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崗位描述： 當模型規(guī)模突破千億參數(shù)時，一方面需要增加算力，一方面還需要您： ? 突破顯存限制：設(shè)計分布式訓(xùn)練方案，讓千億模型在有限顯存中高效運行 ? 駕馭計算集群：優(yōu)化千卡級GPU集群的利用率，降低訓(xùn)練成本 ? 掌控訓(xùn)練全流程：從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型對齊，確保復(fù)雜系統(tǒng)穩(wěn)定交付 崗位職責(zé)： 1. 架構(gòu)設(shè)計 ? 主導(dǎo)百億至千億參數(shù)模型的全流程訓(xùn)練架構(gòu)的設(shè)計與實現(xiàn) ? 構(gòu)建高吞吐可擴展的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，支撐EB級語料處理 ? 設(shè)計并優(yōu)化訓(xùn)練策略，實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行、張量并行和流水線并行，高效協(xié)同千卡集群 2. 性能優(yōu)化 ? 深入分析并解決分布式訓(xùn)練中的性能瓶頸（顯存、通信、計算），持續(xù)提升訓(xùn)練吞吐量和效率。 ? 開發(fā)并實施訓(xùn)練穩(wěn)定性保障機制（如Checkpointing、容錯恢復(fù)、動態(tài)負載均衡），確保長周期訓(xùn)練任務(wù)的可靠執(zhí)行。 ? 探索和實現(xiàn)動態(tài)擴展技術(shù)，支持模型規(guī)模與能力的持續(xù)演進和高效訓(xùn)練。 3. 效果保障 ? 構(gòu)建覆蓋模型能力、效率、安全等多維度的大模型評估體系。 ? 主導(dǎo)設(shè)計和實現(xiàn)端到端的模型評測鏈路，確保模型訓(xùn)練目標的有效達成。 職位要求： 1. 學(xué)歷： 計算機科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷。 2. 經(jīng)驗： ? 3年及以上大模型訓(xùn)練經(jīng)驗，主導(dǎo)過百億(10B+)參數(shù)級別模型從零開始的完整訓(xùn)練流程。 ? 具備百卡級別及以上GPU集群的實戰(zhàn)運維和優(yōu)化經(jīng)驗。 3. 能力： ? 精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉HuggingFace生態(tài)及主流開源模型。 ? 熟練使用Python。 ? 熟練調(diào)試多節(jié)點訓(xùn)練故障：如NCCL通信超時/顯存碎片/數(shù)據(jù)加載瓶頸 ? 開發(fā)自定義訓(xùn)練組件：修改主流開源方案、實現(xiàn)MoE路由算法 加分項目： ? 在國際頂會或期刊發(fā)表相關(guān)論文（包括但不限于NIPS, ICML, CVPR, COLT)。 ? 參與過醫(yī)療AI競賽（如Kaggle醫(yī)療挑戰(zhàn)）或開源項目貢獻。 ? 參與開發(fā)過開源分布式訓(xùn)練組件。