深度学习性能优化工程师

基于ExaFLOPS高性能集群构建大规模机器学习平台，结合底层硬件架构、深度学习框架和AI编译等相关技术，为自动驾驶、CV、LLM、RL等算法模型的训练、推理和部署提供全链路性能加速。

1. 01

   识别和定位深度学习模型训练推理和系统的性能瓶颈，优化CPU/GPU/内存/通信等资源利用率，提升并行计算并发效率；

2. 02

   研究深度学习和性能加速的最新发展趋势，将前沿的算法和优化技术应用到实际生产实践中。

1. 01

   计算机、人工智能、应用数学等相关专业硕士以上学历，5年研发经验；

2. 02

   扎实的代码能力，有较强的软件架构设计能力，熟练掌握C/C++/Python编程语言，熟练掌握CUDA/OpenCL/SYCL等其中一种编程语言；

3. 03

   深度理解自动驾驶、CV、NLP/LLM、RL等领域相关算法模型和常用开发工具包；

4. 04

   熟悉TensorFlow、PyTorch等框架，熟悉掌握深度学习性能加速技术，包括但不限于计算图优化、低精度优化、算子加速，以及DeepSpeed、Megatron等并行加速技术。

加分项

1. 01

   熟悉AI编译器，有LLVM、TVM、MLIR、XLA 等编译开发经验者优先；

2. 02

   熟悉大规模并行计算集群、分布式存储基础架构、高性能Collective 通信原语等优先；

3. 03

   熟悉计算机体系结构，对CPU/GPU/DSA微架构或内存子系统有深刻理解优先；

4. 04

   有操作系统内核、虚拟化、系统库、编译器等底层系统开发经验优。