岗位职责： 1、参与 GPU/加速卡池化与虚拟化核心技术的深入研究和优化，提升资源利用率，保障多用户任务性能与安全，为 AI 业务提供高效稳定的计算支撑； 2、系统研究 GPU 池化共享技术在不同层级（如用户态、内核态等）的实现机制与特性，分析评估现有方案（如 hami-core, Antman, rCUDA, vCUDA 等）的优劣势及适用场景； 3、参与 GPU 共享底层技术研发，与 Kubernetes 调度、AI 平台、算法等团队协同，完成高性能、高可靠的池化共享方案研发，持续提升方案稳定性、资源超分能力和隔离精度； 职位要求 1、计算机及相关专业在读本科及以上； 2、掌握 GPU/加速卡架构原理、cuda 编程技术； 3、掌握至少一门主流编程语言，如 C/C++, Python, Go, Rust 等； 4、了解 GPU 池化、虚拟化领域主流技术（如 MIG, vGPU, 时分复用、空分复用等）及其实现框架者优先； 5、有 GPU 共享方案（如资源隔离、超分、调度优化等）研发经验者优先；