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校招混元-新一代大模型分布式训练基础框架研究
北京 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程等相关专业的博士和优秀硕士；
- 2、有至少其中一项技能/知识：熟悉一种训练框架、GPU编程、高性能网络/分布式并行、编译器优化、大规模数据处理；
- 3、AI Infra、强化学习、AI Agent等领域进行过深入调研和探索或者在CPU/GPU体系架构，高性能计算/CUDA，分布式训练系统相关领域经验者优先；
- 4、有好奇心，自驱力强，有较好的学习能力和沟通能力，编程能力强；
- 5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
- 此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景
大模型训练包括文本、多模态等多种场景，并且有探索实验、万卡大规模生产等多方面需求，如何通过统一高效的框架满足多场景需求。
课题挑战
- 1、统一编程接口、模型构建范式、llm 与多模态的训练框架统一
- 2、自动高性能并行策略 && 弹性训练
- 3、算子优化 & 通算融合 && 编译优化
- 4、不同异构硬件适配 && 不同网络拓扑优化
- 5、低精度 && 模型结构 efficiency co-design
- 6、超长文本训练
- 7、agentic 训练 infra workflow
- 8、io 优化，构建工业级生产的 dataloader/checkpoint 等高效基础组件
具体工作
构建统一的模型结构定义接口，适配不同后端分布式执行引擎，支持多种模态、多种场景的算法需求；并通过通算掩盖、算子融合、软硬件协同等方式，进一步提升模型训练的性能，为混元大模型的研发提供高性能基础框架支撑。
【任职要求】
- 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程等相关专业的博士和优秀硕士；
- 2、有至少其中一项技能/知识：熟悉一种训练框架、GPU编程、高性能网络/分布式并行、编译器优化、大规模数据处理；
- 3、AI Infra、强化学习、AI Agent等领域进行过深入调研和探索或者在CPU/GPU体系架构，高性能计算/CUDA，分布式训练系统相关领域经验者优先；
- 4、有好奇心，自驱力强，有较好的学习能力和沟通能力，编程能力强；
- 5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
【加分项】
此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
【技术方向】
AI基础设施、系统与安全
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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