小米效能工具研发工程师实习生
任职要求
1.本科及以上在读学生，计算机、软件工程、通信等相关专业优先； 2.熟悉HTML/CSS/JavaScript等前端技术，了解React/Vue等主流框架者优先； 3.掌握Python/Java/Go等至少一门后端开发语言，具备基础软件开发能力； 4.了解研…
工作职责
1.参与效能工具前端系统的功能开发与优化，提升工具使用体验； 2.协助研发人员进行效能工具平台的集成与调试，输出技术文档与解决方案； 3.学习并实践DevOps研发流程（代码托管、构建、部署等），参与工具链优化； 4.在指导下完成模块设计、代码编写及测试验证，推动技术方案落地； 5.支持团队完成需求调研、工具推广及日常运维等协作性工作。
1、基于UE、Maya等DCC软件进行插件及工具的开发，包括模型编辑、视频编辑和特效处理等功能； 2、借助AI技术，实现AI动画、骨骼绑定等能力的自动化，提升视频领域工具效能； 3、持续跟踪并学习AI、视频等技术领域前沿知识，探索其落地的可能性； 4、进行代码优化、调试和故障排除，确保应用程序和功能的高质量和可靠性。
1. 参与SaaS质量工程基础设施（持续交付和自动化测试）建设。 2. 参与新技术的探索、应用和落地，参与智能化测试的探索。 3. 参与对业务开发和测试团队的技术支持。
深度优化训练流程 主导模型训练全链路性能分析与优化，设计GPU资源弹性调度策略 开发自动化训练加速工具链，构建可扩展的云端训练框架 研发混合精度训练、梯度压缩等前沿技术，突破训练吞吐瓶颈 构建训练优化体系 制定标准化训练效能评估体系，建立成本-效率量化模型 设计可复用的训练加速组件库，沉淀最佳实践方法论 开发训练过程性能分析平台，实现性能问题智能诊断 赋能业务研发 优化多任务资源调度策略，提升GPU集群整体利用率 为算法团队提供训练加速解决方案，缩短模型迭代周期
深度优化训练流程 主导模型训练全链路性能分析与优化，设计GPU资源弹性调度策略 开发自动化训练加速工具链，构建可扩展的云端训练框架 研发混合精度训练、梯度压缩等前沿技术，突破训练吞吐瓶颈 构建训练优化体系 制定标准化训练效能评估体系，建立成本-效率量化模型 设计可复用的训练加速组件库，沉淀最佳实践方法论 开发训练过程性能分析平台，实现性能问题智能诊断 赋能业务研发 优化多任务资源调度策略，提升GPU集群整体利用率 为算法团队提供训练加速解决方案，缩短模型迭代周期