小鹏汽车【27届校招】AI Infra 工程师（模型训练与推理加速方向）
校招全职地点：上海 | 广州 | 北京状态：招聘
工作描述
任职要求 基本技能要求： 1、计算机科学/计算机工程/电子工程或相关专业硕士学位，或具备同等的行业经验。 2、精通 PyTorch。 3、熟悉模型推理框架（如 vLLM、SGLang）。 4、深入理解 Transformer 架构及其训练和推理加速方法。 5、具备大规模分布式模型训练经验。 6、具有对模型进行性能分析并深入排查、提升训练和推理速度的实际业绩。 优先技能要求： 1、有自动驾驶行业相关经验。 2、有使用 CUDA 编写自定义算子的经验。 3、有边缘计算系统相关经验。 4、熟悉分布式计算框架，如 Ray。 5、有在较大团队中高效协作解决复杂问题的实际业绩。 我们提供：…
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包括英文材料
学历+
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.
vLLM+
https://www.newline.co/@zaoyang/ultimate-guide-to-vllm--aad8b65d
vLLM is a framework designed to make large language models faster, more efficient, and better suited for production environments.
https://www.youtube.com/watch?v=Ju2FrqIrdx0
vLLM is a cutting-edge serving engine designed for large language models (LLMs), offering unparalleled performance and efficiency for AI-driven applications.
SGLang+
[英文] Install SGLang
https://docs.sglang.ai/get_started/install.html
SGLang is a fast serving framework for large language models and vision language models.
https://github.com/sgl-project/sgl-learning-materials
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
自动驾驶+
https://www.youtube.com/watch?v=_q4WUxgwDeg&list=PL05umP7R6ij321zzKXK6XCQXAaaYjQbzr
Lecture: Self-Driving Cars (Prof. Andreas Geiger, University of Tübingen)
https://www.youtube.com/watch?v=NkI9ia2cLhc&list=PLB0Tybl0UNfYoJE7ZwsBQoDIG4YN9ptyY
You will learn to make a self-driving car simulation by implementing every component one by one. I will teach you how to implement the car driving mechanics, how to define the environment, how to simulate some sensors, how to detect collisions and how to make the car control itself using a neural network.
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