AI解决方案实习生-日常实习

负责客户AI工作负载/SOTA算法模型的量化分析、移植、实现、端到端性能优化和精度调优；

针对主流的或客户的AI Benchmark(如MLPerf等)进行端到端的优化，关注评估业界各优化技术，并落地实践；

开发和维护model zoo，进行SOTA算法复现，测试并进行性能优化分析和精度调优

EECS或相关专业，本科及以上学历；

熟悉掌握一种或以上主流框架(TensorFlow/ PyTorch等);

对大模型、多模态、计算机视觉、自然语言处理中的某一个场景具有浓厚的兴趣和一定的积累；

熟悉Linux系统，熟练使用Python/Shell/C/C++等至少一种编程语言;

勤于思考，乐于解决问题，对问题有好奇心;

至少实习6个月，每周出勤4天及以上。 加分项（满足一项即可）：

有GPU或其他AI芯片性能优化分析和精度调优经验, 熟练掌握profiler、nvprof和nsight等性能分析工具；

了解megatron/deepspeed等分布式框架;

具有大模型/多模态模型pretrain，finetune经验