大模型效率研究员

【岗位职责】 我们正在寻找一位能够端到端从模型算法、系统软件与硬件角度思考模型效率的研究员。从模型设计早期出发，需要你和算法及训练、推理团队共同探索模型结构，评估其在真实硬件和业务负载下的效率与成本，推动模型能力、训练效率和推理性能的协同提升，同时关注模型效果。 岗位职责 - 参与模型结构设计：从硬件能力、分布式训练和推理系统的视角，参与 Attention、MoE、条件计算、参数共享、量化及缓存机制等设计，提出可验证的架构方案。 - 建立端到端评估方法：建立计算、访存、通信及存储的性能与成本模型，分析模型结构对训练吞吐、显存占用、收敛表现，以及推理 TTFT、TPOT、吞吐和服务成本的影响。 - 关注效率与模型效果的tradeoff：能够端到端参与到模型效果评估，可以衡量基于效率的变更对效果的影响，从而找到最佳的tradeoff。 - 推动模型与硬件协同设计：结合加速器的计算精度、内存层…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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