GPU集合通信研发工程师

你将面向分布式推理基础设施（AI Infra），参与GPU高性能通信、分布式 KVCache 及超节点系统的研发。 岗位职责：

1. 01

   参与自研 GPU 高性能通信库的研发，包括集合通信、DeepEP 类专家并行通信及 RDMA 高速传输。

2. 02

   参与 GPU 超节点系统研发，围绕 GPU、片间互联、PCIe、NIC、交换网络等硬件资源，优化数据通路、任务调度和资源协同。

3. 03

   参与大规模推理集群的 Scale-up/Scale-out 通信架构与组网优化。

4. 04

   参与分布式 KV Cache 系统研发，包括跨节点传输、缓存管理、分层存储、节点间共享以及 Prefill/Decode 分离场景下的数据通路优化。

5. 05

   参与超节点互联协议、内存池化、存储池化、网络仿真的研究及工程落地。

任职要求

1. 01

   2027届本科及以上毕业生，计算机科学与技术、软件工程、电子信息、通信工程、自动化等相关专业。

2. 02

   具备扎实的计算机基础，熟悉 C/C++、数据结构与算法，具备良好的系统编程、代码调试和问题分析能力。

3. 03

   熟悉 Linux 开发环境，对多线程、异步编程、内存管理、网络通信和并发控制有一定理解。

4. 04

   具备系统软件、并行计算、计算机网络、计算机体系结构或分布式系统相关项目经验。

5. 05

   对硬件体系结构和系统性能优化有兴趣，能够从计算、通信、存储和内存访问等维度分析性能瓶颈。

加分项

1. 01

   参与过 GPU 通信库、分布式推理、MoE 专家并行、Prefill/Decode 分离或分布式 KV Cache 相关项目。

2. 02

   熟悉 NCCL、RCCL、DeepEP、UCX、Mooncake 等项目，具备相关源码阅读或开源贡献经验。

3. 03

   熟悉 RDMA Verbs、RoCE/InfiniBand、GPUDirect RDMA、PCIe、CXL或超节点 Scale-up 互联技术。

4. 04

   熟悉 GPU 体系结构、DMA、NoC、片间互联、硬件队列或一致性与内存访问机制。

5. 05

   具备 CUDA/ROCm、GPU Kernel、通信 Kernel 或通信计算重叠优化经验。

6. 06

   熟悉 Tensor Parallel、Expert Parallel 和推理调度机制。

7. 07

   在 ACM/ICPC、CCPC、ASC、ISC、HPC-AI 等相关竞赛中获奖。

8. 08

   在并行计算、分布式系统、计算机网络或计算机体系结构领域具有高质量论文、专利或项目成果。 加入曦望，你将获得什么？ - 难得的创造机会：参与 AI 推理 GPU 和算力基础设施从 0 到 1 到 N 的真实建设。 - 真问题、真战场、大空间：解决成本、稳定性、规模化落地中的关键问题，在核心岗位承担真实责任。 - 顶级人才共事：和行业优秀的工程、架构、产品与业务团队一起做复杂系统。 - 简单坦诚的文化：被信任、讲事实、少内耗，专业高效地把事做成。 - 长期回报与保障：有竞争力的薪酬激励、token 补贴、补充商保、员工及家人体检、晚餐与夜间出行支持等。