米哈游【日常实习】3D大模型训练优化工程师
任职要求
1、硕士及以上学历,具有扎实的计算机基础,熟悉操作系统和计算机体系结构等,熟练掌握 C++/Python,对数据结构与算法设计有较深刻的理解; 2、熟悉至少一种主流的深度学习框架(如 PyTorch)和至少一种主流的训练框架(如 Megatron/Deepspeed/FSDP); 3、熟练掌握 CUDA 相关编程,有内核级优化经验者优先; 4、了解大模型训练基本范式,熟悉 Transformer 架构及其优化方法(如 FlashAttention、GQA/MLA 等…
工作职责
1、支撑团队不同大模型任务下的训练及推理优化,包括但不限于:架构设计、检查点优化、训练容错恢复、底层算子优化及通信优化等; 2、研究和优化大规模异构加速集群调度、存储、通信互联、监控、Profiling等组件,提升整体硬件利用效率; 3、针对具体任务调研并进行对应的 Scale Up 实验及优化,包括但不限于并行化策略优化、ZeRO/FSDP 优化、FP8、激活值优化等,加速模型训练,优化显存开销;
大模型具备很强的泛化及理解世界能力,在小红书内的众多生产场景遍地开花,大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上,如何能够通过高效的GPU调度策略,使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务,同时也能充分激发大规模GPU集群的效能,是行业公认的关键挑战。在这里,你可以聚焦LLM场景,接触到超大规模GPU集群,并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们,一起探索领先技术改变世界! 工作职责: 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化,通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段,提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps,与下游云原生平台深度融合,支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态,探索建设业界领先的资源调度策略及方法,构建下一代大规模AI资源调度系统。
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1. 负责国际化Fintech资金平台的日常设计和开发,包括payin、payout、资金等领域的需求支持 2. 重构Fintech资金平台或新建部分子系统,用合理的架构高质量高效率地解决海外渠道的接入成本、渠道可用性、支付成功率、资损防控、资金核对、差错处置、补偿和追资等需求 3. 投身拉美移动支付蓝海,依托出行、外卖、钱包、信贷等高频支付场景,支撑钱包、信用卡、理财、现金贷及商户收单等金融业务 4. 打造业界领先,稳定、安全、便捷、低成本的资金平台