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硬件加速模型编译优化工程师-Data

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岗位职责

  1. 负责大模型等业务模型在自研芯片进行适配性和性能评估、软硬件协同优化工作;
  2. 负责AI模型整图或者算子编译框架优化,实现较高硬件利用率和整体性能,提升编译框架的通用性与优化能力;
  3. 构建分布式推理系统,推理框架极致调优,实现较优的在线部署吞吐和高性价比;
  4. 模型量化、稀疏、蒸馏等推理部署的探索和落地方案。
  5. 深入理解AI加速硬件的体系结构和并行计算;
  6. 熟悉深度学习框架和软件栈,熟练使用C/C++、Python等编程语言;
  7. 熟悉ONNX/TensorFlow/PyTorch等主流深度学习框架;
  8. 有主动学习、问题分析与解决能力和较强自驱力;具备良好的跨团队协作能力。 以下为加分项:
  9. 熟悉编译器和代码优化技术,有MLIR、TVM等相关开发经验;
  10. 熟悉GPU或者主流AI芯片架构,有相关算子优化、图编译优化经验、硬件评测经验;
  11. 对LLM或多模态领域模型有深刻理解,例如Qwen、DeepSeek等;
  12. 有AI加速硬件的量化工具开发经验;
  13. 熟悉AI服务器和集群架构,熟悉芯片和集群互联相关技术,有实践开发经验;
  14. 有vLLM/SGLang等推理框架开发和调优经验,有部署实践相关经验。

职位要求

招聘官网未单独提供职位要求,请前往官网核实。

有些机会,只在官网短暂出现

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