小米训练平台性能优化工程师实习生

1、参与小红书内部AI平台QuickSilver的前端开发工作，高质量完成前端功能开发和组件建设； 2、与产品、后端、算法紧密合作，完成数据管理、模型管理、模型训练、压缩、推理、部署、资源调度等功能； 3、设计和实现前端交互界面，优化页面性能与交互体验，提升平台的易用性和美观性； 4、参与前端技术预研，关注大模型开发平台产品现状，了解业界领先的产品和交互设计；

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1. 参与餐流量运营项目的AI算法研发工作，负责模型的设计、实现和优化，包括但不限于模型架构设计、算法实现、性能优化等核心工作。 2. 负责AI算法模型的训练、调优和部署工作，包括特征工程、模型调参等，确保模型在生产环境中的准确性、稳定性和可靠性。 3. 设计并实现模型评测方案，构建科学的评估体系，进行模型效果评估、性能分析和优劣比较，持续提升模型的预测准确率和业务价值。 4. 深入研究AI技术发展趋势，关注算法创新和行业动态，持续优化模型训练流程，探索新算法、新模型，推动技术革新和业务创新。

【我们是谁？】 阿里云智能是阿里巴巴集团的技术基石，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力。我们的团队专注于机器学习系统（MLSys）的前沿研究与工程实践，特别是为“通义”系列大规模语言模型（LLM）的训练、推理提供坚实的系统支撑。在这里，你将有机会参与构建和优化支撑万亿参数级别模型的超级工程，直接影响亿万用户的AI体验。 【为什么这个机会不容错过？——来自工业界的真实挑战与机遇】 大规模语言模型的研发是一项复杂的端到端系统工程。从海量数据的高效处理、万卡集群的分布式训练、精细化的后训练调优，到低延迟高吞吐的推理服务和云上弹性部署，每一个环节都充满了挑战，也孕育着巨大的创新机会。我们认为，虽然算法创新是驱动力，但在LLM的整个生命周期中，系统扮演着至关重要的角色。 以下是我们正在“通义”大模型及相关场景下积极探索并期待与你共同攻克的挑战： 1.超大规模预训练系统优化：追求极致效率与稳定性 ·系统行为的深度洞察：在万卡集群并行训练的极致规模下，如何设计高效、低侵扰的追踪系统（Tracing System）以精准理解系统真实运行状态，本身就是一个难题。例如，仅网络层追踪就面临数据量爆炸性增长的挑战，如何在海量数据中高效提取关键信息，指导性能优化。 ·并行策略的自动化与智能化：随着模型结构的快速迭代，如何针对新型架构自动设计并调整最优的并行策略（张量并行、流水线并行、数据并行、序列并行及其混合），在复杂的内存、计算、通信约束下取得最佳平衡，减少人工调优的巨大成本。 ·大规模集群的韧性与容错：尽管我们拥有先进的异步、跨多级存储的Checkpointing机制，但GPU集群的故障（硬件、软件、网络等）仍会导致训练中断和时间浪费。如何进一步提升系统的容错恢复能力，最大限度减少故障影响，保障训练任务的连续性和效率。 2.后训练（RLHF等）中的算法-系统协同设计：提升“智能”的性价比 ·复杂工作流的高效资源调度：后训练阶段（如RLHF）涉及采样、训练、评估等多个计算特点各异的任务。如何设计智能调度系统，自动、高效地为这些任务分配和管理计算、存储、网络资源，以最小化总体资源消耗，或最大化单位资源投入下模型效果的提升“斜率”。 ·算法与系统协同进化：后训练的算法仍在快速演进，如何设计灵活、可扩展的系统架构，以适应算法的不断变化，并反过来通过系统创新启发新的算法可能性。 3.云原生推理服务：敏捷、高效、经济地赋能万千应用 ·多样化业务负载与SLA保障：云上推理业务场景丰富，客户对吞吐量、延迟、成本等有着不同的服务等级协议（SLA）要求。如何设计统一而灵活的推理服务系统，满足从离线批量推理到在线实时服务的各种需求。 ·推理优化技术的敏捷集成与工程化：学术界和开源社区的推理优化技术（如量化、剪枝、FlashAttention、PagedAttention、投机采样、模型编译等）日新月异。如何构建一套敏捷的工程体系，快速评估、吸收、融合这些前沿技术，并将其稳定部署到在线服务中，持续提升推理效率。 ·极致的资源弹性与成本效益：在云环境中，如何通过精细化的资源调度、高效的多租户管理以及智能的流量预测，应对业务负载的剧烈波动，最大限度地减少空闲资源浪费，为用户提供最具成本效益的LLM服务。