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职位搜索/快手/大模型推理/训练引擎研发工程师
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快手 (Kwai)

职位信息

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

PyTorch高性能计算深度学习框架CUDA分布式训练大模型推理
💡

核心评价

前沿大厂技术岗,技能成长性极佳,薪资竞争力强,但WLB未知。

大模型推理/训练引擎研发工程师

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:20 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是快手公司的大模型推理/训练引擎研发工程师,主要负责大规模深度学习推理引擎和大模型训练解决方案的研发与优化工作
你将参与底层算子优化、框架调度策略改进,并与算法团队合作探索RLHF、MoE等前沿方向,旨在提升模型训练和推理的性能、效率与稳定性

✓工作职责

参与快手大规模深度学习推理引擎、大模型训练解决方案的研发与优化,包括大模型推理、模型训练框架、微调平台等
参与底层算子的优化、通过优化访存pattern、计算提升推理性能,与算法部门合作,为公司大模型定制训练方案,探索RLHF、MoE、多模态、longcontext等前沿方向,提升训练性能
优化推理框架上层调度策略,通过机内、机间的计算任务调度和通讯优化提升引擎性能
优化现有大语言模型相关工具和平台,提高模型训练、维护效率,降低成本,提升训练服务稳定性

⭐最低要求

本科以上学历,电子、自动化、计算机类专业优先
了解分布式系统或高性能计算相关知识,具备良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力
熟悉Linux开发环境、熟练使用Pytorch训练框架,掌握 C++/Python编程语言
具有良好的团队合作精神和沟通能力
热爱钻研技术,善于分析、解决工程问题,能够对算法和底层的协同优化起到核心桥梁作用

👍优先资格

熟悉tensorflow、pytorch、TensorRT, FasterTransformer等主流推理和训练框架,并有相关优化经验者优先
具备大模型训练、分布式训练、微调经验、HPC基础知识,了解集合通信和CUDA编程,熟悉triton、cutlass、有算子库开发经验者优先
在国际顶级会议/期刊上有相关论文发表优先
有机器学习平台开发和深度学习框架开发等领域开发经验优先
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