岗位职责
- 求解器性能优化：主导向量运算，稠密矩阵与稀疏矩阵求解器的性能优化与工程落地，实现大规模线性方程组的高效求解；
- 核心算法定制：推动稠密矩阵LU分解，求逆等核心算法的性能优化与定制化改造，负责稀疏矩阵求解技术研发与跨平台调优，支撑业务场景的规模化计算需求；
- AI加速路径探索：开发并落地基于神经网络的求解器加速，算子融合优化，预条件智能生成等AI加速数值计算方案，形成可复用的技术路径；
- 工程化封装与异构适配：完成求解算法的工程化封装，并行化改造与CPU/GPU异构适配，保障双平台下算法的稳定性与计算效率；
- 前沿技术预研：跟踪高性能计算与AI加速数值计算领域的前沿技术，完成技术预研与方案验证，输出可行性评估与落地建议。
职位要求
- 学历要求：硕士及以上，博士优先；
- 专业要求：计算机科学与技术、电子工程、计算数学；
- 其他要求： • 能使用C++或Python或MATLAB完成算法实现与调优，具有扎实的算法与数据结构基础； • 理解BLAS/LAPACK数学库原理，能基于稠密矩阵LU分解等核心算法与稀疏矩阵求解技术完成性能优化与定制化改造； • 具有AI加速数值计算的项目经验，能使用深度学习模型加速矩阵求解或数值算子优化，并能完成CPU/GPU双平台下的稳定性与效率验证。
