2027届-AI 推理极致性能架构工程师

-深入研究 AI 推理的计算本质与性能瓶颈，从算法、系统软件到硬件架构全链路优化，追求极致推理性能与效率 -持续跟踪并预判大模型架构演进，深入拆解不同模型结构、不同推理阶段及不同业务场景的计算与访存特征，探索最优推理架构与实现方案 -面向下一代 AI 推理专用芯片，探索前沿软硬件协同架构，参与体系结构设计、关键规格定义、性能建模与架构评估 -探索 AI Native 的软件研发模式，研究利用 AI Agent、代码生成与自动优化等技术提升系统软件和高性能计算开发效率 -负责单卡、多卡及集群级 AI 推理架构设计与实现，包括卡内并行、卡间互联、分布式推理、通信与计算协同优化等 -针对 Attention、KV Cache、MoE、Prefill/Decode、PD 分离等关键推理模块进行深入性能分析，并探索算法、Kernel、Runtime 与硬件之间的联合优化空间

-计算机相关专业，本科及以上学历；具备突出的学习、逻辑分析和技术探索能力 -扎实掌握计算机体系结构、操作系统、算法与数据结构等计算机基础知识 -熟悉 C/C++ 或 Python，具备优秀的编程能力和工程实现能力 -对 AI、大模型及 AI 辅助研发具有浓厚兴趣，能够快速学习并深入理解新的模型、系统与硬件架构 -具备以下任一方向的经验者优先： 高性能计算与 GPU 编程：CUDA、Triton、TileLang、PTX 等 AI 推理框架与系统：vLLM、SGLang、PyTorch 等 大模型架构与推理技术：Transformer、Attention、KV Cache、MoE、Prefill/Decode、PD 分离等 GPU / NPU / AI 加速器体系结构、性能建模或软硬件协同优化 -在 NOI、ICPC、CCPC 等计算机类竞赛中获奖者优先