岗位职责：
1、主导LLM大模型（千亿级参数训练、MoE架构优化、混合精度训练等）训练架构研发，支持Pytorch/TensorFlow等主流框架的深度定制与分布式扩展；
2、主导高性能训练优化，包括但不限于LLM的分布式并行（数据/模型/流水/专家并行等）以及搜广推模型的高效训练（参数服务器架构、异构加速）的技术攻坚，实现千卡级集群训练效率的提升；
3、带领团队与算法团队进行紧密协作，持续co-design及推进前沿技术转化为可落地的技术方案，确保项目质量与交付效率。
任职要求：
1、精通分布式训练原理，具备Pytorch/TensorFlow底层开发经验；
2、深入理解GPU以及国产芯片架构，掌握混合精度训练、显存优化、通信加速等技术；
3、主导过千亿级参数大模型基础设施建设，具备千卡级集群调优经验，能独立设计高可用、可扩展的训练系统；
4、熟悉Kubernetes集群管理，了解GPU等资源调度以及MLOps的工具链；
5、优秀的沟通能力，2年以上的技术团队管理经验，能有效推动跨部门协作。
加分项：
1、有开源项目贡献经验或顶会论文发表者优先；
2、熟悉国产AI芯片，有适配与优化经验者优先。
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