卓驭科技｜大规模训练算法实习生（预训练/训练框架）

1. 分布式训练加速与自动化技术，包括AutoML、分布式并行训练、低精度训练等技术，提升分布式训练速度，支持PB级数据规模的高效训练； 2. 大规模数据的高效学习算法，包括大规模预训练、多模态大模型设计优化、自监督/半监督等技术，支持感知算法、自动化挖掘/标注等下游业务，解决不同场景下的业务需求，提升数据利用效率； 3. 参与大规模训练框架研发，面向内部提供混合并行、极致性能、简单易用的深度学习训练框架，调研最新技术和性能调优工具，持续提升框架的性能和易用性。

1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业在读硕士/博士； 2. 具备扎实的编程能力，熟练使用C++/Python进行开发，有良好的数据结构和算法基础； 3. 优秀的工程实践能力，熟悉pytorch/Tensorflow等深度学习框架； 4. 熟悉常见的分布式并行训练方法，如张量并行、流水线并行等； 5. 熟悉AutoML、模型轻量化设计常见技术； 6. 具有多模态大模型预训练、模型微调、大模型性能优化相关经验； 7. 熟悉Megatron/Deepspeed等常见大模型训练框架。 加分项 1. 有较强的研究能力，在国际顶尖会议或期刊上发表过相关论文者优先； 2. 对大模型有深入研究且有大规模实际训练经验者优先； 3. 有辅助驾驶模型训练优化相关实习经验优化。