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崗位職責：
1、高性能推理引擎開發(fā)，研發(fā)低延遲推理模型。
1、負責千億級基座模型深度優(yōu)化和架構改造，優(yōu)化注意力機制與位置編碼，提升對復雜語義模式的捕捉能力；
2、設計領域自適應訓練框架，實現(xiàn)垂直知識的高效注入與模型快速收斂；
3、開發(fā)動態(tài)計算路徑，針對高并發(fā)與深度分析任務定向優(yōu)化計算資源。
4、大模型分布式訓練攻堅，基于Megatron-LM 、DeepSpeed或 構建集群方案，突破顯存/通信瓶頸；
5、設計混合精度管理模塊（FP8/FP16），解決梯度異常問題；
6、構建自動化監(jiān)控系統(tǒng)，實時診斷萬億Token級訓練任務。
7、為NVIDIA H20/Ascend 910B定制CUDA/Triton算子，實現(xiàn)計算密集型任務加速。
8、探索MoE動態(tài)路由機制在復雜任務中的負載均衡優(yōu)化。
任職要求
1、計算機科學/AI/應用數(shù)學方向碩士及以上學歷；
2、2年及以上大模型研發(fā)經(jīng)驗；
3、精通矩陣分析、概率圖模型、優(yōu)化理論，深入理解計算復雜性理論、分布式系統(tǒng)CAP定理；
4、主導過大集群訓練200B+參數(shù)模型實戰(zhàn)經(jīng)驗；
5、能構建顯存優(yōu)化方案，改造模型通信模塊，降低通信開銷；
6、高性能推理引擎，交付過萬QPS高并發(fā)服務（P99延遲<200ms）
7、具備模型架構深度改造能力，改進RoPE/ALiBi位置編碼（支持>128K上下文），
設計動態(tài)稀疏Attention機制，開發(fā)領域適配層；
8、有昇騰910B 或H20 算子開發(fā)經(jīng)驗，能設計HBM分層KV緩存策略，提高緩存命中率。
9、具有高水平論文或專利能力者優(yōu)先：在 NeurIPS/ICLR/ICML/ACL 發(fā)表過模型優(yōu)化相關論文，或持有分布式訓練或推理加速有效發(fā)明專利；