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职位搜索/超威半导体/LLM Training&Agent Engineer
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超威半导体 (AMD)

职位信息

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

GPULLMCUDA分布式训练推理优化
💡

核心评价

顶尖芯片公司的核心AI岗,技术前沿、成长性极佳、薪资竞争力强,工作地点固定。

LLM Training&Agent Engineer

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:23 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大语言模型(LLM)训练与智能体(Agent)系统开发的高级工程师职位
你将负责LLM的训练、微调与性能优化,并设计和开发基于LLM的智能体系统,使其具备工具调用、规划推理和多智能体协作等能力
同时,你还需要优化LLM的推理性能,并与研究及产品团队合作,推动LLM在实际应用中的落地

✓工作职责

训练、微调和优化大语言模型(LLMs),包括但不限于预训练、SFT和RLHF流程
设计和开发基于LLM的智能体系统(例如:工具使用、规划与推理、多智能体协作)
优化LLM推理性能,包括延迟、吞吐量和内存(VRAM)使用率
参与GPU计算优化,包括算子/内核优化和并行化策略
与研究及产品团队合作,推动LLM在实际应用中的部署

⭐最低要求

计算机科学、人工智能或相关专业本科及以上学历
4年以上相关开发经验
精通Python或C++中的至少一门语言,具备扎实的工程能力
熟悉LLM训练工作流,有训练或微调的实际经验
有LLM产品部署经验者优先
有智能体开发经验(例如:LangChain、内部智能体、工具使用系统)
熟悉LLM推理优化技术,包括但不限于加速、量化和KV缓存
了解GPU计算原理,有算子/内核优化经验

👍优先资格

有大模型训练经验(例如:分布式训练、Megatron、DeepSpeed)
熟悉CUDA或Triton,有GPU内核开发或优化经验
有高性能计算(HPC)或推理框架优化经验
有在生产环境中部署智能体系统的实际经验(例如:复杂任务规划、多工具编排)
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