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混元训练 Infra 工程师-Dataloader/Checkpoint 方向-(北京/深圳/上海/杭州)
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分布式 Dataloader
- 多源数据加载框架研发,优化预处理流水线、IO 瓶颈与数据倾斜,对接对象存储 / 分布式文件系统,支持动态采样与增量更新;;
Checkpoint 管理
- 设计高吞吐存储 / 加载方案,优化压缩、分片与冷热分层,实现版本管理、备份恢复与分布式训练框架兼容;;
系统优化
- 监控吞吐 / 延迟 / 显存指标,定位性能瓶颈,保障极端场景下训练连续性;;
跨团队协作
- 对齐业务需求,沉淀技术最佳实践。。 Requirements
- 本科及以上学历,3 年 + AI Infra / 分布式系统 / HPC 经验;;
- 精通 Python/C++,深入理解 Linux 内核、IO 模型,熟悉 PyTorch(优先)及分布式训练原理;;
- 有分布式 Dataloader 研发与 IO 密集型任务优化相关经验;;
- 有 checkpoint 存储 / 加载 / 压缩优化相关经验;;
- 熟悉对象存储 / 分布式文件系统与缓存、分片策略;;
- 具备系统性能瓶颈分析与 GPU/CPU 优化案例。
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