GPU软件工程师

"1)主导基于国产化硬件平台下信号处理 + AI推理一体化产品软件架构设计，包括驱动、中间件、算法部署、应用层全栈方案；
2)参与模型训练框架、推理引擎的选型与优化，结合业务场景搭建高性能、可扩展的训推一体化平台；
3)深入理解业务需求，将实际场景诉求转化为技术方案，协同产品、技术团队完成方案论证；
4)跟踪大模型、小模型及训推技术前沿动态，及时跟进行业先进技术与方法。"
1)硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、深度学习等相关专业；
2)精通至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），熟练掌握模型训练、微调、压缩、量化、推理部署等核心技术，具备独立完成端到端训推项目的能力；
3)熟悉常见大模型（如Deepseek、Qwen、LLaMA等）、具有小模型（如Yolo、Resnet、Slam等）的训推落地项目经验，能够根据业务需求选择合适模型并进行针对性优化；
4)具备扎实的编程基础，熟练掌握Python/C++等编程语言，熟悉Linux系统操作，了解分布式训练、容器化部署（Docker、K8s）相关技术；
5)具备良好的问题分析与解决能力、跨团队沟通协作能力，能够快速响应业务需求。