【2027校招】大模型训练算法工程师

1.负责大模型在自研GCU集群上的预训练、指令微调、RLHF全流程落地，包括模型迁移与适配、分布式策略制定、精度对齐与收敛性验证

2.针对GCU硬件特性，设计并实现算子融合、通信隐藏、混合精度策略等性能优化方案，提升训练吞吐并降低显存占用

3.参与大规模分布式训练的稳定性与性能调优，定位并解决通信瓶颈、计算不均、梯度爆炸等实际工程问题

4.与框架、算子、集合通信等团队协作，推动新算子开发、显存优化、调度策略改进，以支持前沿模型结构

5.跟踪业界大模型训练技术，在GCU上实现并验证SOTA方案

1.计算机科学、人工智能或相关专业本科及以上学历，对大模型训练、深度学习或高性能计算等相关领域有一定了解

2.熟悉PyTorch框架，精通C++和Python编程

3.熟悉至少一种主流训练框架（如DeepSpeed、Megatron-LM、torchtitan）的内部原理

4.熟悉分布式策略和通信过程

5.具备良好的英文技术文档阅读能力

加分项：

1.有大模型训练部署或完整模型性能分析优化经验者优先

2.有大模型训练精度调试经验者优先

3.熟悉至少一种强化学习框架的内部原理，了解经典强化学习算法者优先

4.了解AI芯片体系结构、算子计算原理或通信库底层实现者优先