随着大模型与生成式AI的爆发式增长，AI基础设施正面临前所未有的性能、规模与效率挑战。该岗位致力于培养构建下一代AI系统底座的领军人才，具备软硬协同、跨层优化的知识面和技术深度，支撑集团核心AI业务的训练推理提效、集群资源调度及异构算力协同优化，推动AI技术的边界突破。核心问题包括但不限于： 1. 极致性能优化：探索算法、训推引擎和基础设施的co-design协同突破效率瓶颈，最大化算力、网络和存储等硬件性能。 2. 高性能网络：负责设计、实现、维护AI和高性能计算所需要的高性能网络通信框架和大模型推理场景的性能优化，聚焦模型通信场景的能力建设，完善集合通信、点对点通信等通信方式与推理框架的联合方案设计，推动提升推理性能。 3. 智能资源调度：针对大规模分布式的LLM/多模态理解生成训练推理等新兴计算场景，优化多集群多地域的异构调度编排能力，实现分钟级模型分发、训推任务弹性伸缩等。 4. 其他随着AI模型、训推范式、算力硬件等迭代演进而出现的AI系统优化工程挑战和业界难题。