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崗位描述：
當(dāng)模型規(guī)模突破千億參數(shù)時(shí)，一方面需要增加算力，一方面還需要您：
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突破顯存限制：設(shè)計(jì)分布式訓(xùn)練方案，讓千億模型在有限顯存中高效運(yùn)行
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駕馭計(jì)算集群：優(yōu)化千卡級GPU集群的利用率，降低訓(xùn)練成本
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掌控訓(xùn)練全流程：從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型對齊，確保復(fù)雜系統(tǒng)穩(wěn)定交付

崗位職責(zé)：
1.
架構(gòu)設(shè)計(jì)
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主導(dǎo)百億至千億參數(shù)模型的全流程訓(xùn)練架構(gòu)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
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構(gòu)建高吞吐可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，支撐EB級語料處理
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設(shè)計(jì)并優(yōu)化訓(xùn)練策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行、張量并行和流水線并行，高效協(xié)同千卡集群
2.
性能優(yōu)化
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深入分析并解決分布式訓(xùn)練中的性能瓶頸（顯存、通信、計(jì)算），持續(xù)提升訓(xùn)練吞吐量和效率。
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開發(fā)并實(shí)施訓(xùn)練穩(wěn)定性保障機(jī)制（如Checkpointing、容錯(cuò)恢復(fù)、動態(tài)負(fù)載均衡），確保長周期訓(xùn)練任務(wù)的可靠執(zhí)行。
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探索和實(shí)現(xiàn)動態(tài)擴(kuò)展技術(shù)，支持模型規(guī)模與能力的持續(xù)演進(jìn)和高效訓(xùn)練。
3.
效果保障
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構(gòu)建覆蓋模型能力、效率、安全等多維度的大模型評估體系。
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主導(dǎo)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)端到端的模型評測鏈路，確保模型訓(xùn)練目標(biāo)的有效達(dá)成。

職位要求：
1.
學(xué)歷： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷。
2.
經(jīng)驗(yàn)：
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3年及以上大模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過百億(10B+)參數(shù)級別模型從零開始的完整訓(xùn)練流程。
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具備百卡級別及以上GPU集群的實(shí)戰(zhàn)運(yùn)維和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。
3.
能力：
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精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉HuggingFace生態(tài)及主流開源模型。
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熟練使用Python。
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熟練調(diào)試多節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練故障：如NCCL通信超時(shí)/顯存碎片/數(shù)據(jù)加載瓶頸
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開發(fā)自定義訓(xùn)練組件：修改主流開源方案、實(shí)現(xiàn)MoE路由算法
加分項(xiàng)目：
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在國際頂會或期刊發(fā)表相關(guān)論文（包括但不限于NIPS, ICML, CVPR, COLT)。
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參與過醫(yī)療AI競賽（如Kaggle醫(yī)療挑戰(zhàn)）或開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)。
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參與開發(fā)過開源分布式訓(xùn)練組件。