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醉江楼
2022-03-25 10:19
拼多多_推荐二组_研发工程师
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推荐 深度学习工程优化(c++)
【拼多多校园招聘】内推链接:
https://careers.pinduoduo.com/campus/grad?t=d6vqRTwPqq
,内推码:d6vqRTwPqq。期待你的加入!我们一起,无拼不青春!(通过此链接投递计入内推,内推简历优先筛选~)
对深度学习工程优化、mlsys感兴趣的同学快来~
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GaoMemg
04-20 22:34
麻城理工学校 地理科学类
明天一定好好学习!
从开学到现在一直摆烂。算法太久没写了,退步的吓人,Java的内容也忘的差不多了,不知道知道这段时间到底在忙什么,每天上完地理的专业课,累的要死,点开邮件做测评做笔试,这段时间经历测评挂,简历挂,笔试挂 ,一面挂,二面挂,三面挂,小厂挂,大厂挂,外包挂,精神状态堪忧,非得有什么要说的那就是明天一定好好学习!
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mqq_
04-16 10:37
算法工程师
阿里智信AI infra团队招实习生
职位描述2021年4月,阿里集团成立智能信息事业群,聚焦AI技术在信息服务赛道的创新应用,从工具到服务,持续为用户提供高效、智能的互联网产品。智能信息事业群核心产品为夸克APP、UC浏览器、书旗小说、超级汇川等,以多APP矩阵,覆盖横跨各年龄段的数亿用户人群,服务超10万客户。目前我们正在用大模型服务于公司的多条业务线,作为智能信息的AI Infra团队,在这里你将深入参与到大模型的训练和推理中: 1、参与大模型离线训练的效率和稳定性提升的工作; 2、参与大模型在线inference吞吐/延迟优化,提升inference性价比的工作; 3、参与上述算力加速软硬件及平台体系化的设计和建设工作,支撑大模型能力建设和落地应用。职位要求,具备以下一项或多项能力:1. 熟悉C/C++、Python等至少一门编程语言,以及Linux下的开经验 2. 了解常用机器学习算法,对文本/多模态大模型相关领域模型,有极佳的工程实现能力,了解TF/Pytorch/Jax等深度学习框架,有相关模型训练和模型效果优化者优先 3. 了解大模型MegatronLM/Deepspeed/Colossal分布式训练框,了解模型量化、蒸馏、剪枝等模型优化原理和策略,有相关训练、调优经验优先4. 了解或使用过使用包括vllm/tgi/tensorrtLLM等模型推理服务框架,有代码分析及实践经验优先 5. 了解GPU/ASIC芯片,了解硬件系统架构,能够针对性的编写高性能的算子实现,有分析及调优能力 5. 在训练/推理加速相关领域的研究和成果发表者优先 ,也欢迎有HPC或体系结构背景的铜须同时我们还希望你 1、学习能力强,有良好的英文论文阅读能力,对新事物保有好奇心,并能快速适应新环境; 2、良好的沟通能力和团队协同能力;能与他人合作,共同完成目标; 3、对所在领域有热情,相信方法总比困难多,善于独立思考并反思总结。base地点:广州,欢迎感兴趣的同学留言、私聊或发送简历到邮箱zhangmaoquan.zmq@alibaba-inc.com
投递阿里巴巴等公司10个岗位
名企内推
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勇敢的乌龟不要葱花
04-30 20:35
测试开发
揭露一些我了解到的关于寒武纪裁员的细节
一、为什么大规模裁员?1、营收不利,寒武纪目前极度依赖政府的订单。寒武纪花了大力气自研的推理引擎magicmind不被客户接受。 原来在mlu100/200系列的客户,如海康大华宇视,对寒武纪力推magicmind不买账,不满意。magicmind现在押宝车载芯片(3226)。安防客户是寒武纪除了政府赏赐的订单以外第二大订单来源。2、寒武纪科创板上市,有五年内盈利要求。原始股东大股东,高管的股份,根据科创板要求,在实现盈利前,不得解禁!但面对当前千亿市值的诱惑,外部营收增长无望的情况下大规模裁员是这帮高管能想出来盈利的唯一办法。二、重点裁员那些部门和岗位?软件部门是重灾区。硬件岗位不受影响。在...
投递寒武纪等公司10个岗位 >
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qing_lin
04-23 17:08
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东南大学 电子信息类
网易雷火笔试,终于有笔试了不过还其他面试,一个深度学习框架,一个AIGC
投递网易雷火等公司10个岗位
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我是阿猩
04-23 22:25
算法工程师
模型部署面经-某小厂-实习
自我介绍,说一些做过的部署相关的项目项目询问,用了TensorRT量化,是PTQ量化吗?为什么要用tensorRT量化,项目有什么速度需求吗?CUDA加速图像预处理,具体的实现方法,用了什么优化手段吗?CUDA加速是自学的吗?可以举例子说一说你分析和优化算子的例子吗?(向量化读取没有加速,面试官说是内存对齐的原因)GUP的内存结构,l1 cacahe、共享内存、l2 cache介绍一下共享的内存怎么优化,bank conflict是什么意思?你对算法了解哪些?介绍一下ByteTrack的匹配过程?为什么选用RK3588芯片,说一说环境搭建和自己模型部署的过程?ARM相关的优化了解吗?聊一些实习规划?聊一些自己未来的职业规划?为什么想要做模型部署,有什么原因?手撕代码,只要说思路,CUDA实现100w的浮点数相加,怎么实现?反问:模型优化多一点还是写算子多一点?对我学习的一些建议,有哪些欠缺的知识?
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