岗位职责
方向一：高性能分布式GPU训练技术
1.样本IO吞吐优化：使用多线程读取、数据管道流水线编排、数据压缩等技术，实现分布式环境下高性能的样本IO pipeline；
2.计算图编译与高效执行：通过图编译、Kernel优化、算子融合等手段，提升计算图的执行效率；
3.高性能并行训练：包括DP/TP/PP/SP/CP/EP等并行策略及其他训练超参数的自动寻优，故障自动恢复，弹性计算等。

方向二：模型轻量化技术
1.模型压缩：结合量化、剪枝、蒸馏等手段对模型进行压缩，在保持精度下降可控的同时，大幅提升推理性能
2.高效模型结构设计：使用NAS、Architecture&Hardware Co-design等技术，设计运行高效的模型结构。

任职要求
1.具备良好的计算机基础素养和分析解决问题的能力，熟练掌握C++或Python；
2.学习能力强，对机器学习系统优化有技术热情，富有极客精神；
3.熟悉常见机器学习、深度学习算法，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度框架代码的优先；
4.熟悉GPU、NPU硬件架构，熟练使用CUDA，NCCL，RDMA编程的优先；
5.有分布式系统、高性能计算实际项目经验的优先；
6.有开源项目贡献代码者优先。

岗位亮点
1.支撑美团到家核心业务的搜索推荐环节，受关注度高；
2.当前美团核心的GPU落地场景之一，和团队一起探索学习异构计算领域的前沿技术，个人成长快。

工作城市
北京市

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