小米训练平台性能优化工程师实习生招聘

职位描述
深度优化训练流程
主导模型训练全链路性能分析与优化，设计GPU资源弹性调度策略
开发自动化训练加速工具链，构建可扩展的云端训练框架
研发混合精度训练、梯度压缩等前沿技术，突破训练吞吐瓶颈
构建训练优化体系
制定标准化训练效能评估体系，建立成本-效率量化模型
设计可复用的训练加速组件库，沉淀最佳实践方法论
开发训练过程性能分析平台，实现性能问题智能诊断
赋能业务研发
优化多任务资源调度策略，提升GPU集群整体利用率
为算法团队提供训练加速解决方案，缩短模型迭代周期

职位要求
1.精通深度学习训练加速技术，熟悉分布式训练框架设计
2.掌握CUDA编程及GPU性能分析工具（nsys/torch profiler）
3.熟练使用PyTorch框架，具备训练流程优化实战经验
4.熟悉常见模型压缩技术（量化/剪枝/蒸馏）及落地应用
5.具备大规模集群资源调度系统开发经验者优先
【技术加分项】
1.有mmcv//deepspeed/megatron/ray等训练框架开发经验
2.算子优化经验,triton/cuda等开发经验.
3.熟悉MPI/NCCL等分布式通信协议
4.在MLSys/ICLR等顶会发表过训练优化相关论文

小米科技校招内推码: 1ZKSZUE 
投递链接: https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/s/ig0XgB1AK8E

地点：北京小米科技园
联系邮箱：libin37@xiaomi.com

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