雇員點(diǎn)評標(biāo)簽
職位描述
PythonC/C++高并發(fā)測試NSIGHT SYSTEMPROFILINGAI 芯片BENCHMARKGPU 編程人工智能云計(jì)算/大數(shù)據(jù)
崗位職責(zé)：
1、設(shè)計(jì)并執(zhí)行大模型在多種硬件平臺（如 NVIDIA GPU等）上的性能測試方案，涵蓋訓(xùn)練與推理階段；
2、構(gòu)建并維護(hù)模型性能 Benchmark 體系，覆蓋吞吐量、延遲、顯存占用、功耗等關(guān)鍵指標(biāo)；
3、利用 profiling 工具（如 Nsight、PyTorch Profiler、MindSpore Profiler）定位性能瓶頸，輸出可復(fù)現(xiàn)的測試報(bào)告
任職要求：
技術(shù)經(jīng)驗(yàn)：
熟悉 GPU 編程（CUDA、ROCm）或至少一種國產(chǎn) AI 芯片（如 Ascend、MLU）的開發(fā)與調(diào)優(yōu)流程；
1、設(shè)計(jì)并執(zhí)行大模型在多種硬件平臺（如 NVIDIA GPU等）上的性能測試方案，涵蓋訓(xùn)練與推理階段；
2、構(gòu)建并維護(hù)模型性能 Benchmark 體系，覆蓋吞吐量、延遲、顯存占用、功耗等關(guān)鍵指標(biāo)；
3、利用 profiling 工具（如 Nsight、PyTorch Profiler、MindSpore Profiler）定位性能瓶頸，輸出可復(fù)現(xiàn)的測試報(bào)告
任職要求：
技術(shù)經(jīng)驗(yàn)：
熟悉 GPU 編程（CUDA、ROCm）或至少一種國產(chǎn) AI 芯片（如 Ascend、MLU）的開發(fā)與調(diào)優(yōu)流程；
熟悉常見大模型結(jié)構(gòu)（如 LLaMA、Qwen、DeepSeek、ChatGLM 等）及其訓(xùn)練/推理流程；
熟練掌握 PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM 等訓(xùn)練/推理框架中的一種或多種；
熟悉性能調(diào)優(yōu)工具鏈，如 Nsight Systems、TensorBoard、Perfetto、Roofline 分析等；
編程能力：精通 Python，具備 C++/CUDA 開發(fā)能力者優(yōu)先；
加分項(xiàng)：
有 MLPerf、LM-Harness 等 Benchmark 經(jīng)驗(yàn)；
參與過大模型在國產(chǎn)芯片上的遷移落地項(xiàng)目；
熟悉低精度訓(xùn)練（FP8、INT8）、KV-Cache 優(yōu)化、投機(jī)解碼、通信壓縮等推理優(yōu)化技術(shù)
學(xué)歷背景：計(jì)算機(jī)、電子工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)
熟練掌握 PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM 等訓(xùn)練/推理框架中的一種或多種；
熟悉性能調(diào)優(yōu)工具鏈，如 Nsight Systems、TensorBoard、Perfetto、Roofline 分析等；
編程能力：精通 Python，具備 C++/CUDA 開發(fā)能力者優(yōu)先；
加分項(xiàng)：
有 MLPerf、LM-Harness 等 Benchmark 經(jīng)驗(yàn)；
參與過大模型在國產(chǎn)芯片上的遷移落地項(xiàng)目；
熟悉低精度訓(xùn)練（FP8、INT8）、KV-Cache 優(yōu)化、投機(jī)解碼、通信壓縮等推理優(yōu)化技術(shù)
學(xué)歷背景：計(jì)算機(jī)、電子工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)
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工作地點(diǎn)
浦東新區(qū)百度上海研發(fā)中心百度
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