工作职责:

-基于前沿 SOTA 模型训练与推理优化原理，深入理解模型结构与设计理念，将训练与推理优化方法工程化落地，为客户提供系统化的加速解决方案，提升整体训练及推理效率
-面向自研芯片适配主流大模型，基于深度学习训练/推理框架特性开发或调优关键算子，持续提升模型在芯片上的性能与精度表现，并为客户提供芯片选型与应用支持
-负责面向 CPU/GPU/ASIC 等多元计算架构的通用编译系统设计、编译优化及相关前沿技术攻关
-跟踪业界前沿技术发展，参与 LLM、强化学习、Agent 等开源社区建设，参与原创算法或系统方向探索

任职要求:

-计算机、人工智能等相关专业在读学生，优先27届毕业生，表现优秀有转正机会
-熟练掌握至少一门编程语言（Golang/Python/Java/C++等），具备算法与数据结构基础
-对PyTorch框架有基础认知，了解Megatron、vLLM、SGLang等工具者优先
-接触过AI训练/推理优化（如模型压缩、分布式训练、混合精度调优）等工作优先
-熟悉 LLVM/TVM 等编译系统及优化原理并具备实践经验优先
-逻辑清晰，具备良好的沟通能力和团队协作意识