崗位職責：
1、優化 CPU 調度策略，針對 AI 訓練 / 推理場景，優化 x86/ARM 處理器與 AI 加速卡的通信效率；優化 NVMe SSD、RAID 陣列的 I/O 性能，設計網絡協議棧及負載均衡策略；調優 GPU/TPU 資源分配，優化模型推理框架性能；
2、優化硬件初始化流程，開發或適配工業軟件驅動，調整 Linux 內核參數，優化 Docker/Kubernetes 資源調度，確保 AI 訓練任務與工業軟件在容器化環境下的性能隔離與共享；
3、設計壓力測試方案，驗證系統在極端場景下的魯棒性；優化散熱與電源管理，降低硬件故障率；
4、與系統設計 SE 協作，優化硬件架構以適配軟件需求，支持測試驗證團隊制定測試標準，配合售前團隊完成客戶 PoC 測試，輸出性能白皮書及優化方案。
任職要求：
1、碩士及以上學歷，計算機科學、電子工程、人工智能或相關專業；
2、10 年以上高性能計算、服務器或 AI 設備系統優化經驗，5 年以上服務器 / 存儲 / 網絡 / AI 多領域交叉優化經驗；
3、主導過至少 3 款高性能計算產品的系統優化項目，有人工智能一體機或工業設計一體機調優經驗者優先；
4、精通 x86/ARM 架構、NUMA 技術、IPMI 遠程管理，熟悉 NVMe 協議、RAID 技術、存儲虛擬化，掌握 TCP/IP 協議棧、SDN 技術、10G/25G 以太網調試，熟悉AI主流大模型、PyTorch框架、模型壓縮與推理加速技術；熟練使用 perf、oprofile、nmon、Wireshark 等工具，精通 C/C++、Python，具備 Linux 內核模塊開發或 Shell 腳本自動化能力，掌握 ANSYS 熱仿真、HPL/HPCG 基準測試工具；
5、對服務器、存儲、網絡及 AI 技術的交叉融合有深刻理解，能快速定位復雜系統瓶頸；邏輯嚴謹，具備 “從芯片到應用” 的全鏈路問題分析能力；出色的跨團隊協作能力，擅長與硬件、軟件、測試團隊高效溝通。