AI Infra工程师（模型训练方向）

负责自动驾驶模型训练的性能优化，主要包括：

1.分析并优化训练阶段的性能瓶颈，包括显存占用、通信延迟、计算效率等，针对自动驾驶场景进行专项调优；

2.支持模型压测，输出性能对比报告，为算法团队提供资源规格和并行配置建议；

3.结合模型算法逻辑，设计和实现针对性的高效分布式并行训练策略，提升千卡/万卡集群的加速比；

4.配合算法团队需求，支持训练框架的迭代与效率优化，加速自动驾驶决策模型的训练迭代

1.计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历；

2.系统功底扎实：熟悉Linux内核原理及常见性能排查工具（perf、eBPF、sysstat、tcpdump等），具备从硬件事件到应用日志的全链路问题追踪能力；

3.熟悉大规模分布式训练中的典型问题，能从profiling数据中定位低效环节，通过各种技术手段，在不改动模型语义的前提下有效提升训练吞吐；

4.能在算法研发、基础设施运维、硬件供应商、产品管理之间高效协同，推动复杂问题的闭环解决。

加分项：

• 有自动驾驶公司或AI芯片厂商的GPU优化经验；
• 有自动驾驶模型的实际训练调优经历；
• 了解MLOps相关技术，并有实践经验