AI研究算法工程师-高性能算子开发方向(J13373)

• 本岗位聚焦AI算力核心算子研发，致力于为AI训练、推理场景打造高性能算子与通信方案，深度联动硬件特性与软件优化，为业务落地提供坚实的算力支撑，高效释放硬件理论潜能。
• 1、算子开发与优化

• 围绕英伟达GPU、华为NPU、海光DCU等主流硬件架构，依托编程语言和计算架构，完成大模型核心计算和通信算子研发和优化。
• 立足芯片存储层级、计算单元、指令集特性，开展针对性性能调优，确保算子性能精准匹配硬件能力，为业务提供高效算力支持。

2、通信算子研发与调优

• 针对跨卡、跨机等多样化通信场景，设计、开发并优化通信算子，保障分布式训练、推理的高效通信链路。

3、协同与优化

• 紧跟模型结构与算法迭代趋势，协同框架、算法团队，设计适配硬件特性的模型方案，挖掘硬件与算法的协同潜力。
• 围绕真实训练、推理负载开展性能分析，为模型落地提供性能优化支撑，保障业务高效运行。

1、基础门槛

• 硕士及以上学历，专业不限。
• 编程功底扎实，精通C++/C语言，具备良好的代码规范意识与数据结构、算法基础，熟悉操作系统核心原理。
• 熟练使用Git等代码管理工具，养成规范的开发习惯；熟练掌握linux下开发能力。
• 热爱性能优化，兼具技术视野与代码品质追求，具备良好的沟通能力、团队协作意识、责任心与自驱力，学习能力突出。

2、技术必备

• 熟练掌握CUDA、Ascend C等编程原理，能够基于编程语言开展算子开发工作。
• 掌握编译优化技术，清晰理解GPU/NPU架构的并行执行、内存层级与计算单元特性。
• 熟练掌握TileLang、Triton等编译原理及使用，编写和优化核心算子。
• 对硬件底层架构有清晰认知，能够结合硬件特性开展针对性优化。

3、加分项

• 算子专长：有CUDA或Ascend C算子开发经验，熟悉LLM相关算子等算子库，深入理解AI加速卡硬架构和特性。
• 竞赛背景：在高性能计算相关赛事取得较好成绩。
• 框架经验：熟悉VLLM、SGlang框架，并能够灵活修改其功能者。"