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快手【留用实习】大模型推理/训练优化工程师

社招全职J1020地点:北京状态:招聘

任职要求


1、硕士及以上学历,计算机、电子、自动化等专业优先;
2、熟悉python/C++,熟悉linux使用,有扎实的算法数据结构基础;
3、有较强的自驱力和学习力,有严谨的科研思维,沟通良好擅长与人合作;
4、了解AI infra 整体技术栈,有大模型相关训练或推理优化实战经验;有vLLMTensorRT-LLM、MLC-LLMTensorflowPyTorch等框架之一的实践经验。

加分项:
1、熟悉CUDA 或 ROCM,熟悉Nsight System/ Nsight Compute 工具的使用,有 GPU 或 ASIC 高性能算子开发经验;
2、熟悉深度学习编译优化或异构硬件,有 XLA/ TVM /MLIR 开发、优化经验,熟悉pass编写或代码生成原理和实践;或有传统编译器开发经验,熟悉LLVM原理和使用;
3、有相关领域顶会paper发表;
4、有二次开发能力或开源社区贡献经历。

工作职责


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。
包括英文材料
推荐系统+
算法+
数据分析+
学历+
Python+
C+++
Linux+
数据结构+
大模型+
vLLM+
TensorRT+
TensorFlow+
PyTorch+
CUDA+
Nsight+
深度学习+
LLVM+
相关职位

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实习J1014

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。

更新于 2025-05-23
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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
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实习J1020

1.参与AI与GPU相关项目的性能优化与研发,通过利用CPU、GPU的并行计算优化、架构优化、量化优化和异构调度等高性能优化技术,研发行业领先的高性能异构AI优化技术与编译优化技术; 2.针对搜索、推荐、广告、音视频以及大模型场景,优化模型训练和推理场景的性能; 3.与公司各算法部门深度合作,对重点项目进行算法与系统的联合优化。

更新于 2025-03-31
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实习J1020

1. 负责分布式大语言模型 (LLM) 推理系统的底层基础设施研究与探索,包括 GPU 和 RDMA 等,提升 GPU 环境下的稳定性和计算效率; 2. 负责大规模模型训练场景优化工作,通过建设全面的异常发现、故障自愈机制,提升平台训练 MFU,降低训练成本; 3. 基于容器以及 Kubernetes 技术,负责对机器学习领域中的资源调度、模型训练、模型推理、数据管理等多个子方向的成本效率优化工作; 4. 持续关注并跟进业界技术发展,比如超长上下文、思维链、多模态方向;

更新于 2025-03-31