崗位職責：
1、負責面向 GPU、NPU、ASIC 等異構計算平臺的算法加速研究與工程優化，構建高性能的推理與訓練加速能力。
2、深入分析深度學習模型的計算圖結構，開展算子級優化、內核實現優化、圖融合（Graph Fusion）、內存訪問優化及調度策略改進，顯著提升整體計算效率與吞吐能力。
3、參與異構芯片適配工作，設計跨平臺算子庫、性能調優工具鏈及編譯優化策略，實現模型在不同硬件架構上的高效部署。
4、負責模型加速框架的技術方案設計，包括模型量化（INT8/INT4）、剪枝、稀疏化、KV Cache 優化、并行策略（Pipeline / Tensor Parallel）等關鍵技術的落地實現。
5、參與算法任務編排系統建設，設計并實現算子調度、資源分配與執行路徑優化機制，提升多算法、多模型并行執行下的系統性能與穩定性。
6、編寫技術文檔，包括性能分析報告、優化方案說明、算子接口規范及部署指南，支撐團隊協作與工程落地。
7、跟蹤國內外硬件加速技術、AI 編譯器（TensorRT、TVM、XLA、MLIR 等）及新型芯片架構發展趨勢，推動創新技術在產品中的驗證與應用。
任職要求：
1、碩士及以上學歷，計算機體系結構、人工智能、電子工程、軟件工程等相關專業；具備異構計算平臺研發經驗者優先。
2、熟悉 GPU、NPU或ASIC芯片的原理與架構，掌握 CUDA、OpenCL 等至少一種底層并行計算框架。
3、具備扎實的算法加速與性能優化能力，熟悉算子開發、內核優化、寄存器/共享內存調度、Warp執行機制等底層細節。
4、有 AI 編譯器、圖優化框架或推理引擎（如 TensorRT、vLLM、SGLang、OpenVINO）相關經驗者優先。
5、 熟悉深度學習主流框架（PyTorch、TensorFlow）及其底層 IR / 分布式執行機制，具備模型量化、剪枝或稀疏化優化實踐經驗者優先。
6、具備良好的編碼能力，熟練使用 C/C++、Python，具備高性能計算相關工程經驗者優先。具有嚴謹的工程能力與性能分析能力，能夠獨立完成從問題定位、優化設計到性能驗證的完整閉環。
7、 擁有優秀的溝通能力、團隊協作能力與問題解決能力，能夠支持項目交付過程中的短期出差需求。