校招- AI Infra工程师(J18092)

职位描述 本岗位为 AI Infra 算法岗位，下设三个方向，入职后根据专长与团队需求选择其中一个方向深入负责：

1. 01

   训练优化方向： - 负责分布式训练框架（如 PyTorch / FSDP / DeepSpeed / Megatron-LM）的使用与优化，提供易用的分布式训练启动、断点续训、容错恢复机制； - 深入应用分布式训练并行策略（数据并行 DP、张量并行 TP、流水线并行 PP、ZeRO 等），优化大模型训练中的显存管理与通信机制（NCCL）； - 开展 GPU 高性能计算优化、并行计算优化、访存优化、低比特训练等前沿技术的探索与研究； - 使用 Profiling 手段分析定位并解决千卡分布式训练中的性能瓶颈，包括通信瓶颈、算子耗时与显存占用。

2. 02

   云端推理优化方向： - 负责云端推理框架的构建与优化，包括计算优化、通信优化、存储优化，构建高性能推理框架； - 应用并优化高性能推理框架（如 vLLM、TensorRT-LLM 等），持续优化推理性能； - 建立端到端的 Profiling 体系，提供吞吐量、首字延迟（TTFT）、显存峰值等核心指标的量化分析与优化建议。

3. 03

   算法工具链方向： - 设计并实现统一的 Python/CLI SDK，串联数据预处理、模型训练、评测、转换、部署的全生命周期； - 与 AI Infra 工程师协作，将底层复杂的调度、存储、网络能力，抽象为算法工程师"开箱即用"的 API； - 开发并维护训练性能诊断工具，协助算法团队分析千卡训练中的通信瓶颈、算子耗时与显存占用； - 沉淀预训练、SFT、RLHF 等场景的标准最佳实践与代码模板； - 建设模型版本管理、实验追踪、指标可视化、训练监控（训练进度、资源占用等）等周边配套工具。

1. 01

   硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、应用数学、电子、软件等相关专业；

2. 02

   扎实的计算机基础，熟练掌握 Python，熟悉异步/并发编程，具备良好的代码规范与工程化思维；熟悉 C++ 者优先（用于算子或引擎层面的调试与优化）；

3. 03

   熟悉 Linux 开发环境与 Docker 容器化技术，熟练掌握 Shell/Makefile/CMake 等构建工具；

4. 04

   熟悉常见分布式训练并行策略（数据并行 DP、张量并行 TP、流水线并行 PP、ZeRO 等），了解大模型训练中的显存管理与通信机制（NCCL），熟悉 PyTorch、FSDP、DeepSpeed、Megatron 等主流分布式框架的使用和原理者优先；

5. 05

   熟悉高性能推理框架（如 vLLM、TensorRT-LLM 等），具备 GPU 高性能计算优化、并行计算优化、访存优化、低比特训练等相关经验者优先；

6. 06

   能深刻理解算法工程师在训练和部署中的痛点，具备将复杂工程问题抽象为简洁工具 API 的设计能力，以及出色的跨团队协作沟通能力；

7. 07

   有 ML/AI Infra 经验或模型开发与训练经验者优先；沟通协作好，主动性强，愿跨团队合作落地 AI 能力。