# 大模型训练与推理Infra工程师-MiMo External opening: you cannot apply through AI Native Match; apply on the official site. Apply through the official channel. The full external receipt stays in your workspace. When signed in, three minimal event types explicitly recorded through the CLI are reported by default: selection, self-reported application and channel observation. Browsing or saving a role does not report an event; external applications do not appear under My applications. - Company: 小米 MiMo 团队 (Stage unknown) - Locations: 北京 - Role: Engineering - Apply on the official site: https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7446241662216700012/detail ## Radar summary (not the full JD) 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。 ## Responsibilities and deliverables - 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。 ## Requirements - - 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++）。 ## Preferred qualifications - 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。 ## How to apply - https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7446241662216700012/detail - 打开该精确官方岗位详情；决定申请时在官方页面确认岗位仍开放，并依官方页面要求继续。 --- opening_id: e77fb4e3-474c-4571-af35-3dee0fac42c8 `anm openings save --id e77fb4e3-474c-4571-af35-3dee0fac42c8`