点评技术部-机器学习训推框架工程师

岗位职责
1. 建设一体化训推框架，支持大规模搜推模型及生成式模型的训练与在线推理，持续提升框架的性能、稳定性与易用性。

2. 优化分布式训练，解决数据读取、Embedding 访问、GPU 计算、通信及显存等关键瓶颈，在保证训练正确性与收敛效果的前提下，提升吞吐和资源效率。

3. 与算法团队开展模型与系统协同设计，优化算子实现、模型执行与并行策略，兼顾模型效果、训练成本和推理时延。

4. 建设训推框架的性能分析、故障诊断与恢复能力，完善训推一致性验证，保障系统稳定运行。

5. 跟进前沿训推技术，结合业务需求开展技术选型与工程验证，推动有效方案规模化落地。

岗位要求
1. 具备扎实的编程和系统基础，熟练使用 Python 与 C++，具备良好的代码设计、调试与性能分析能力。

2. 深入掌握至少一种主流深度学习框架，理解模型训练与推理的基本机制，对自动求导、计算图、算子执行、混合精度或分布式执行等有深入认识，能够结合实际任务分析框架行为。

3. 在训练框架、推理引擎、算子或框架底层优化中至少一个方向有深入实践，能够定位复杂性能问题，并验证优化收益与结果正确性。

4. 具备技术方案设计与项目推进能力，能够独立负责关键模块，理解算法和业务需求，与相关团队协作推动落地，对结果负责。

岗位亮点
1. 优化成果直接服务真实业务。 面向点评搜索、推荐场景，与算法团队共同推进模型迭代，用训练效率、在线性能和计算成本检验技术价值。

2. 深入模型与系统交叉领域。 围绕大规模稀疏模型和生成式推荐，参与从分布式训练到在线推理的框架建设，积累底层技术深度和完整系统视角。

3. 承担核心模块与技术方向。 参与架构设计、技术路线选择和持续演进，推动方案从实验验证走向规模化应用。