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职位搜索/小红书/大模型异构计算优化工程实习生
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小红书 (Xiaohongshu)

职位信息

北京市
初级经验
实习生
仅现场办公
学历未注明
实习/见习

标签

💡

核心评价

技术前沿性强、成长空间巨大的顶尖平台实习岗,适合追求极致技术发展的候选人。

大模型异构计算优化工程实习生

🤖 AI 估测:¥8K-15K

发布时间:11 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大模型异构计算优化的实习岗位
你将深度参与基于国产芯片(如NPU/PPU)的大模型训练/推理引擎的开发与优化,并将这些能力应用于小红书的核心业务,解决前沿AI模型在实际落地中的技术难题
核心工作包括引擎架构设计、性能极致调优以及与芯片原厂的生态合作

✓工作职责

核心引擎开发与优化:负责或深度参与基于国产异构计算芯片(如NPU/PPU等)的大模型训练/推理引擎的架构设计、开发与迭代,构建高性能、高稳定性的上层软件栈
大模型业务落地:将引擎能力应用于公司核心业务,主导或参与多模态、大语言模型等前沿AI模型在国产芯片上的训练、微调与推理部署,解决实际落地中的技术难题
极致性能调优:针对各类业务大模型,进行深度的推理调度策略优化和关键算子(Kernel)的性能剖析与极致优化,持续提升系统的吞吐量、降低延迟
生态合作与协同:作为技术接口人,与国产芯片原厂技术支持团队紧密合作,高效推进芯片驱动、基础软件栈的引入、问题排查与版本迭代,确保技术路线顺畅推进

⭐最低要求

熟练掌握 C++/Python 编程,具备扎实的计算机体系结构、数据结构和算法基础,具备良好的编程习惯
有至少一款非Nvidia GPU的异构计算芯片适配大模型训练、推理框架的相关经验,包括但不限于AI框架适配、模型移植、性能优化或算子开发
熟悉至少一种主流的机器学习框架(PyTorch/PaddlePaddle/TensorFlow等),对框架内部实现有一定了解
具备大型深度学习模型(尤其是大语言模型LLM或多模态模型)的训练或推理优化实践经验,能独立解决功能研发及性能优化问题

👍优先资格

深入理解AI芯片(GPU/NPU)的硬件架构(如Tensor Core、内存 hierarchy)及其软件栈(如CUDA/OpenCL, ROCm, CANN)
具备使用性能分析工具(如Nsight Systems/Compute, Ascend Profiler)的经验
熟悉常见的并行计算模型(如SIMT、SPMD)和并行编程范式(如MPI、OpenMP),了解其适用场景与优劣
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