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Xiaomi · 北京

# 大模型训练与推理Infra工程师-MiMo

北京 

Listed on Xiaomi ’s official careers site. Posted March 19, 2026. Check that it is still open and apply there.
[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7446241662216700012/detail)

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## Job description
- 模型训练基础设施开发
- 设计和实现支持大规模分布式训练的计算平台，优化模型训练效率和资源利用率。
- 维护和扩展现有的分布式训练框架，确保平台的高性能和稳定性（如基于 PyTorch、TensorFlow 或 JAX）。
- 集成和优化高性能计算技术（如 CUDA、MPI、NCCL 等）。
- 模型推理基础设施开发
- 构建高效的推理框架，支持大模型的在线和离线推理需求。
- 优化推理速度、内存占用和能耗，支持多种硬件架构（GPU、NPU等 ）。
- 实现PD分离、Context Caching、模型量化、推敲编码等推理优化技术。
- 性能监控与优化
- 开发工具链和监控系统，跟踪训练与推理过程的性能瓶颈。
- 分析并优化数据加载、通信效率和硬件利用率等关键环节。
- 跨团队协作
- 与模型研究团队密切合作，理解模型需求，定制训练和推理策略。
- 支持产品团队的模型部署需求，推动大模型在实际场景中的落地应用。

## Qualifications

### 基本要求
- 计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域的本科及以上学历，硕士或博士优先。
- 深入理解深度学习原理和分布式训练框架（如 Horovod、DeepSpeed、Ray 等）。
- 熟练掌握至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 或 JAX）。
- 熟悉高性能计算技术（CUDA、NCCL、cuDNN 等）及硬件架构（GPU、NPU 等）。
- 具有扎实的编程能力，精通 Python 和至少一种系统级编程语言（如 C++）。

### 优先条件
- 有参与或主导过大规模模型（如 Transformer、大语言模型）的训练和部署经验。
- 熟悉模型优化技术（如混合精度训练、剪枝、量化等）。
- 对云计算和容器化技术（如 Kubernetes、Docker、Terraform）有实际经验。
- 对新兴 AI 硬件（如 H卡）有实操经验。
- 具备优秀的系统设计和性能调优能力。

## At a glance
- Posted by the employer: Mar 19, 2026
- First seen by OpenNash: Aug 1, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: 214 days
- Location: 北京[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7446241662216700012/detail)

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