AI计算系统架构工程师

负责AI计算系统总体架构设计，围绕CPU/GPU/NPU、Memory、Storage、I/O等关键资源进行系统级规划与优化。

分析不同AIWorkload的计算、显存、内存带宽、存储和时延特征，设计合理的软硬件协同方案。

负责异构计算资源管理、任务调度、资源隔离和多任务并发等关键系统能力设计。

推动操作系统、驱动、Runtime、模型推理框架与上层应用之间的协同优化，解决端到端性能瓶颈。

围绕功耗、散热、噪声、稳定性和持续负载等约束开展系统优化，在性能与产品约束之间取得平衡。

建立系统级Benchmark、Profiling和性能评测体系，以数据驱动架构决策与持续优化。

与芯片、硬件、AIInfra、模型及产品团队协同，完成关键技术选型、原型验证和规模化工程落地。

持续跟踪GPU/NPU、AIPC、EdgeAI、模型推理与系统软件等方向的技术演进，形成前瞻性架构判断。

计算机、电子工程、自动化、体系结构或相关专业背景，具备扎实的计算机系统基础。

熟悉CPU/GPU/NPU等异构计算体系，对内存层次、PCIe/I/O、存储、网络等系统组件有深入理解。

熟悉Linux或Win系统架构、驱动、虚拟化、容器或资源管理中的一个或多个方向。

熟悉AI模型推理流程及主流Runtime/Framework，能够理解模型负载对系统架构的影响。

具备较强的系统性能分析与问题定位能力，熟悉Profiling、Benchmark和性能调优方法。

具备C/C++等系统编程能力，能够与底层软硬件团队进行深入技术协作。

有大型复杂系统从架构设计到产品落地的经验，具备较强的跨团队技术推动能力。