AI大模型训练 优化工程师(外企德科OD)

AI大模型训练 优化工程师（外企德科OD)
部门有以下几个团队及其对应方向，具体细节和要求欢迎沟通，
1、Pytorch大模型训练优化：基于昇腾AI硬件和PyTorch生态做AIGC大规模模型的前沿性技术研究，包括但不限于分布式并行技术、自然语言处理技术、多模态融合技术、性能精度优化算法等，深度参与PyTorch、Megatron-LM、DeepSpeed、Colossal-AI等社区开源仓库及昇腾自研加速库构建，打造PyTorch大模型生态，对接市场项目落地，端到端构建和完善昇腾大模型领域核心竞争力。

2、Pytorch基础模型开发：负责推荐/检索/NLP/CV/多模态等领域的模型及下游任务的开发、训练及优化；负责将CV/NLP/语音等领域的主流模型在昇腾平台进行训练优化加速及亲和化探索；负责三方套件（mmcv、transformer）的适配及开发。此外，训练组后续也会规划模型套件，对标国外transformers/diffusers等知名套件，充分结合昇腾NPU及软件栈的优势，为开发者带来标准统一的开发范式，为使用者带来更加便捷的体验。

3、算子开发：从算法设计层面基于昇腾芯片实现高性能算子。基于pytorch开发、优化已有或新增算子，使其达到性能优化效果，用于满足网络模型、深度学习框架的高性能运行需求。AI算子库设计开发与并行优化，充分利用硬件资源，设计高效的并行计算指令流。

4、pytorch框架适配：PyTorch框架组主要是基于昇腾芯片适配PyTorch框架，打造昇腾极简易用、极致性能的PyTorch框架，构造昇腾多样化生态。框架组现阶段主要的工作内容: A 适配PyTorch的主流版本，实现PyTorch各类API在昇腾AI芯片的支持，并围绕主流用户使用场景，对框架进行深度优化，提升框架易用性和执行效率，释放昇腾AI芯片极致性能；B 拥抱社区，跟踪社区发展动向，构筑昇腾框架对接生态竞争力，同时通过向开源PyTorch社区提交代码，实现社区PyTorch对昇腾芯片的原生支持，提升昇腾的行业认可度，完善昇腾PyTorch生态，打造全场景AI生态标杆。

5、自研Mindspore开发：基于国产昇腾硬件和昇思MindSpore AI框架做超大规模模型的前沿性技术调研、大模型预训练及下游任务的开发适配和性能调优，包括但不限于内部或外部先进算法的研发适配、大模型分布式并行性能及精度优化、大模型生态贡献、关键市场项目落地等内容，构建和完善昇腾大模型核心竞争力和生态体系，目前已覆盖，主要产品有：MindFormers大模型开发套件、MindPet大模型微调套件、MindDiffusion 图像生成套件。

我们提供：
1.拥有领先大模型研发和实践经验的团队，为您提供广泛的学习和成长机会；
2.激励薪资和完善的福利待遇。
3.广阔的职业发展空间，有机会参与头部科技企业合作项目。

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