GPU架构ML应用开发工程师

岗位职责：

1.研究和开发机器学习的基础设施、网络模型以及算子优化；

2.移植开源网络模型，调试部署到我司GPU平台上，验证功能可靠性和执行效率；

3.训练视觉增强方面的AI模型，与3D渲染管线进行融合；

4.开发网络模型验证所需的调试工具；

岗位要求：

1.IT类工科专业，硕士研究生，3年（含）以上工作经验；

2.具有机器学习方面的经历，比如模型训练、机器学习编译和模型部署等；

3.掌握Pytorch框架和Python编程语言， 熟悉软件设计模式；

4.熟悉CNN、U-Net、Transformer 等网络模型；

职业发展：

1. 往GPU高级应用方向发展，成为GPU AI应用和Neural渲染领域的技术专家；

2. 往GPU架构设计底层方向发展，成为GPU架构设计、底层算法优化以及验证的技术专家；