AI Infra实习生-训练方向（研究型）
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岗位职责：
基础信息 毕业起止时间要求： 2026-11-01 ~ 2028-12-31 招聘类型： 技术类 招聘批次： 日常实习生 职位描述 作为研究型实习生，你将加入公司大模型训练加速方向的研究团队，参与超大规模场景下，文本和多模态领域 pre/post/alignment 方向上的高效训练相关的 前沿策略和工程实现工作。该岗位以科研驱动为主，进行理论研究、策略设计、工程原型与实验评估，并鼓励发表顶会/期刊论文与开源贡献。 1、 研究RL场景加速技术，探索前沿的训推分离、梯度压缩、通信压缩、计算压缩 相关技术，改进RL场景不同模型的训练效率，提升e2e吞吐达到业界SOTA水平； 2、 研究前沿的pretrain加速技术，探索不同模态下的 IO/流水调度/算子融合/低精度量化 等加速策略，改进超大规模训练下训练效率，提升MFU； 3、研究大模型训练策略自动寻优技术，通过模型显存、计算、通信 自动化分析和模拟，实现不同模型在不同硬件、不同规模下的训练性能最大化； 4、将研究成果落地为可复现的工程原型，集成/对接业界主流的开源训练框架(megatron/veRL); 5、撰写技术报告与论文，与团队成员及外部学术界保持沟通交流； 职位要求 1、在读硕士或博士，研究型/学术背景优先；有扎实的数学基础，理解大模型训练性能加速和稳定性提升的基本方法； 2、熟悉一种或多种大模型训练框架和组件（如 megatron、deepspeed、 veRL、openRLHF、flash-attn， TE) 或有实现过算力融合，流水调度优化的经验； 3、良好的实验设计能力与论文阅读/撰写能力，能阅读并复现顶会算法； 4、实习期6个月起，能长期实习优先； 加分项 1、熟悉算子融合，量化、流水调度，在线数据packing相关方法； 2、有大规模训练加速、稳定性提升、异构硬件适配经验； 3、在相关国际期刊/会议发表过论文或有开源项目/代码仓库者优先。 工作地点 广州/杭州
广州市动悦信息技术有限公司
广州/杭州
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