1. 负责完成模型训练/微调/推理框架新版本（如Megatron、vLLM、SGLang）、主流网络模型/客户自研模型新版本（如DeepSeek、GLM、QWen系列）在国产GPU的移植适配、验证和优化，解决相关算子库的问题； 2. 负责完成客户cuda类应用、HPC类应用、开源三方库在国产GPU上的移植适配和优化，并对接客户应用的工程化，解决国产GPU产品与客户人工智能业务场景对接过程中产生的训练、推理、精度等问题； 3. 研究并落地大模型训练/微调优化技术（分布式并行、ZeRO/FSDP、LoRA、FlashAttention 等）与推理优化技术（vLLM/SGLang、各种并行、量化、投机解码、PD/AF分离、CPU offload等），对主流 LLM 开展全链路性能调优； 4. 探索研究前沿技术，包括GPU硬件架构、集群通信及超节点等技术及相关协议； 5. 负责基准测试、客户测试和竞品分析对比等，为前端提供技术支持与参与技术交流。 任职要求： 1. 硕士及以上学历，人工智能、计算机、数学或相关专业； 2. 熟练掌握Linux的使用，包括软件安装/系统配置/Shell编程，具备系统故障排查及解决能力； 3. 熟练掌握Python开发，并掌握程序调试方法；熟悉使用Python数据处理以及深度学习相关库； 4. 掌握至少一种主流学习框架的编程架构，熟悉网络模型训练/推理流程； 5. 有AI方向研究经验，掌握常见的深度学习算法模型，有大模型的训练/微调或推理的实践经验； 6. 具备CUDA/HIP编程或者Triton/TileLang等高阶DSL的算子开发和优化经验者优先； 7. 能够高效学习掌握最新技术，具备良好的沟通能力、团队合作和分享意识。