本文介绍了大模型训练与推理框架的研发岗位包括参与AI大模型训练框架的研发、优化大模型推理性能等职责。同时文章还详细阐述了相关岗位的任职要求如扎实的工程能力和算法基础、熟悉主流训练和推理框架等。对于想要进入AI领域特别是大模型研发领域的朋友们这篇文章提供了宝贵的参考和指导。岗位一、大模型训推框架研发 P6-7职位描述1.参与AI大模型训练框架研发支持百亿~万亿规模的稠密/MoE大模型的预训练、微调、强化学习、蒸馏2.通过5D并行加速、通信掩蔽、训推一体复用等技术在国产异构算力上实现极致的大模型训练性能优化3.研发高效的故障定位系统和容错机制保障大规模训练的稳定性监控训练任务日志快速识别和修复问题任职要求有扎实的工程能力和算法基础具备大模型分布式训练性能优化经验掌握PPO/DPO/GRPO等RLHF技术有大模型微调、蒸馏、强化学习相关经验者优先熟悉PyTorch/Megatron/DeepSpeed等业界主流训练框架熟悉TensorRT-LLM/vLLM/SGLang等大模型推理引擎4.具备国产算力硬件实操经验者优先。岗位二、资深研发专家训练/推理技术P8-8岗位职责1、 负责开源AI框架的整体架构设计与竞争力规划性能优化达到业内领先水平2、 负责平台与项目上的模型适配的规划打造模型适配的标准体系构建模型性能达到业界领先水平3、 负责算子设计与算子开发构建算子标准库打造领先的算子性能优势4、 负责AI框架加速、模型性能优化、算子优化的整体规划与竞争力构建打造一体化的性能优势5、负责AI框架、算子库、模型库三个产品的版本迭代对版本交付负责。任职要求1、大学本科及以上学历并取得相应学位计算机相关专业优先2、8年以上AI相关研发工作经验5年以上研发管理经验优先3、有AI框架优化、算子开发、模型性能优化的项目落地经验熟悉大模型在行业场景应用落地的技术方案4、具有丰富的模型应用领域理论知识熟悉计算机视觉、自然语言处理、语音处理、大模型底层硬件组网等领域主流架构与基础知识5、熟悉掌握一种或多种AI框架的模型适配与性能调优有过AI框架适配AI加速卡的adapter开发经验者优先6、具备AI加速卡的工具链、异构软件、加速套件的开发经验者优先且对底层算力基础知识熟悉的研究者优先7、具备卓越的战略思维与执行能力有较强的组织领导、沟通和具有良好的敬业精神和职业道德操守企业忠诚度高并有良好的团队建设与管理经验。岗位三、资深研发专家-推理技术 P8-8岗位描述1、优化大模型推理性能降低大模型推理时延提升吞吐包括但不限于模型量化、模型蒸馏、算子优化、分离式推理、分布式调度、动态负载均衡等。2、适应并充分利用包括英伟达、昇腾等异构硬件资源控制模型部署成本 对精度与性能问题进行分析和调优识别和解决瓶颈问题提高模型的推理速度。3、与平台研发、产品团队一起提升智算平台大模型推理能力的产品竞争力。4、跟踪行业最新技术探索并引入最优解决方案确保系统技术竞争力。任职要求1、大学本科及以上学历并取得相应学位计算机及相关专业优先2、8年以上软件相关工作经验其中3年以上AI相关经验3、熟悉主流推理引擎数量掌握模型优化技术并能够根据不同场景和硬件平台进行针对性优化。4、深入理解大模型推理架构与分布式系统设计熟悉分布式推理加速框架有超大模型分布式加速经验。5、有在头部科技公司从事大规模推理系统设计或优化的经验者优先有在国产化异构算力进行高性能推理系统设计或优化并达到领先水平的经验者优先6、具备卓越的战略思维与执行能力有较强的组织领导、沟通和协调能力具有良好的敬业精神和职业道德操守企业忠诚度高并有丰富的团队建设与管理经验。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】