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大模型训练优化工程师(J10996)

摩尔线程 · 中国 · 8月10日 · 3周前
评分
86
发布日期
8月10日 (3周前)
内推
暂无
公司规模
1k-5k
行业
半导体

岗位描述

欢迎加入摩尔线程!作为连接前沿客户场景与 AI 软件栈的核心技术桥梁,深耕千卡、万卡超大规模集群大模型训练场景,一起把自研 GPU 的算力潜力发挥到极致! 岗位职责: 1、承接客户核心业务及 LLM、多模态、具身智能等前沿模型,完成训练全链路性能分析、模型接入、精度验证与性能调优交付。 2、优化大模型预训练、SFT、RLHF 等训练流程,打磨多维并行策略,优化通信、显存、算子协同,提升集群加速比与算力利用率。 3、针对 MoE、长上下文、VLA 具身智能等复杂场景,落地定制化分布式优化方案,调优多模态数据流,保障训练性能与精度对齐。 4、基于自研 MUSA GPU 架构,完成高性能算子开发与极致调优。 5、搭建训练链路性能调试体系,开发智能诊断工具,提升性能瓶颈定位与问题解决效率。 6、沉淀场景优化经验,反向驱动 GPU 架构与 AI 软件栈迭代升级。 任职资格: 1、计算机、人工智能、电子信息等相关专业,本科及以上学历。 2、具备扎实的计算机基础,熟悉 Linux 系统,掌握 GPU 架构知识,会使用主流性能分析工具。 3、熟练掌握 C++/CUDA/Python 任一编程语言,熟悉至少一种深度学习框架。 4、了解 Transformer、MoE、VLA 等模型架构与大模型主流训练范式。 5、学习能力、逻辑分析能力良好,有责任心、自驱力,具备优秀团队协作能力。 加分项 有大模型训练优化、GPU 编程调优相关项目、科研或竞赛经验 熟悉 Megatron、DeepSpeed、SGLang 等主流训练推理框架 具备多模态、强化学习相关实践,或竞赛、学术论文成果 有 CUDA/MUSA 国产 GPU 平台开发实践经验

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