工作职责： 1. 参与GPU硬件基准性能、通用CNN/RNN模型推理性能、LLM大语言模型推理性能的测试与优化工作。 2. 参与Deep Learning模型训练性能的测试与优化工作。 3. 参与将GPU性能测试SOP转化为脚本实现工作。 4. 跟踪业界前沿技术（如大模型、多模态、强化学习等），探索其在业务中的应用可能性。 任职资格： 1、教育背景：计算机、数学、统计学或相关专业硕士及以上在读，扎实的算法与数据结构基础。 2、技术能力： - 熟悉机器学习/深度学习经典模型（如CNN、RNN、Transformer等），有TensorFlow/PyTorch等框架实战经验。 - 掌握模型性能优化方法（如量化、剪枝、蒸馏、ONNX转换等），能独立完成训练/推理链路压测与分析。 3、编程能力：熟练使用Python，或熟悉C++/Java，会使用Shell