岗位职责
- 负责分析和优化大模型的分布式训练链路，提升训练性能和效率；
- 对大模型训练优化技术展开研究，并落地到自动驾驶；
- 负责推进训练框架和AI平台的结合，建立先进的训练调度机制、集群算力利用率评估机制等。
职位要求
- 本科及以上学历，扎实的编程基础(Python/C++)与良好的工程习惯
- 精通深度学习框架底层原理（PyTorch 核心机制如Torch.Compile, Autograd、TorchScript, XLA），
- 熟悉分布式训练框架（Horovod、Megatron-LM、DeepSpeed 等）的实现逻辑.
- 精通 CUDA 编程及 GPU 架构,能独立开发高性能自定义算子(cuda,CUB,Thrust,cutile,TileLang,Triton)
- 有深度学习编译技术栈(TVM,MLIR等),、AI开源社区贡献等任一经验者优先
- 熟悉自动驾驶感知、端到端算法者优先
