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職位概述：
作為我們團(tuán)隊(duì)的大模型訓(xùn)練專家，需要深入探索模型架構(gòu)、優(yōu)化超大規(guī)模分布式訓(xùn)練、處理海量數(shù)據(jù)并保障訓(xùn)練穩(wěn)定，致力于解決業(yè)界前沿的AI工程挑戰(zhàn)，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。
主要職責(zé)：
1. 模型架構(gòu)與訓(xùn)練策略：負(fù)責(zé)主導(dǎo)和深度參與大模型的分布式訓(xùn)練工程化落地、訓(xùn)練方案制定及關(guān)鍵技術(shù)選型。
2. 分布式訓(xùn)練優(yōu)化：構(gòu)建、優(yōu)化與維護(hù)基于PyTorch、Megatron-LM、MindSpeed等框架的大規(guī)模分布式訓(xùn)練流程，持續(xù)提升白卡級(jí)、千卡級(jí)以上集群的計(jì)算效率。
3. 數(shù)據(jù)工程體系建設(shè)：主導(dǎo)從原始互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)到高質(zhì)量訓(xùn)練語(yǔ)料的全流程開發(fā)，包括海量數(shù)據(jù)獲取、清洗、去重、安全過(guò)濾及多模態(tài)數(shù)據(jù)混合策略制定。
4. 訓(xùn)練穩(wěn)定性保障：監(jiān)控、診斷并攻克預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)的損失尖峰、數(shù)值溢出等各類疑難問(wèn)題，確保萬(wàn)億Token級(jí)別訓(xùn)練任務(wù)的穩(wěn)定收斂。
5. 性能瓶頸分析：運(yùn)用Profiling工具對(duì)訓(xùn)練全鏈路進(jìn)行深度性能分析，定位系統(tǒng)瓶頸，并進(jìn)行內(nèi)核級(jí)或系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化。
6. 技術(shù)前瞻與研究：跟蹤學(xué)術(shù)界與工業(yè)界最新進(jìn)展，將先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)、優(yōu)化策略應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目，驅(qū)動(dòng)模型性能持續(xù)提升。
任職要求 (必備技能與經(jīng)驗(yàn))：
· 學(xué)歷與專業(yè)： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
· 工作經(jīng)驗(yàn)：
o 具備5年以上機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，至少3年專注于大模型預(yù)訓(xùn)練領(lǐng)域。
o 擁有完整參與并成功交付一個(gè)百億參數(shù)以上大模型預(yù)訓(xùn)練項(xiàng)目的全流程經(jīng)驗(yàn)。
· 核心技術(shù)能力：
o 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：精通Transformer架構(gòu)及各類變體，對(duì)大模型的核心技術(shù)（如注意力機(jī)制、歸一化、位置編碼）有深刻理解。
o 分布式訓(xùn)練：具備豐富的Megatron-LM、MindSpeed等框架使用經(jīng)驗(yàn)，深刻理解數(shù)據(jù)并行、張量并行、流水線并行等并行策略。
o 數(shù)據(jù)處理：熟練掌握TB/PB級(jí)別數(shù)據(jù)的處理流程和工具，精通數(shù)據(jù)質(zhì)量過(guò)濾、去重及Tokenizer訓(xùn)練。
o 編程與工具：精通Python、PyTorch、Transformers等大模型開發(fā)框架，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境。具備在大型GPU/NPU集群上進(jìn)行代碼調(diào)試和性能調(diào)優(yōu)的實(shí)戰(zhàn)能力。
· 個(gè)人素質(zhì)：
o 具備卓越的系統(tǒng)分析能力和解決復(fù)雜問(wèn)題的熱情。
o 擁有強(qiáng)大的責(zé)任心和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，善于溝通。
o 對(duì)人工智能技術(shù)充滿好奇心，具備強(qiáng)大的自驅(qū)力和持續(xù)學(xué)習(xí)能力。
優(yōu)先考慮條件 (加分項(xiàng))：
· 有重要的開源大模型項(xiàng)目貢獻(xiàn)經(jīng)歷。
· 具備跨模態(tài)大模型預(yù)訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)。