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职位描述 我们正在寻找一名具备动手能力和学习热情的工程师，负责搭建并维护一套基于多台Mac Mini的分布式AI系统，为内部研发团队提供高效的大模型训练与推理服务。您将直接参与系统架构设计、性能优化及模型迭代工作，助力团队低成本实现AI技术落地。 工作职责 1、分布式系统搭建 基于多台Mac Mini搭建分布式计算集群，部署AI大模型训练与推理环境。 配置系统资源调度、负载均衡及稳定性监控工具（如Docker、Kubernetes基础应用）。 2、模型开发与优化 负责大模型的日常训练、Fine-tuning及性能调优（如推理加速、显存优化）。 探索模型压缩、量化等技术以降低计算成本。 3、数据管理与迭代 维护数据清洗、预处理及版本管理流程，确保数据驱动的模型更新。 协助研发团队完成实验性需求的数据支持。 4、系统维护与支持 监控系统运行状态，快速定位并解决硬件、网络或软件问题。 编写技术文档，推动内部工具链的标准化。 任职要求 1、硬性条件： 本科及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业（优秀应届生或1-3年经验者优先）。 熟悉Python编程，能使用PyTorch/TensorFlow完成基础模型训练与调试。 了解分布式计算原理，有单机多卡或多机协作训练经验（如HuggingFace Accelerate等工具）。 掌握MacOS/Linux系统基础操作，能编写Shell脚本完成自动化任务。 对AI模型优化技术（如剪枝、量化）有基础认知或学习兴趣。 2、加分项： 有开源项目贡献或Kaggle等竞赛经验。 熟悉MLOps工具链（如DVC、MLflow）。 了解Mac Mini硬件特性或小型集群运维经验。
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