超节点与集群网络系统研究员

面向AI大规模训练、低时延推理、Agentic AI等业务，研究下一代超节点与集群网络系统，包括组网架构、总线协议、网络IO与Fabric、AI训推通信等。

1. 负责超节点与集群网络组网架构研究，围绕未来AI业务发展趋势，创新高性价比网络拓扑架构及其路由、均衡、流控技术体系。
2. 负责灵衢总线协议、高阶RoCE协议研究，结合AI业务需求开展协议栈物理层、链路层、网络层、传输层、事务层关键技术突破，实现超节点与集群高性能互联。
3. 负责网络IO与Fabric创新，通过软硬协同实现DPU、CCU、SSU等通信引擎加速优化。
4. 负责AI Infra训推通信创新，实现硬件亲和的大模型训练、推理通信加速，满足系统端到端性能要求。
5. 负责超节点与集群网络领域专利撰写申请、仿真平台建设、原型系统验证。

1. 本科及以上学历，人工智能、机器学习、软件工程、计算机科学、体系结构等相关专业优先。
2. 2年以上AI训练/推理/后训练/Agent/空间智能等领域的生产系统研发与优化经验，或前沿技术研究经验。
3. 熟悉主流深度学习框架（Pytorch等）、分布式训练技术（多维并行等）、推理框架（vllm、sglang等）、后训练框架（verl等）中的一项或多项；熟悉NVIDIA GPU或Ascend NPU编程，有实际性能优化经验者优先。
4. 具备扎实的算法和代码实现能力，深入理解大模型架构、AI框架、AI系统、分布式系统、并行计算原理。
5. 在领域顶级会议（如NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、ISCA、MICRO、HPCA、ASPLOS、OSDI、SOSP、VLDB等）以第一作者或主要贡献者发表过多篇高质量论文，或有顶级研究机构实习经验/高水平竞赛（如ACM）获奖经验者优先。
6. 具备出色的学习能力、自驱意识、团队意识和责任意识，能够独立开展创新性研究，并带领团队突破技术难题。