在OneFlow做技术文档工程师是怎样的体验?
Posted OneFlow深度学习框架
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了在OneFlow做技术文档工程师是怎样的体验?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
不少因为热爱技术而关注 OneFlow 的同学,想参与 OneFlow 的实习又怕 OneFlow 的分布式深度学习框架、大模型训练等硬核技术的学习曲线太陡峭,有点纠结要准备到什么程度再到 OneFlow 来实习。
其实,有技术抱负又还在纠结的同学,不妨先考虑下 OneFlow 的技术文档工程师实习岗。
1
OneFlow 的文档实习日常做什么
不少同学来 OneFlow 实习之前,会以为技术文档的工作是做用户手册。
这没说错,但是片面了。
OneFlow 目前维护的用户手册主要包括 API 手册(中文 / 英文)以及教程(中文 / 英文)。
文档地址:
https://oneflow.readthedocs.io/en/master/
https://docs.oneflow.org/master/index.html
OneFlow API 手册最初的版本,是实习生 zzk 几乎以一己之力肝完的,zzk 一边受到狂写 sphinx 语法恐惧的支配,一边借这个机会全面巩固了自己对算子掌握的能力(毕竟看别人的文档,和写文档给别人看,还要确保正确,知识留存率大不一样),还顺便发现了几个算子的 BUG,并一边找同事请教一边学 C++ 自己修复了那些 BUG。目前,zzk 已不在 OneFlow 实习,而是成为了 OneFlow 框架研发工程师,并且能同时驾驭“算法”和“框架研发”两个赛道。
现在的技术文档的同事不再像 zzk 那样受到 “饱和式攻击了”,实际上绝大多数新增的 API 文档,会在 API 新增时就由开发人员添加好,技术文档的同事主要负责 API 文档的查漏补缺和翻译。
除了用户手册这类“常规操作”外,OneFlow 的技术文档工作,也有很“硬核”的工作,需要有技术抱负的同学参与。
OneFlow 中的技术创新和最佳工程实践,这些技术闪光点应该被更多人知晓,也值得被更多人知晓。
OneFlow 已经做过一些展示,比如介绍 OneFlow 分布式优势和性能优化原理的博文:
也包括用户手册中关于分布式训练的一手资料:常见的分布式并行策略、集群的一致性视角等(https://docs.oneflow.org/master/parallelism/01_introduction.html)。
这些原创技术资料,有些直接由 OneFlow 的研发工程师产出,有些由技术文档工程师与研发工程师沟通后整理产出,无论作者是谁,他们最终一定是真正搞懂了自己所写内容的原理。参与这些文档制作的过程,也是吸收技术,自我成长的过程。
而且这样的“产出+学习+成长”的场景,除了技术博文外,还有专利的技术说明书、OneFlow 论文投稿等场景,实习生也是可以参与的。
除此之外,OneFlow 还在内容输出领域寻找“做大事”的机会,比如,谈到编译原理大家首先想到的书籍很可能是“龙书”;谈到算法分析会想到 TAOCP;谈到系统会想到 CSAPP;谈到深度学习会想到花书、d2l。
现在加入,是有机会在分布式深度学习框架的内容输出领域,烙上 OneFlow 时代印记的(秘密在筹)。
2
OneFlow 技术文档实习的具体要求
对于有技术抱负的技术文档实习生,望你知晓在内容输出领域有“1+1>2”的规律,即技能越综合在一个人身上,最终的产出效果可能越好。因此希望你既有“读懂 OneFlow 技术原理”的目标和信心,又有写作的习惯、爱好。
对实习生而言,目标与志气可能比当下掌握的具体技能、工具更重要。OneFlow 的环境也可以帮助有抱负的实习生更快成长为自己期待的样子。
以下是基本要求(现在不会也没关系,在面试前掌握就可以了):
-
熟悉 Markdown 基本语法
-
熟悉基本的 Git 操作
-
使用过 Python 语言
-
工科背景
以下所列均为加分项,不算硬性要求:
-
有 TensorFlow、PyTorch、OneFlow 等深度学习框架中的起码某一种的实操经验
-
掌握 C++,能在指导下读懂 OneFlow 源码,提炼技术原理
-
受过合格的学术训练,有自主查阅文献、阅读论文的能力
-
在过去较长的一段时间内,有写学习笔记、技术笔记(博客、公众号等)的习惯
简历投递地址:talent@oneflow.org
欢迎下载体验OneFlow新一代开源深度学习框架:https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow
以上是关于在OneFlow做技术文档工程师是怎样的体验?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章