小鹏汽车自动驾驶模型训练优化高级/资深工程师/专家

任职要求

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1. 四年以上C++或者Python编程经验，具备扎实的编程功底和良好的编程习惯，对算法有深刻的理解。
2. 掌握TensorFlow、PyTorch、MXNet等几种主流机器学习开发框架之一。
3. 熟悉机器学习、自动驾驶生态系统和最新趋势。

【加分项】：
1.有大基础模型训练技术经验（model sharding、activation checkpointing、LORA finetune等）。
2.具有硬件软件协同设计、ML加速或MLsys的经验。

工作职责

自动驾驶模型训练优化高级/资深工程师/专家
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1、模型训练效率优化：深入研究并优化模型训练过程中的效率问题，包括但不限于减少训练时延，通过调整训练策略、优化数据加载与预处理流程、改进算法实现等方式，确保模型能够快速、高效地完成训练任务，以满足公司自动驾驶技术研发对模型迭代速度的要求。
2、硬件资源利用率提升：专注于提高SM利用率、GPU利用率等硬件资源的使用效率。分析现有模型训练在硬件资源上的瓶颈，运用专业知识和技术手段，如合理配置训练任务的并行度、优化模型结构以更好地适配硬件特性、探索新的硬件加速技术等，充分挖掘硬件的计算潜力，降低硬件资源的浪费，提升整体训练性能。
3、训练策略与算法改进：持续关注和研究前沿的训练策略与算法，结合公司自动驾驶模型的特点和需求，对其进行评估、引入和改进。例如探索更高效的优化器、采用混合精度训练等方法，以进一步提升模型训练的效果和效率，为自动驾驶系统的性能优化提供有力支持。
4、性能监控与分析：建立和完善模型训练性能的监控体系，实时监测训练过程中的各项关键指标，如训练速度、资源占用情况等。通过对海量性能数据的深入分析，快速定位问题所在，并制定针对性的优化方案，确保模型训练过程始终处于高效、稳定的状态，及时解决可能出现的性能瓶颈问题。