工作职责：1.人工智能基础软件相关技术的研发，包括但不限于分布式模型训练系统、模型和应用的评测、模型训练和推理框架优化、高性能算子库、数据存储与处理系统研发与优化等，并推动技术落地； 2.探索AI与系统技术的结合(如编译优化、硬件加速、并行计算)，提升软件在GPU/TPU等芯片上的性能； 3.参与设计，撰写相关的技术文档； 4.开发系统代码，并解决研发过程中遇到的各种问题如性能优化、标准定制、文档撰写，流程优化等； 5.较强的逻辑分析能力、团队协作精神和探索创新精神。任职资格：1.计算机相关专业硕士/博士/博后，博士/博后优先，计算机系统结构专业优先； 2.熟练掌握C++、Python或Java语言，有扎实的数据结构和算法基础;熟悉主编程工具，可以在 Linux 环境下高效开发。有后端开发经验、系统软件/体系结构开发经验、系统级调优经验的优先； 3.良好的编程风格与文档撰写能力，有多人协作开发及Code Review 经验，对代码有严格的质量要求;熟悉常见开发规范，熟悉git等开发工具； 4.掌握深度学习基础知识，至少熟悉一种深度学习编程框架，如PyTorch、Tensorflow、Paddle、MindSpore等，有模型开发、部署、调试经验优先。 加分项: 1.在顶会(NeurIPS/ICML等)发表AI相关论文，或参与过大型AI开源项目； 2.有NOI/ACM/HPC/数学奥林匹克等竞赛经验者优先，有CSP或相关能力认证者； 3.有深度学习编译器研发经验或者编译器技术经验优先，如 TVM、XLA、LLVM等； 4.有AI芯片(如NPU/GPU)适配或高性能计算(HPC)经验； 5.熟悉LLM、多模态等前沿技术栈的工程实践； 6.熟悉或研究学习过开源项目源码； 7.熟悉Spark、Hadoop系统结构，有分布式数据处理引擎开发经验、有高性能c++算子库开发经验熟悉数据库引擎架构，有数据库开发经验优先； 8.熟悉SQL编译的基础知识，了解B+tree、LSM tree等结构； 9.熟悉分布式存储、分布式文件系统，有相关开发经验。