职位描述

职位描述： 我们正在寻找一位经验丰富的分布式深度学习工程师，负责推动前沿的去中心化人工智能和机器学习项目。理想的候选人应具备深厚的深度学习框架、模型训练与优化、容器化及编排技术，以及云计算平台的经验。具有CUDA编程、多GPU通信优化和流批数据处理经验者优先。 职责： - 设计和实施使用分布式深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、Ray等）的大型模型训练，管理和优化模型训练与推理过程，使用Docker进行容器化，利用Kubernetes和Kubeflow进行编排和管理，并在云平台（如AWS、Google Cloud、Azure）上部署和管理深度学习工作负载。 - 应用模型压缩和推理加速技术，以及流批数据推理技术。 - 与团队协作，制定并执行分布式计算和深度学习解决方案的技术战略。

职位要求

要求： - 深度学习训练框架（如PyTorch、TensorFlow、Ray等）的丰富经验。 - 熟悉模型训练和推理管理与优化工具（如MLflow、Weights & Biases、Optuna等）。 - 精通容器化技术（如Docker）和编排技术（如Kubernetes、Kubeflow）。 - 具有云计算平台（如AWS、Google Cloud、Azure）的使用经验。 - 熟悉模型压缩和推理加速技术。 - 熟悉流批数据推理技术。 - 出色的团队合作和沟通能力。 加分项： - 具有CUDA编程经验。 - 具有多GPU通信优化（如NCCL）经验。 - 具有流批数据处理（如Spark、Flink）经验。

福利待遇

薪资可观，远程工作，团队高速发展