AI工程师-AI infra方向-博士

负责 AI 基础设施全栈技术研发，覆盖大模型分布式训练框架、推理引擎、深度学习编译器、算力调度系统，支撑工业数据回流链路建设与数据中心 AI 算力底座构建，赋能公司 AI 平台底层能力

开展数据中心级 AI 系统性能攻关，解决大规模 GPU 集群资源调度、显存与通信优化、推理吞吐提升，以及工业数据回流的高吞吐、高可靠流水线等核心技术问题

跟踪 AI 系统与数据中心领域前沿技术，调研前沿算力架构、工业级数据回流方案并完成落地转化，持续提升 AI 平台与数据中心的技术竞争力

主导 AI 基础设施全链路能力迭代，参与数据中心算力资源池规划、核心系统模块开发、工业数据回流管道设计、性能评测与集群稳定性优化

协同算法、数据与运维团队，输出适配数据中心部署的 AI 系统方案，支撑工业场景数据回流、大模型训练与多模态推理等业务需求落地

基础要求： 1、2027 届应届毕业生，博士学历；

计算机科学与技术、计算机系统结构、软件工程、电子信息、数据科学与工程等相关专业。

技能要求：

精通分布式系统、计算机体系结构、深度学习编译等核心理论，具备 AI 基础设施或数据中心系统方向的深度研究积累；

熟练掌握 C/C++、Python 等编程语言，具备扎实的系统设计与工程编码能力；

熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，有分布式训练、推理优化或深度学习编译器相关项目经验者优先；

有数据中心算力调度、大规模 GPU 集群管理、工业数据回流 / 数据流水线建设相关研究或实践经验者优先；

素质要求：

有良好的沟通协调能力，良好的团队合作能力，有较强的创新改善能力；

具备优秀的问题分析与排查能力，能够独立定位并解决复杂系统与工程问题；

对 AI 基础设施与数据中心技术有强烈探索热情，自驱力强，具备良好的技术攻坚意识。