软件工程师（模型训练基础建设）

负责模型训练基础设施搭建，设计并开发高效的模型训练流水线，包括数据处理、分布式训练、日志记录和性能监控等；协助团队进行深度学习模型训练与调优，解决训练中的性能瓶颈；开发自动化工具和脚本，提升训练与调试效率；优化现有训练框架，提高资源利用率，如多卡训练、混合精度等。要求熟悉主流深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow，并具备实际项目经验；了解模型训练流程，包括数据预处理、分布式训练和性能调优；精通 Python 编程，具备扎实的工程实现能力；熟悉 Linux 开发环境，能够高效使用 Shell 脚本。具备分布式训练、大规模数据处理、MLOps 工具链、DevOps 流程、Docker/Kubernetes 或模型调试改进经验者优先。