推理性能优化研究员（27届校招）

岗位职责：

1、负责深度学习模型在自研加速卡上的推理性能优化，工作涵盖计算图优化、算子融合、量化压缩等方向；

2、同时针对多卡推理场景，设计并优化计算与通信的重叠策略，提升并行效率；

3、深入底层进行异构计算平台的性能调优，利用性能剖析工具定位并解决访存、计算、通信等方面的瓶颈，推动模型在实际业务场景中的高效部署落地。

任职要求：

1、计算机、电子、自动化等相关专业，硕士及以上学历。

2、精通 C++/Python，熟悉计算机体系结构、并行编程及内存模型。

3、熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架的内部运行机制，了解megatron-LM等训练框架，了解vllm/sglang等推理框架。

4、具备异构计算编程基础（如CUDA或同类国产平台），了解现代加速芯片的微架构基本概念。

5、熟悉常见集合通信库及其原语，有多卡并行通信优化经验。

6、能熟练使用性能分析工具（如各平台自带的profiler或通用工具）指导优化工作。

7、具备良好的团队协作与沟通能力，能够高效配合完成项目交付。