百度大模型推理服务端工程师(J94378)
社招全职2年以上ACG地点:上海 | 成都状态:招聘
任职要求
-本科或硕士研究生,计算机相关专业,两年以上后端开发经验 -熟悉Golang 、 python语言编程;有较强的编程、算法实现、文档撰写能力,具有良好的代码风格和质量意识,能独立完成算法和工程应用模块的设计、开发、测试和应用 -精通Linux平台编程,熟悉docker、k8s相关组件和操作 -了解深度学习算法,了解LLM基础;了解Paddle/PyTorch等至少一种深度学习框架 -有LLM真实大规模推理工程架构经验者优先;有深度学习模型优化、压缩、硬件适配相关经验者优先 -热爱互联网,对技术研究和应用抱有浓厚的兴趣,有强烈的上进心和求知欲,善于学习和运用新知识 -具有良好的学习能力,快速接受新事物 -具有良好时间意识、沟通能力、团队合作能力
工作职责
-负责百度千帆大模型平台模型服务工程相关系统的开发和支持,推理服务架构稳定性、性能优化、扩展性技术研发 -参与大模型的国产芯片适配、推理加速与优化工作,参与深度学习前沿加速技术研究 -将AI前沿技术应用到各个垂直行业,负责相关应用工程配套开发 -根据需求文档进行相关产品的开发,撰写开发文档,对负责的产品做好客户支持工作
包括英文材料
后端开发+
https://www.youtube.com/watch?v=tN6oJu2DqCM&list=PLWKjhJtqVAbn21gs5UnLhCQ82f923WCgM
Learn what technologies you should learn first to become a back end web developer.
Go+
https://www.youtube.com/watch?v=8uiZC0l4Ajw
学习Golang的完整教程!从开始到结束不到一个小时,包括如何在Go中构建API的完整演示。没有多余的内容,只有你需要知道的知识。
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
Linux+
https://ryanstutorials.net/linuxtutorial/
Ok, so you want to learn how to use the Bash command line interface (terminal) on Unix/Linux.
https://ubuntu.com/tutorials/command-line-for-beginners
The Linux command line is a text interface to your computer.
https://www.youtube.com/watch?v=6WatcfENsOU
In this Linux crash course, you will learn the fundamental skills and tools you need to become a proficient Linux system administrator.
https://www.youtube.com/watch?v=v392lEyM29A
Never fear the command line again, make it fear you.
https://www.youtube.com/watch?v=ZtqBQ68cfJc
Docker+
https://www.youtube.com/watch?v=GFgJkfScVNU
Master Docker in one course; learn about images and containers on Docker Hub, running multiple containers with Docker Compose, automating workflows with Docker Compose Watch, and much more. 🐳
https://www.youtube.com/watch?v=kTp5xUtcalw
Learn how to use Docker and Kubernetes in this complete hand-on course for beginners.
Kubernetes+
https://kubernetes.io/docs/tutorials/kubernetes-basics/
This tutorial provides a walkthrough of the basics of the Kubernetes cluster orchestration system.
https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tutorials/kubernetes-basics/
本教程介绍 Kubernetes 集群编排系统的基础知识。每个模块包含关于 Kubernetes 主要特性和概念的一些背景信息,还包括一个在线教程供你学习。
https://www.youtube.com/watch?v=s_o8dwzRlu4
Hands-On Kubernetes Tutorial | Learn Kubernetes in 1 Hour - Kubernetes Course for Beginners
https://www.youtube.com/watch?v=X48VuDVv0do
Full Kubernetes Tutorial | Kubernetes Course | Hands-on course with a lot of demos
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
PaddlePaddle+
https://learnopencv.com/paddlepaddle/
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is an open-source deep learning framework released by Baidu in 2016.
https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials
本课程采用飞桨特色的「横纵式」 教学法,从易到难,学习难度逐层递进,并结合图形和案例进行讲解,力求让刚接触深度学习的读者可以快速理解。
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
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