分布式深度学习优化工程师(J10269)

1. 维护及搭建大规模深度学习集群，进行主流分布式模型的性能测试及优化； 2. 负责通信库的开发与测试； 3. 追踪业界最新的深度学习性能优化方法及实现，主流性能排行等； 【任职要求】 1. 熟悉计算机体系结构，了解现代计算机体系 2. 熟悉linux系统 3. 大规模集群使用经验或测试经验 4. 熟悉使用深度学习框架，例如TensorFlow/PyTorch/MxNet等等 5. 了解常用的深度学习性能分析工具 6. 了解深度学习框架的分布式通信策略及优化 7. 熟悉至少一种并行编程模型，例如NCCL/MPI/pthread/CUDA等 8. 熟悉至少一种常用深度学习领域，如目标检测、自然语言处理等 9. 阅读及实现英文文献能力 10. 对深度学习性能优化有浓厚的兴趣，有很强的学习能力

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