infra

各位牛友，现在已经6月份了，组里不放实习，想知道哪个路线比较合适bg 2本9硕实习背景：组里不放实习，老板说发A才能去，但是做的是系统方向，发A哪有那么容易（组里硕士没有发过A的，所以大部分都走国央企或者选调了，每届1个私企都是华子什么的）成果：一篇专利，2篇C、1A系统会议（排名3-4）方向：模型适应、端侧推理性能优化（能耗优化、延迟优化、DVFS）和其他学校的牛友讨论推荐大模型 infra 方向，但是了解了一下好像很吃实习移动计算方向算是有些基础，所以比较倾向手机厂，不知道像耀子这种（AI平台/性能优化工程师）算不算算法岗，要是A会门槛鼠鼠铁白给移动计算方向的工作真的太少了，大厂hc都很少，要很出众的能力和科研才能进，何况组里还不给实习，只能看看这些手机厂有没有过来人或者懂行的牛友帮忙分析一下是AI岗（infra或者移动计算）还是猛冲java呢？实习投的晚了，5月底才投，想着水水经验，想去的都不敢投，怕脏面评；投了的筛简历筛麻了，快手直接简历给筛挂了，其他放实习的同学不知道是投的早还是因为选的java岗，都大把面试，鼠鼠直接道心破碎离秋招没几个月了，选哪个比较合适呢？求牛友出谋划策

怎么说呢？经历过地狱的体验，才知道正常的美好，对比手子，米子简直是天堂，除了福利基建差一点，没有那种压力感。我现在作息就是9点半左右上班，晚上8点没啥事就可以润了，日报不用写，周报不想写也可以不写，周会一句话这周学了什么就行，真就学中摆，摆中学。部门氛围真的很好，虽然是基架，但强度很低，而且米子非常愿意培养校招生，主管一直跟我说我们这个方向很底层很难，你要做好试用期内还干不了活的觉悟。一个语法问题都可以傻傻的问同事，也会很耐心的回答我，之前实习一直在杂活，现在体验到被培养的感受。现在每天下班回出租屋，打两个小时游戏，也不想卷了，什么方向，公司名头，薪资也不在意，突然有点小满足，享受生活才是想要追求的。最近在看DeepEp论文和源码，感觉很有挑战性，之前一直想转业务，现在想想如果真是toc的话，强度也许比现在高很多。感觉很多事情都不是非此即彼的，没有绝对的好，我实习是infra，还是贼边缘的，一直是dirty work，秋招面业务一直过不去，最后秋招offer还是infra，之前一直在脉脉和牛客看到劝退的贴子，现在觉得特别在意互联网上的说法没有意义，只要自己认为自己不是互联网上的大多数就行，之前觉得好多机会浪费了，没好好刷题准备，实习面试浪费了，说不定当初实习就能换个方向，现在看开了，现在不太看重那些了，工作给我的更多是一个提供经济来源和社会认同的一个东西。

职位多多，欢迎大家发简历给我跨境搜索推荐-大模型Infra...（T021461）技术类上海若干岗位职责1、负责实现和优化大模型分布式训练以及在线推理系统，提升训练效率和推理性能，包括不限于：架构设计、算子开发、数据处理加速、Checkpoint保存与加载、通信优化等；2、研究和优化大规模异构加速集群调度、存储、通信互联、监控、Profiling等组件，提升整体硬件利用效率；3、研究并实现各种模型并行策略（DP/TP/PP/EP/CP）、混合精度、Zero、FSDP、MOE、FP8等技术，加速模型训练，优化显存开销；4、设计和开发高效的离线、在线推理系统，优化TensorRT-LLM、ONNX-Runtime、vLLM等推理框架，加速整体推理性能；任职要求1、本科及以上学历，具有扎实的计算机基础，熟悉操作系统和网络，熟悉C/C++和Python编程语言，对数据结构&算法设计有较深刻的理解；2、熟悉至少一种主流的深度学习框架，如Tensorflow或Pytorch；熟悉至少一种主流的模型推理框架，如TensorRT-LLM；3、熟悉CUDA编程，掌握TensorRT、Cutlass、cuDNN等加速库，有内核级优化经验者优先；4、具备大型分布式系统开发经验，熟悉MPI、NCCL、Megatron-LM、Deepspeed、FSDP等相关技术；5、责任心强，思路清晰，技术视野开阔，对业界新技术敏感，喜欢钻研，具有良好的学习能力并注重团队合作；加分项1、有大规模的大模型训练和推理优化经验者优先；2、熟悉算子开发，有算子优化（如CUDA/Triton）经验者优先；3、熟悉大模型算法设计，熟悉Transformer架构及其优化方法（如FlashAttention、PagedAttention）者优先；4、了解Kubernetes以及分布式存储，有相关开发经验者优先；5、有大型互联网系统（如搜索、推荐、广告）开发经验者优先；6、有发表OSDI/MLSys等顶会论文，或ACM/ICPC等编程比赛获奖经历者优先；跨境搜索推荐-大模型算法工程师（T021370）技术类上海若干岗位职责1、构建电商领域的大模型基座模型，持续优化预训练、后训练算法，利用RAG、Long Context、RL、多模态等技术，提升模型的理解、推理能力；2、针对大模型Reasoning、Perception等多个方向，研究以RL算法为核心的训练范式，持续探索RL算法的scaling和泛化能力；3、设计和开发、优化由大模型驱动的电商业务Agent，利用RL等技术，提升Agent的规划、推理能力；4、使用大模型/多模态大模型技术，改进用户行为理解、商品检索、商品排序、商品创意生成、商品内容理解等环节的效率，提升用户体验和系统智能化水平；5、设计和实施大模型算法评估框架，对模型性能进行监测和评估，并根据结果进行模型调优，确保系统的稳定性和可靠性；6、与产品团队、工程团队和数据团队等紧密合作，理解业务需求，制定并实施相应的算法解决方案；7、持续学习与创新。跟踪最新的大模型研究进展，不断学习新技术和算法，将最新的科研成果应用到实际业务中，提升用户体验和用户留存；任职要求1、有良好的数据分析和挖掘能力，熟练使用数据分析工具和编程语言，有良好的团队协作和沟通能力；2、对新技术和算法有强烈的学习欲望，能够快速适应工作中的挑战；3、熟悉大模型的训练和微调流程、Prompt Engineering等，熟悉相关训练和部署工具的使用如Transformers、DeepSpeed、Megatron-LM等；4、熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，熟悉大模型的开发和优化；加分项1、有发表NeurIPS/CVPR等顶会论文，或ACM/ICPC等编程比赛获奖经历者优先；2、有大规模的大模型/多模态大模型训练和算法优化经验者优先；3、熟悉分布式训练、熟悉硬件架构、能针对硬件特性设计高效的算法方案者优先；4、熟悉Transformer架构及其改进、优化方法者优先；5、有大型互联网系统（如搜索、推荐、广告）算法优化经验者优先；跨境搜索推荐-机器学习架构工程...（T020466）技术类上海若干岗位职责1、优化深度学习在线推理服务框架，包括架构设计、系统研发、性能优化，保障模型推理性能与部署效率；2、优化深度学习模型训练框架，包括不限于CPU的稀疏训练框架、Dense模型训练加速以及离线模型推理优化，保障模型训练的稳定与高效；3、优化机器学习计算平台，负责构建一站式机器学习解决方案，涵盖从数据集管理、模型训练、模型优化、模型上线以及分布式计算全流程。任职要求1、本科及以上学历,具有扎实的计算机基础, 熟悉操作系统和网络, 精通C/C++和Python编程语言, 对数据结构&算法设计有较深刻的理解；2、精通至少一种主流的深度学习框架，如Tensorflow或Pytorch；3、精通至少一种主流的模型推理框架，如onnxruntime；4、责任心强，思路清晰，技术视野开阔，对业界新技术敏感，喜欢钻研，具有良好的学习能力并注重团队合作；加分项1、有大模型调优经验者优先；2、熟悉算子开发经验者优先；3、熟悉分布式训练框架者优先，了解Parameter Server架构，了解底层通信库，比如MPI或brpc；5、了解Kubernetes，有相关开发经验者优先；6、有大型互联网系统（广告、搜索、推荐）经验者优先；跨境电商-广告后端开发工程师（T021153）技术类上海若干岗位职责1、负责跨境电商广告搜索、推荐引擎后台服务架构设计，打造高性能、高可用、可扩展的架构，支撑广告业务快速发展；2、负责跨境电商广告业务系统，包括：商家平台/投放中台/运营平台/计费平台/实时大数据平台的开发；3、负责跨境电商广告系统全链路研发和优化， 包括BC端后端服务架构，以及广告索引库、广告检索服务、服务框架、资源管控等模块设计和开发，提高系统性能和扩展性；4、深刻理解广告业务，抽象和设计合理的技术架构，保证架构的合理性和前瞻性，以适应不断变化的需求；5、持续优化系统设计，提升系统的性能、可用性、稳定性与可扩展性；任职要求1、具有扎实的计算机基础，熟悉操作系统和网络，精通C/C++或者JAVA任一语言， 对数据结构&算法设计有较深刻的理解；2、有良好的沟通和逻辑思维能力，有足够的技术和业务好奇心，善于学习，善于分析和解决实际问题；3、责任心强，思路清晰，技术视野开阔，对业界新技术敏感，喜欢钻研，具有良好的学习能力并注重团队合作；加分项1、有海外电商经验者优先，熟悉多国家、多语言环境下的架构设计者优先；2、大型互联网系统（广告、搜索、推荐）开发经验者优先；3、熟悉分布式计算、存储、机器学习系统，熟悉流式计算框架，有流式计算开发经验者优先；

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