大模型训练与推理Infra工程师-MiMo

地点

北京

团队

小米MiMo

雇佣形式

全职

招聘类型

社招

尚未披露：薪资、雇主申请截止时间

投递在官方渠道完成，完整外部回执留在本人工作区；已登录时，通过 CLI 明确记录的选择、本人自报投递和渠道观察三类最小事件默认上报平台。浏览或保存岗位不会触发上报，外部投递不会出现在“我的申请”里。

• 1. 模型训练基础设施开发
• - 设计和实现支持大规模分布式训练的计算平台，优化模型训练效率和资源利用率。
• - 维护和扩展现有的分布式训练框架，确保平台的高性能和稳定性（如基于 PyTorch、TensorFlow 或 JAX）。
• - 集成和优化高性能计算技术（如 CUDA、MPI、NCCL 等）。
• 2. 模型推理基础设施开发
• - 构建高效的推理框架，支持大模型的在线和离线推理需求。
• - 优化推理速度、内存占用和能耗，支持多种硬件架构（GPU、NPU等 ）。
• - 实现PD分离、Context Caching、模型量化、推敲编码等推理优化技术。
• 3. 性能监控与优化
• - 开发工具链和监控系统，跟踪训练与推理过程的性能瓶颈。
• - 分析并优化数据加载、通信效率和硬件利用率等关键环节。
• 4. 跨团队协作
• - 与模型研究团队密切合作，理解模型需求，定制训练和推理策略。
• - 支持产品团队的模型部署需求，推动大模型在实际场景中的落地应用。

任职要求与期待

• - 计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域的本科及以上学历，
• - 深入理解深度学习原理和分布式训练框架（如 Horovod、DeepSpeed、Ray 等）。
• - 熟练掌握至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 或 JAX）。
• - 熟悉高性能计算技术（CUDA、NCCL、cuDNN 等）及硬件架构（GPU、NPU 等）。
• - 具有扎实的编程能力，精通 Python 和至少一种系统级编程语言（如 C++）。

优先条件（非硬门槛）

• 硕士或博士优先。
• - 有参与或主导过大规模模型（如 Transformer、大语言模型）的训练和部署经验。
• - 熟悉模型优化技术（如混合精度训练、剪枝、量化等）。
• - 对云计算和容器化技术（如 Kubernetes、Docker、Terraform）有实际经验。
• - 对新兴 AI 硬件（如 H卡）有实操经验。
• - 具备优秀的系统设计和性能调优能力。