小米训练平台性能优化工程师实习生招聘

职位描述
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

职位要求
1.精通深度学习训练加速技术,熟悉分布式训练框架设计
2.掌握CUDA编程及GPU性能分析工具(nsys/torch profiler)
3.熟练使用PyTorch框架,具备训练流程优化实战经验
4.熟悉常见模型压缩技术(量化/剪枝/蒸馏)及落地应用
5.具备大规模集群资源调度系统开发经验者优先
【技术加分项】
1.有mmcv//deepspeed/megatron/ray等训练框架开发经验
2.算子优化经验,triton/cuda等开发经验.
3.熟悉MPI/NCCL等分布式通信协议
4.在MLSys/ICLR等顶会发表过训练优化相关论文

小米科技校招内推码: 1ZKSZUE 
投递链接: https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/s/ig0XgB1AK8E

地点:北京小米科技园
#牛客AI配图神器#联系邮箱:libin37@xiaomi.com

#AI Infra##AI工程##AI框架##性能优化##模型训练#
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秋招结束已经一段时间了 一直在忙着毕业的事情 浅浅总结一下自己的秋招经历吧~本人BG双非硕 后端选手 有一段小厂+腾讯暑期实习腾讯暑期转正loser秋招结束已经结束了有一段时间了总结一下秋招历程最大的感受就是秋招比起暑期更加卡学历秋招总共投了60多家吧一直面 一直挂也投了两家银行科技岗 都走到终面体检了都拒了(总体感觉本地的银行还是挺容易过的)可能本人更想去私企 并且银行也挺卷听说一直到11月就只有一家小厂的offer并签约当保底然后也突然被WXG捞了 本来都不对腾讯抱有希望了可能经过一整个秋招的面试积累吧 以及本人有ACM经历 WXG整体面试以做题偏多(一二面做了5道题 4道hard) 比较合自己胃口 差不多半个月就把五轮面试过了进入录用评估 但也一直没有结果到后面也陆陆续续有几家中厂也终面过泡池子一直到12月初华子给开了base杭州 14a因为华子公积金的原因 和小厂薪资上差距不大 所以也一直犹豫是否毁约签华子 但是内心也还对WXG抱有一丝幻想(虽然一直没有保温也没有任何消息)然后一直到12月中下旬 华子要求去现场签约了 但是WXG还是没有消息 然后就连续发邮件和打电话催了好多次 还是回复耐心等待直到华子签约那天 经过内心挣扎已经决定毁约签华子了 可能还是想平台更大一点吧 然后最戏剧性的一幕来了 就在我发毁约邮件没有5秒 WXG打电话开奖了 并且开奖也十分有诚意 最终还是没有签约成功华子 研究生期间也打了很多次华子的比赛还是对华子有感情的555整个秋招都是伴随着焦虑的 我认为自己也是秋招大部分人的画像 屡屡碰壁后不断怀疑自己 但是可能自己也比较幸运吧 但是也感谢自己在一次次陷入迷茫都没有放弃自己 还是一直努力背八股 刷题也祝各位牛友们共勉 就算暂时没有好的offer 不放弃一定会有好的结果的!!
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面了100年面试不知...:小天才g了,但是天才还在
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