AI开发实习生（模型工程方向）

分布式训练底座 (Training Infra) 架构设计： 负责维护和优化基于 Megatron-LM, DeepSpeed, Ray 或 FSDP 的大规模分布式训练框架。 通信优化： 深入优化 H/NCCL 通信库，解决 RDMA/RoCE 网络下的通信瓶颈，提升多机多卡并行效率（DP/PP/TP/CP/EP）。 稳定性保障： 构建自动容错与快速恢复系统（Checkpoint 优化、故障自动检测与接续），确保千卡集群在数月跨度的训练中保持极高可用性。

推理加速与工程化 (Inference Infra) 高性能引擎： 深度定制或调优 vLLM, TensorRT-LLM, Triton Inference Server 等推理框架。 算子开发： 针对 Transformer 结构编写高性能 CUDA/Triton kernels（如 FlashAttention, PagedAttention 的底层实现或改进）。 资源调度： 优化 K8s 集群下的 GPU 资源调度，实现动态扩缩容、请求批处理（Continuous Batching）以及 Prefix Caching。

存储与算力管理 (Storage & Compute) I/O 优化： 优化超大规模数据集的加载速度，解决训练过程中的存储带宽瓶颈（如利用 GPFS, Lustre 或 JuiceFS）。 监控与观测： 建立精细化的 GPU 利用率、显存压力、网络带宽监控体系，定位并消除“长尾效应”和计算气泡

技术底色： 计算机相关专业，2027届毕业，具有较强的系统编程能力，精通 Python 和 C/C++。

分布式背景： 深入理解分布式协议（如 Raft/Paxos）及分布式计算理论，有大规模集群（128卡以上）运维或开发经验。

计算底层： 熟悉 NVIDIA GPU 架构 (Hopper/Ampere/Blackwall)，理解显存层次结构、流处理器（SM）工作原理。

框架经验： 至少深入读过一种主流框架（如 PyTorch,Megatron, vLLM, DeepSpeed）的底层核心源代码。

网络与硬件： 熟悉 InfiniBand 或 RoCE 网络拓扑，了解 AI 服务器硬件架构（NVLink, NVSwitch）