北京 - 寒武纪 - 大模型训练系统实习生
岗位职责
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框架优化:参与大模型训练框架的适配与开发,利用性能分析工具定位瓶颈,进行针对性的性能热点优化;
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技术攻坚:追踪大模型领域前沿技术(如 Megatron-LM, Verl, Triton 等),调研社区最新性能优化方案并推动落地,解决训练过程中的显存墙、通信墙等瓶颈问题;
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性能建模:负责模型训练的理论性能计算与预估,量化分析计算/通信开销占比,提出合理的架构调整或算子优化建议。
岗位要求
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学历背景:硕士及以上学历在读,计算机、微电子、通信、自动化、应用数学、物理等相关专业,2027届毕业生;
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框架基础:熟练使用 PyTorch,理解大模型(LLM)的主流训练方法(如 RL, Pre-training)及混合精度训练技巧;
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编程能力:熟悉 Linux 开发环境,具备扎实的 C/C++ 与 Python 编程功底,代码风格规范;
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综合素质:具备良好的逻辑思维与抗压能力,善于团队协作,拥有强烈的技术好奇心和自驱力;
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至少实习6个月,每周出勤4天及以上。
拥有以下经验者优先:
- 实战经验:有大模型分布式训练(Verl/Fsdp2/Megatron-LM)或 AI 框架底层开发经验者优先;
- 性能调优:熟练使用 Nsight Systems、DLProf 或 Torch Profiler 等性能分析工具,有实际调优案例者优先;
薪资范围
工作地点及福利
投递方式
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岗位自投快速入口 >>> https://app.mokahr.com/campus-recruitment/cambricon/44201#/job/fd91564b-7ca9-40e1-8de3-8b5416dcdb02