分布式训练工程师(J10983)

欢迎加入摩尔线程！我们团队专注于语言 / 多模态 / 多模态生成模型的训练和后训练（包括精调和强化学习）的训练性能极致优化和算法稳定性调优，开展软硬件算法全流程 coDesign，拥有大量万卡以上大集群万亿以上参数大模型的训练调优实践经验，欢迎对大模型基础架构 / 强化学习 / 多模态 / 视频生成、超大规模 GPU 集群训推优化和软硬协同设计感兴趣的同学加入！ 岗位职责

1. 01

   超大规模 GPU 集群分布式训练技术的研究与实现，提升 MOE 大模型和强化学习的训练吞吐。

2. 02

   开展大模型前沿算法调研和实现，服务分布式训练性能与稳定性优化。

3. 03

   负责大模型训练框架研发与性能调优。

任职资格

1. 01

   计算机、人工智能、软件工程等相关专业，具备扎实的算法与计算机基础，欢迎基础扎实的在读同学投递。

2. 02

   掌握 Python 或 C++，具备良好编程风格，能够熟练使用 PyTorch/Jax/Paddle 等深度学习框架。

3. 03

   熟悉深度学习及大模型训练相关算法。

4. 04

   具备较强的责任心、学习能力、沟通能力与自驱力，工作细致有规划，善于透过现象挖掘问题本质。

【加分项】 有大规模 GPU 集群调优、参数服务器、多维并行、显存交换、MPI 相关实践 有 Megatron/DeepSpeed/ColossalAI/TransformerEngine/torchtitan/sglang/vllm 框架实践经验 有大模型算法研究、CUDA/triton/tilelang 开发、算法‑infra coDesign 相关经历 拥有顶会论文或者竞赛经历