1、分布式系统、计算机体系结构、编译优化或通信与计算协同设计方向的博士研究生； 2、具备AI训推/推理计算性能分析与优化的经验，能深入分析AI模型在GPU平台上的性能瓶颈，提出并实施优化方案。针对分布式训练和推理系统，进行性能调优，提升系统的吞吐量和效率； 3、熟悉业界常见的优化栈（cuda/rocm/cutlass/ck/triton等），在高效的内存管理、通信优化（NvLink/Infiniband/RoCEv2等）关键技术上有实操经验； 4、分布式系统研发经验是加分项：设计和实现高效的分布式训练和推理框架，解决大规模分布式系统中的通信、同步和负载均衡问题。探索新型的分布式架构，提升系统的可扩展性和容错性； 5、前沿技术研究：跟踪AI Infra领域的最新研究进展，探索新的硬件架构、算法和系统优化技术。发表高水平学术论文，参与国际顶级会议（如ISCA、MICRO、OSDI、SOSP、ATC、NSDI等）； 6、有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。