分布式训练框架开发工程师

岗位职责： 1、负责深度学习模型训练优化，包括计算/存储/通信系统优化、软硬件系统优化、分布式训练等，提升训练速度、加快算法迭代速度、降低训练资源成本； 2、负责深度学习模型推理优化，包括模型压缩、加速等，减低推理延迟； 3、负责推理服务框架研究，实现模型服务高效部署； 4、负责开源能力集成框架设计和开发，实现开源社区优秀开源能力高效集成到平台； 5、跟踪深度学习框架和工程前沿技术和趋势，持续推进平台创新。

任职要求： 1、计算机及相关专业本科及以上学历，3年以上系统开发经验； 2、熟悉 Python和 C++，具备优秀的开发和优化能力； 3、精通至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow等），了解其底层原理和优化策略； 4、熟悉分布式深度学习训练方法和工具，如 DeepSpeed、Megatron、Horovod、PyTorch DDP 等； 5、有高性能计算的优化经验，了解 CUDA、cuDNN、TensorRT 或 TVM 等加速库的使用和优化； 6、熟悉主流深度学习模型，如Transformer、StableDiffusion等。 【加分项】 1、有模型加速和压缩技术的实际项目经验，包括量化、剪枝、知识蒸馏等； 2、参与过深度学习框架的开发或优化，能够在开源框架上做二次开发或定制优化。

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