大模型找工作

四月开始投了一大堆算法暑期实习日常实习 挂了几个一面 大部分没音讯感觉自己代码基础也不好 本科毕设就是源码基础上改改 学了一遍数据结构 刷题也没刷多少 想请教各位一下我这个还有在秋招春招前冲一下通信岗或者大模型岗的可能吗1.通信岗：没有什么拿得出手的项目 课设都太简单甚至不涉及太多matlab 感觉项目直接就挂了2.大模型：不知道能不能在秋招前学好 实习目前也找不太到

真服了，我不信有这个题，还不会 常见的业务题 ◆ 大模型（LLMs）基础面 • 目前主流的开源模型体系有哪些？ • prefix Decoder 和 causal Decoder 和 Encoder-Decoder 区别是什么？ • 大模型LLM的 训练目标 是什么？ • 涌现能力是啥原因？ • 为何现在的大模型大部分是Decoder only结构？ • 简单 介绍一下 大模型【LLMs】？ • 大模型【LLMs】后面跟的 175B、60B、540B等 指什么？ • 大模型【LLMs】具有什么优点？ • 大模型【LLMs】具有什么缺点？ ◆ Layer normalization 篇 • La...

【拼多多集团-PDD校园招聘】 云弧计划内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad/detail?t=tNP3g65CU6内推码：tNP3g65CU6大模型算法工程师通过此链接投递计入内推，内推简历优先筛选

岗位职责： 负责天数大模型推理技术的探索与研发，提升大模型在天数 GPGPU 上的推理性能：1. 负责大模型推理引擎的架构设计与实现；2. 负责大模型 server 的架构设计与实现；3. 负责大模型推理通信库的设计及算法实现；4. 负责大模型相关算子的实现及推理性能的整体优化；5. 调研并支持大模型前沿算法；任职资格：编程基础（必须）：1. 熟悉 Python/C++ 编程（11标准及以上），了解常用数据结构及设计模式；2. 熟悉深度学习编程框架，能够使用PyTorch 构建大模型推理 pipeline 并对模型中的核心模块进行高效实现；3. 熟悉 CUDA 编程，了解常见算子的实现及优化手段；大模型推理技术（至少满足两项）：1. 有 vLLM、TGI、SGLang、TensorRT-LLM等大模型推理框架的使用或优化经验；2. 了解FlashAttention、PagedAttention、MoE、Chunked Prefill 等大模型核心技术；3. 了解常见的大模型量化算法（如AWQ、GPTQ、SmoothQuant 等）及量化算子的实现；4. 了解大模型通信算子（如Allreduce 等）及计算通信 overlap 实现；5. 有分离式部署（PD 分离）开发经验。感兴趣可以私聊我进一步了解~

【拼多多集团-PDD校园招聘】 云弧计划内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad/detail?t=tNP3g65CU6内推码：tNP3g65CU6大模型算法工程师通过此链接投递计入内推，内推简历优先筛选