安克创新算法部署工程师实习生（北京）
任职要求
1. 教育背景： 信号与信息处理、计算机科学、电子工程、声学工程或相关领域的学士或硕士学位。 2. 技术技能： 精通C/C++编程语言，具有嵌入式系统开发经验。 熟悉音频处理算法，如滤波、回声消除、噪声抑制等。 了解嵌入式系统架构和实时操作系统（RTOS）。 具备DSP（数字…
工作职责
安克实习生项目是面向正式校招岗位的人才培养与选拔通道。实习期间将按照校招标准进行系统的培养与综合评估，表现优秀者可直接获得校招转正机会，提前锁定正式校招席位。我们以严肃、长期的视角对待每一位实习生，也期待与你共同成长。 【你将参与】 1. 音频/健康算法优化： 分析和优化现有的音频处理算法，以提高性能和效率。 将深度学习算法推理用C/C++实现。 对算法做定点化，以便更高效运行在嵌入式系统中。 完成AI算法在芯片上的部署，必要时需要考虑量化噪声等问题进行模型重新训练。 2. 系统集成： 将音频/健康算法集成到嵌入式系统（包含音箱、耳机、手环等）中，确保与其他系统组件的无缝协作。 参与系统架构设计，确保音频处理模块的高效集成。 3. 代码开发和维护： 编写高质量、可维护的代码，遵循最佳编程实践。 进行代码审查，确保代码质量和性能。
1、研发面向云计算底座海量数据的大模型，包括但不限于代码大模型、全模态、大规模图学习等领域相关的大模型的应用算法研发； 2、参与大模型应用研发全流程的工作，包括但不限于模型算法设计、代码开发、训练、部署优化、调试、评测；技术创新如专利、论文的撰写；外部技术影响力交流等； 3、推动大模型在DevOps提效、内外部智能体业务应用、爆款AI原生应用、安全和技术风险防控等场景的业务落地；
核心职责： 参与AI平台大模型推理部署等流程及工具的研发建设，完善平台现有功能。 参与AI平台Quota管理模块的开发，实现多机房、多集群环境下的，各种异构计算资源的配额管理功能。 参与AI平台联邦调度能力的设计和开发，与下游云原生团队共同实现平台联邦和弹性部署能力。
1、负责大模型研发的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署； 2、LLM算法应用研究与算法落地工作，包括但不限于语言LLM、多模态大模型，VLM，Agents/SFT/RL等相关前沿技术； 3、持续探索在各种用户场景下，利用AI能力增强业务迭代效果； 4、深度参与产品研发项目，和产品经理/业务研发同学密切配合，提高项目整体收益。
负责饿了么深度模型和超大规模训练推理，支持万亿规模的稠密及稀疏训练推理优化，结合分布式系统、高性能计算、异构计算，探索性能边界，支撑超大规模模型的训练及推理部署。我们关注超大规模模型训练及推理系统，为深度学习模型提供算力基座。 【岗位职责】 1、支持百亿-万亿规模的稠密模型、稀疏模型训练，在千卡集群上，实现多种分布式训练架构，以及强化学习训推一体复用等技术，消除各类大规模模型分布式训练的瓶颈； 2、支持大规模深度模型的推理部署性能优化，通过高性能计算、分布式计算、异构计算、编译优化等手段，在千卡集群上，解决大尺寸模型的推理性能瓶颈； 3、深入工程和算法协同，结合大规模推荐、大语言、多模态算法，探索适合业务的创新训练范式。