AI Infra资深工程师/专家(J10768)

1、优化深度学习训练代码：分析和优化现有PyTorch代码，减少计算冗余，提高GPU利用率。 2、提升GPU训练效率：调整混合精度（FP16/BF16）、张量并行、流水线并行等策略，优化内存占用和计算速度。 3、加速分布式训练：使用NCCL、Horovod、DeepSpeed、Megatron-LM等技术优化通信开销，减少节点间的同步瓶颈。 4、构建高性能计算集群：管理和优化Kubernetes、Slurm、Ray等计算资源调度，提升训练任务的吞吐量。 5、数据加载和存储优化：优化TFRecord、Parquet、LMDB等数据格式，加速数据预处理和I/O，减少CPU/GPU等待时间。 6、Profiling和监控：使用nvprof、Nsight、PyTorch Profiler等工具分析训练瓶颈，并提出优化方案。 7、搭建与维护评估基础设施：构建自动化评测管线、指标分析与可视化工具，为大…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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