机器学习工程师

1. 大规模分布式训练的性能优化，包括数据读取、算子优化、通信优化等，加快训练速度，提升训练系统稳定性和资源利用效率； 2. 持续分析&优化大规模多机集群的训练性能，与基础设施同事优化训练系统的整体效率和稳定性； 3. 服务端模型推理系统建设，开发高效的模型推理框架，建设从训练到部署的自动化工作流，加速算法的部署落地。

1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业硕士及以上学历； 2. 具备扎实的编程能力，熟练使用Cuda/C++/Python进行开发； 3. 熟练使用至少一种深度学习训练或推理框架（Pytorch/Tensorflow/TensorRT等）； 4. 熟悉常见的分布式训练技术，如数据并行、模型并行、流水线并行等； 5. 具备良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力。 加分项： 1. 有ACM/ICPC竞赛经验； 2. 有机器学习训练系统或推理系统开发经验； 3. 有大数据计算/存储/通信等系统级优化经验。