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崗位描述： 當模型規模突破千億參數時，一方面需要增加算力，一方面還需要您： ? 突破顯存限制：設計分布式訓練方案，讓千億模型在有限顯存中高效運行 ? 駕馭計算集群：優化千卡級GPU集群的利用率，降低訓練成本 ? 掌控訓練全流程：從數據預處理到模型對齊，確保復雜系統穩定交付 崗位職責： 1. 架構設計 ? 主導百億至千億參數模型的全流程訓練架構的設計與實現 ? 構建高吞吐可擴展的數據處理系統，支撐EB級語料處理 ? 設計并優化訓練策略，實現數據并行、張量并行和流水線并行，高效協同千卡集群 2. 性能優化 ? 深入分析并解決分布式訓練中的性能瓶頸（顯存、通信、計算），持續提升訓練吞吐量和效率。 ? 開發并實施訓練穩定性保障機制（如Checkpointing、容錯恢復、動態負載均衡），確保長周期訓練任務的可靠執行。 ? 探索和實現動態擴展技術，支持模型規模與能力的持續演進和高效訓練。 3. 效果保障 ? 構建覆蓋模型能力、效率、安全等多維度的大模型評估體系。 ? 主導設計和實現端到端的模型評測鏈路，確保模型訓練目標的有效達成。 職位要求： 1. 學歷： 計算機科學、人工智能、數學、統計學或相關領域碩士及以上學歷。 2. 經驗： ? 3年及以上大模型訓練經驗，主導過百億(10B+)參數級別模型從零開始的完整訓練流程。 ? 具備百卡級別及以上GPU集群的實戰運維和優化經驗。 3. 能力： ? 精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉HuggingFace生態及主流開源模型。 ? 熟練使用Python。 ? 熟練調試多節點訓練故障：如NCCL通信超時/顯存碎片/數據加載瓶頸 ? 開發自定義訓練組件：修改主流開源方案、實現MoE路由算法 加分項目： ? 在國際頂會或期刊發表相關論文（包括但不限于NIPS, ICML, CVPR, COLT)。 ? 參與過醫療AI競賽（如Kaggle醫療挑戰）或開源項目貢獻。 ? 參與開發過開源分布式訓練組件。