我摊牌了 ， 其实我是一个知乎小V ， 有超过1万粉丝 。 而我的另一个身份是字节跳动算法工程师 ， 研究方向是机器翻译 。
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2020年5月我开始实习 ， 那时我在机器翻译方向上完全是一个小白 ， 一开始连公司系统都不会用 ， 就一边看文档一边琢磨 。 文档里是项目组过往的技术沉淀 ， 这些对团队同学都是公开的 ， 我可以快速学习 。 我的mentor也很有耐心 ， 基本上每隔一两天就会和我交流 ， 直到我渐渐熟悉机器翻译场景下的各种技术应用 。
很快 ， 我开始接触LightSeq 。 LightSeq是火山翻译团队2019年12月启动的项目 ， 初衷是实现“模型自由” ， 让资源匮乏的用户也能够高效训练和推理大模型 。
LightSeq的开发过程大致分为两个阶段：推理和训练 。 我来字节跳动实习的时候 ， 推理引擎部分已经相对完善 ， 但外界对此知之甚少 ， 主要用户基本局限在字节内部 。
我觉得 ， 好的项目应该让更多用户知道 ， 享受模型加速带来的便利 ， 这个想法很快得到了leader的支持 。 我开始撰写关于LightSeq的各类文章 ， 包括使用教程、应用实践等等 ， 并在GitHub平台收获了1400+颗星 。 这个过程也让我对于LightSeq有了更加深入的理解 。
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2021年初 ， leader问我是否愿意加入到LightSeq训练引擎的开发中 。 我有些意外 ， 训练阶段对团队来说都是一次全新的挑战 ， 但leader毫不介意我是新人 ， 愿意给我机会成长 。 很多时候 ， 我其实感受不到“实习生”这样的标签 。 在这个团队里 ， 大家不论资历和层级 ， 项目成员的目标非常明确：共同完成LightSeq训练引擎的加速 。
相比推理 ， 训练又是一个新的方向 ， 需要自学底层技术 ， 代码上也有不小的挑战 。 一开始是mentor写复杂的 ， 我写比较简单的；渐渐熟练之后 ， 善于抓细节的我 ， 也能注意到一些其他项目成员没有留意到的提升点 ， 特别有成就感 。
我们几乎每天都会讨论同一个问题：还有哪些优化和提升的空间 。 但越往后 ， 可优化的空间就越少 。 有时候写了一星期代码 ， 但速度没有任何提升 ， 会感到很沮丧 。 这时候就需要清空思路 ， 从头到尾把整个模型再看一遍 。 对我来说 ， 最快乐的时刻 ， 就是把代码全部改完的一瞬间！
3个月后 ， 我们超预期完成了训练加速 ， 之前我们定的OKR是提升2倍 ， 实际上做到了3倍 。
过程中每改一个bug ， 我都会记录下来 ， 以免之后忘掉 。 我很喜欢总结 ， 这是自我提升的一种方式 ， 另一方面 ， 把一路踩坑的经历记录下来 ， 也能让其他人少走一些弯路 。
我知道公司里有好多深藏不露的技术大牛 ， 我还是个新手 ， 有很多需要学习的地方 ， 能有能和他们相互切磋 ， 在平等、开放的氛围里 ， 实现更多的技术突破 ， 对我来说是挺棒的一件事 。
其实在字节跳动 ， 不少新业务、新项目的诞生 ， 都是从一两个人的小团队开始的 。 很多时候 ， 实习生也在其中扮演了关键角色 ， 和团队一起成为业内重要开源项目的开发者 。 字节跳动2022春季校园招聘也已经启动了如果你也想在多元化的团队里 ， 和优秀的伙伴一起“创业” ， 可以投递简历加入我们！
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【技术|“技术小白”自述：作为实习生，我是如何通过快速学习成为项目开发者之一的。】
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