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职位搜索/百度/大模型推理架构研发工程师(J95970)
Baidu logo
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百度 (Baidu)

职位信息

北京市 / 上海市 / 广东省-深圳市
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

性能优化CUDA计算机体系结构异构计算大模型推理PaddlePaddleFlashattention量化算法
💡

核心评价

百度核心AI岗,技术前沿挑战大,成长空间广阔,薪资竞争力强,但需适应现场办公及可能的高强度工作节奏。

大模型推理架构研发工程师(J95970)

🤖 AI 估测:¥35K-70K

发布时间:22 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是百度大模型推理架构研发工程师,主要负责文心大模型及飞桨(PaddlePaddle)深度学习平台的推理性能优化与框架开发
你将深度参与从底层硬件(CPU/GPU)优化到前沿技术(如FlashAttention、量化算法)跟踪的全链路工作,并支持搜索、萝卜快跑等核心业务的大模型推理落地

✓工作职责

负责百度文心大模型的推理性能优化
参与飞桨深度学习平台( PaddlePaddle)推理框架的设计、开发和业务支持
负责深度学习框架的性能优化工作,包括但不限于功能模块在CPU/GPU上的深度优化工作
负责深度学习推理框架前瞻技术的跟踪调研,实现技术创新突破
参与深度学习框架的易用性优化工作,使开发者能够以更简单的方式实现各类任务,降低学习成本和开发成本
负责异构高性能计算平台的设计、研发,高性能计算库、通信库开发与优化
支持百度萝卜快跑、搜索等业务大模型的推理性能优化

⭐最低要求

热爱编程,精通C++/Python,精通CUDA 编程
具有独立开发能力,精通计算机体系结构,有汇编级别开发经验,对AI算法和主流框架有丰富的应用或开发经验
了解FlashAttention、PagedAttention、MoE、Chunked Prefill 等大模型核心技术
了解常见的大模型量化算法(如AWQ、GPTQ、SmoothQuant 等)及量化算子的实现
了解大模型通信算子(如Allreduce 等)及计算通信 overlap 实现
有分离式部署(PD 分离)开发经验
软素质:
目标驱动,并有探索精神
团队协作及沟通能力
具备分析和解决问题的能力
有极强的学习能力和知识迁移能力

👍优先资格

具有以下条件者优先:
精通PaddlePaddle、Pytorch、TensorFlow等主流开源框架,做过源码级优化移植等工作,有 vLLM、TGI、SGLang、TensorRT-LLM等大模型推理框架的使用或优化经验
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