1、负责异构计算芯片（GPU/NPU/ASIC等）的评估、选型与深度优化，构建面向业务场景的算力评估体系。\n2、主导AI推理引擎在目标芯片上的设计与实现，实现毫秒级低延迟与高吞吐推理能力。\n3、优化大规模模型训练框架的设计与实现，提升分布式训练效率，缩短模型迭代周期。\n4、开发高性能算子库，突破芯片算力瓶颈，最大化硬件利用率。\n5、推动异构编程范式革新，降低模型迁移成本，提升开发效率。 1、技术能力：\n精通Linux环境下C/C++和Python开发，扎实的计算机体系结构、操作系统、编译原理基础。\n深入理解深度学习框架底层实现（如TensorFlow/PyTorch的计算图优化、运行时调度等）。\n熟悉至少一种主流异构计算架构（如NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Google TPU等）及其编程模型。\n具备高性能算子开发、模型训练/推理优化经验者优先。\n2、经验背景：\n在AI芯片评估、模型优化、高性能计算等领域有实际项目经验。\n有顶级会议（ASPLOS、ISCA、MLSys等）论文发表或AI编译器技术（MLIR、TVM等）研究经验者优先。\n3、综合素质：\n具备优秀的算法思维、系统架构设计能力与工程实现能力。\n对AI技术前沿有强烈兴趣，能快速学习并解决复杂技术问题。