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工作内容:

1. 算法建模及调参;
2. 深度学习编译优化;
3. 大规模GPU集群的资源进行复用优化;

职位要求(接受实习) :

(一)模型优化方向
1. 熟悉深度学习理论,有深度学习模型训练经验;
2. 对于业界及学术界最新模型进展保持关注与好奇心,了解目前最新模型基本结构与原理;
3. 良好的工程素养, 熟练使用python,熟悉TensorFlow/ PyTorch其中一种框架;
以下为加分项:
1. 熟悉模型inference/training压缩技术框架及最新研究进展,包括但不限于量化、剪枝、张量分析以及KD等;
对于方法原理具有清晰认识与理解;
2. 熟悉模型训练各optimizer基本原理,了解分布式训练基本方法与框架;
对于最新训练加速方法有所了解,例如混合精度训练、低比特训练、分布式梯度压缩;
3. 对于AutoML领域有一定了解, 熟悉强化学习或贝叶斯优化其中一种框架;
对于网络结构搜索及自动压缩等领域有一定了解,有经验者最佳。
(二)系统优化方向
有扎实的C++开发经验或精通python,具有良好的编程习惯,熟悉多线程编程、内存管理、设计模式和Linux/Unix开发环境,对C++的语法特性有清晰的理解和认识,对高并发程序开发有很好的感知和经验;
以下为加分项:
1. 具有分布式系统相关项目经历,复杂系统软件的设计能力和调试能力,熟知常见的设计模式和架构的trade-off;
2. 精通各种大数据计算框架,熟悉Hadoop/HIVE/MPI/Spark/TensorFlow等分布式计算框架,了解常见深度学习框架引擎;
3. 在机器学习、深度学习、大规模分布式机器学习以及在搜索、广告、推荐、机器翻译等领域有经验者优先;
4. 熟悉GPU硬件架构,精通CUDA,精通cuDNN,在深度学习计算框架等领域有丰富优化经验者优先;
5. 有编译器开发经验者优先,熟悉XLA/TVM/MLIR者优先。

工作内容:

1. 负责机器学习平台的研发工作,包括需求沟通、功能设计与开发等;
2. 优化调整基础服务架构高可用性、高可拓展性。

职位要求:

1. 精通JAVA语言,熟悉shell、python等脚本语言;
2. 精通各种主流JAVA框架,包括spring、netty、hibernate、mybatis等;
3. 具备系统架构能力,熟悉分布式容错、分布式缓存、高并发等主流技术;
4. 具备2B的交付类的经验者优先。

ADDRESS:
北京清华同方科技广场 B 座 505
TEL:
+86 010 82308184
MAIL:
contact@oneflow.org
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