AI Infra 实习生

训练与推理性能优化 参与训练、推理及评测任务的性能分析和优化 使用 Benchmark、Profile、日志等工具定位计算、显存、通信、存储等环节的问题 协助优化 GPU 利用率、训练吞吐、推理性能及资源使用效率 AI 任务与基础设施 参与 Kubernetes 上训练、推理及评测任务的开发和运行 参与 GPU 资源管理、任务调度及运行稳定性相关工作 协助建设 AI 任务相关的自动化工具和基础能力 AI 工具与工程化 参与训练、推理、评测相关工具和接口的开发 建设性能 Benchmark、监控及问题诊断能力 使用 AI Coding Tool / Agent 辅助完成代码开发、调试和问题分析 技术调研与实践 跟踪分布式训练、推理及 AI Infra 领域的新技术 参与 PyTorch、vLLM、Kubernetes 等相关技术的调研和实践 针对实际问题进行技术验证和方案 Benchmark

计算机、软件工程、人工智能等相关专业，本科高年级或硕士在读 具备良好的编程基础，熟练使用 Python 了解 Linux 和 Git，具备基本的软件工程能力 了解深度学习基本原理，有 PyTorch 或大模型相关项目经验优先 对 GPU、分布式系统、Kubernetes 或 AI Infra 有一定了解，至少对其中一个方向有兴趣或实践经验 具备较强的学习能力和动手能力，能够阅读已有代码并独立完成一定的开发工作 能够熟练使用 AI Coding Tool / Agent 辅助工程开发，并具备基本的代码审查和验证能力 加分项 有 GPU / CUDA 相关实践经验 使用过 PyTorch、vLLM、DeepSpeed、Megatron-LM 等 AI 框架 有 Kubernetes / Docker 实践经验 了解分布式训练、GPU 调度或推理优化 有 AI Infra、机器学习系统相关课程、项目或科研经历 有开源项目贡献或技术实践经验