大模型训练优化工程师(J10996)

欢迎加入摩尔线程！作为连接前沿客户场景与 AI 软件栈的核心技术桥梁，深耕千卡、万卡超大规模集群大模型训练场景，一起把自研 GPU 的算力潜力发挥到极致！ 岗位职责：

1. 01

   承接客户核心业务及 LLM、多模态、具身智能等前沿模型，完成训练全链路性能分析、模型接入、精度验证与性能调优交付。

2. 02

   优化大模型预训练、SFT、RLHF 等训练流程，打磨多维并行策略，优化通信、显存、算子协同，提升集群加速比与算力利用率。

3. 03

   针对 MoE、长上下文、VLA 具身智能等复杂场景，落地定制化分布式优化方案，调优多模态数据流，保障训练性能与精度对齐。

4. 04

   基于自研 MUSA GPU 架构，完成高性能算子开发与极致调优。

5. 05

   搭建训练链路性能调试体系，开发智能诊断工具，提升性能瓶颈定位与问题解决效率。

6. 06

   沉淀场景优化经验，反向驱动 GPU 架构与 AI 软件栈迭代升级。

任职资格

1. 01

   计算机、人工智能、电子信息等相关专业，本科及以上学历。

2. 02

   具备扎实的计算机基础，熟悉 Linux 系统，掌握 GPU 架构知识，会使用主流性能分析工具。

3. 03

   熟练掌握 C++/CUDA/Python 任一编程语言，熟悉至少一种深度学习框架。

4. 04

   了解 Transformer、MoE、VLA 等模型架构与大模型主流训练范式。

5. 05

   学习能力、逻辑分析能力良好，有责任心、自驱力，具备优秀团队协作能力。 加分项 有大模型训练优化、GPU 编程调优相关项目、科研或竞赛经验 熟悉 Megatron、DeepSpeed、SGLang 等主流训练推理框架 具备多模态、强化学习相关实践，或竞赛、学术论文成果 有 CUDA/MUSA 国产 GPU 平台开发实践经验