。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
AI大模型是高速增长赛道，研究内容具有推动技术进步的意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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