大模型算法框架实习生

大模型算法适配与优化：参与主流大模型（如Llama、GPT等）在国产芯片上的算法适配和性能调优，包括模型结构优化、算子优化等； 推理与训练工程优化：对大模型的推理和训练过程进行工程化优化，提升性能、降低资源消耗，包括但不限于模型量化、剪枝、蒸馏等技术的应用； 国产芯片适配：大模型推理、训练框架（如Megatron、DeepSpeed等）在国产芯片上的适配与优化，解决兼容性问题，充分发挥硬件性能； 微调工具链开发：根据不同行业场景需求，设计并实现高效的大模型微调工具链，包括数据预处理、参数配置、效果评估等功能模块； 技术方案设计与评估：参与大模型相关技术方案的制定，进行技术可行性评估和性能测试，撰写技术文档。 【任职要求】 计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业本科或硕士在读，每周到岗4-5天，实习3个月以上 熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch优先），熟悉深度学习模型开发全流程； 熟悉大模型训练和推理框架，如Megatron、DeepSpeed、vLLM、TGI、Transformers等； 具备良好的编程能力，熟练掌握Python/Go/Java/C++，有良好的代码风格和工程实践； 出色的问题解决能力和技术攻关能力，具备owner意识，能够独立负责技术模块并推动问题解决； 良好的团队合作和沟通能力，能够与跨职能团队高效协作，推动项目进展。 【加分项】 有国产芯片（如昇腾、寒武纪、海光等）上的模型适配和优化经验者优先； 熟悉模型压缩、量化、蒸馏等相关技术并有实践经验者优先