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工作职责： 1.量化工具的开发及维护，掌握常见的推理优化技术，量化（包括weightonly，int-kernal，kv-cache量化，qat）、稀疏、剪枝，并落地到芯片中，加速模型推理速度； 2.熟悉常见的大模型原理及结构，能够快速复现新的paper或开源算法，有规范、高效的编程能力； 3. 熟悉SFT微调及预训练方法，把GPU训练脚本迁移到自研芯片上，支持多机多卡 4. 开发训练精度工具，包括算子级别和模型级别和GPU保持精度对齐，需要有较强的逻辑分析与较真的钻研能力 5. 熟悉主流推理引擎vllm/TensorRT-LM等，分析其中的优化加速技术，帮助落地； 6. 针对大模型权重和梯度的的低比特压缩训练，以及fp8训练，提高训练速度，确保训练精度； 持续跟踪技术前沿，包括： (1) 最新的8/4/2/1bits 量化算法，包括PTQ/QAT，稀疏剪枝等，根据芯片实际进行落地； (2) 熟悉跟进各种开源大模型算法、推理、训练优化技术； 任职要求： 1.熟练使用pytorch、transformer、accelarate、llama-factory等深度学习相关的库，能够根据需求快速进行二次开发; 2.有过大型项目开发经验，代码功底扎实，开发流程规范，工作态度认真，有责任心; 3.211以上,本科>=3年经验，研究生>=2年经验，也欢迎优秀的应届生同学;
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