岗位职责
- 参与快手大规模深度学习推理引擎、大模型训练解决方案的研发与优化，包括大模型推理、模型训练框架、微调平台等；
- 参与底层算子的优化、通过优化访存pattern、计算提升推理性能，与算法部门合作，为公司大模型定制训练方案，探索RLHF、MoE、多模态、longcontext等前沿方向，提升训练性能；
- 优化推理框架上层调度策略，通过机内、机间的计算任务调度和通讯优化提升引擎性能；优化现有大语言模型相关工具和平台，提高模型训练、维护效率，降低成本，提升训练服务稳定性。
职位要求
- 本科以上学历，电子、自动化、计算机类专业优先；
- 了解分布式系统或高性能计算相关知识，具备良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力；
- 熟悉Linux开发环境、熟练使用Pytorch训练框架，掌握 C++/Python编程语言；
- 具有良好的团队合作精神和沟通能力。热爱钻研技术，善于分析、解决工程问题，能够对算法和底层的协同优化起到核心桥梁作用。 加分项：
- 熟悉tensorflow、pytorch、TensorRT， FasterTransformer等主流推理和训练框架，并有相关优化经验者优先；
- 具备大模型训练、分布式训练、微调经验、HPC基础知识，了解集合通信和CUDA编程，熟悉triton、cutlass、有算子库开发经验者优先；
- 在国际顶级会议/期刊上有相关论文发表优先；
- 有机器学习平台开发和深度学习框架开发等领域开发经验优先。
