Momenta
实习训练推理优化实习生(Mstar)
北京/上海/苏州 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 学历背景： 计算机相关专业硕士及以上学历，具备扎实的理论基础和强大的动手能力
- 编程能力：
- - 熟悉 Python/C++/CUDA/CUTLASS/Triton编程，熟悉PyTorch框架及其底层实现
- - 熟悉分布式系统开发与调试，熟悉分布式通信开发NCCL/RDMA/IB/RoCE，有多进程调度与并行算法优化经验者优先
- 训练与推理经验：
- - 熟悉大模型结构与算法（LLM/VLM/VLA/DiT、MoE架构、各种RL算法等）
- - 熟悉分布式训练/推理的常用策略（DP/TP/PP/EP/CP、recompute、offloading、PD分离等）
- - 有主流开源分布式训练框架（如Megatron-LM、DeepSpeed、VeRL）或推理框架（如SGLang、vLLM）的深度二次开发与优化经验。
岗位描述
负责Momenta自动驾驶大模型、世界模型的分布式训练推理框架研发，主要包括：
- 1、参与设计、研发、维护团队内部的模型分布式训练框架，擅长分析并深度优化训练各个阶段的性能瓶颈，包括计算效率、通信延迟、显存占用等；
- 2、结合不断迭代的模型算法逻辑，设计并实现针对性的高效分布式并行训练策略；
- 3、深入研究 CUDA、NCCL、RDMA 等编程范式和通信库，针对团队内部的GPU和集群拓扑约束，开发高性能算子 并 优化分布式通信效率，达到行业SOTA水平；
- 4、深入研究低精度混合精度训练策略，在保证模型精度满足预期的情况下，探索低精度（FP8、FP4）训练的性能极限；
- 5、配合算法需求，开发RL训练框架、迭代RL训练算法逻辑，优化在线Rollout推理性能，深度优化分布式On-Policy/异步RL训练效率。
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该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
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1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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