寒武纪|大模型训练系统实习生-27届

寒武纪 · 北京 · 更新时间:2026-09-08

岗位职责

1. 框架优化:参与大模型训练框架的适配与开发,利用性能分析工具定位瓶颈,进行针对性的性能热点优化; 2. 技术攻坚:追踪大模型领域前沿技术(如 Megatron-LM, Verl, Triton 等),调研社区最新性能优化方案并推动落地,解决训练过程中的显存墙、通信墙等瓶颈问题; 3. 性能建模:负责模型训练的理论性能计算与预估,量化分析计算/通信开销占比,提出合理的架构调整或算子优化建议。

任职要求

岗位要求: 1. 学历背景:硕士及以上学历在读,计算机、微电子、通信、自动化、应用数学、物理等相关专业,2027届毕业生; 2. 框架基础:熟练使用 PyTorch,理解大模型(LLM)的主流训练方法(如 RL, Pre-training)及混合精度训练技巧; 3. 编程能力:熟悉 Linux 开发环境,具备扎实的 C/C++ 与 Python 编程功底,代码风格规范; 4. 综合素质:具备良好的逻辑思维与抗压能力,善于团队协作,拥有强烈的技术好奇心和自驱力; 4. 至少实习6个月,每周出勤4天及以上。 拥有以下经验者优先: 1. 实战经验:有大模型分布式训练(Verl/Fsdp2/Megatron-LM)或 AI 框架底层开发经验者优先; 2. 性能调优:熟练使用 Nsight Systems、DLProf 或 Torch Profiler 等性能分析工具,有实际调优案例者优先;

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