logo of kuaishou

快手【留用实习】大模型推理/训练引擎研发工程师

实习兼职J1014地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科以上学历,电子、自动化、计算机类专业优先;
2、了解分布式系统或高性能计算相关知识,具备良好的系统编程、数据结构算法基础、系统设计能力;
3、熟悉Linux开发环境、熟练使用Pytorch训练框架,掌握 C++/Python编程语言;
4、具有良好的团队合作精神和沟通能力。热爱钻研技术,善于分析、解决工程问题,能够对算法和底层的协同优化起到核心桥梁作用。

加分项:
1、熟悉tensorflowpytorchTensorRT, FasterTransformer等主流推理和训练框架,并有相关优化经验者优先;
2、具备大模型训练、分布式训练、微调经验、HPC基础知识,了解集合通信和CUDA编程,熟悉triton、cutlass、有算子库开发经验者优先;
3、在国际顶级会议/期刊上有相关论文发表优先;
4、有机器学习平台开发和深度学习框架开发等领域开发经验优先。

工作职责


1、参与快手大规模深度学习推理引擎、大模型训练解决方案的研发与优化,包括大模型推理、模型训练框架、微调平台等;
2、参与底层算子的优化、通过优化访存pattern、计算提升推理性能,与算法部门合作,为公司大模型定制训练方案,探索RLHF、MoE、多模态、longcontext等前沿方向,提升训练性能;
3、优化推理框架上层调度策略,通过机内、机间的计算任务调度和通讯优化提升引擎性能;优化现有大语言模型相关工具和平台,提高模型训练、维护效率,降低成本,提升训练服务稳定性。
包括英文材料
学历+
分布式系统+
数据结构+
算法+
系统设计+
Linux+
PyTorch+
C+++
Python+
TensorFlow+
TensorRT+
大模型+
HPC+
CUDA+
机器学习+
深度学习+
相关职位

logo of kuaishou
实习J1020

1、参与研发业界领先的深度学习编译技术,落地计算优化、显存优化及分布式优化技术到训练框架和推理框架中,赋能深度学习算法落地; 2、XLA 相关编译优化功能开发; 3、结合pytorch/tensorflow等上下游框架适配与集成; 4、异构大模型推理引擎优化,负责调研NV 上各种推理引擎的优化技术,并支持大模型推理各种优化技术在异构硬件上的落地。

更新于 2025-05-14
logo of kuaishou
实习J1020

1、负责依据不同业务场景的特点和新硬件特性,结合系统软硬件栈的整体调优,提出并实施性能优化方案; 2、负责持续跟踪业内软硬件相关领域的技术发展趋势,结合不同业务场景未来需求,开展方案预研以及推广应用工作; 具体包括以下三种场景或者三种之一: 1)以容器云、大数据计算平台为例的通用计算平台场景; 2)AI计算相关场景,例如:大模型训练场景,AIGC、NLP、推荐等常规推理场景; 3)结构化以及非结构化数据存储场景。

更新于 2025-03-04
logo of kuaishou
实习J1020

1、负责依据不同业务场景的特点和新硬件特性,结合系统软硬件栈的整体调优,提出并实施性能优化方案; 2、负责持续跟踪业内软硬件相关领域的技术发展趋势,结合不同业务场景未来需求,开展方案预研以及推广应用工作。 具体包括以下两种场景或者两种之一: 1)AI计算相关场景,例如:大模型训练场景,AIGC、NLP、推荐等常规推理场景; 2)以容器云、大数据计算平台为例的通用计算平台场景。

更新于 2025-03-11
logo of kuaishou
社招J1020

1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术,支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化;支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地; 2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务;相关编译优化功能开发,以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限; 3、参与支持日常的大模型推理服务部署,参与内部日常提效工具的研发。

更新于 2025-05-26