一、岗位职责 1.参与深度学习核心算子（如 GEMM、Attention、Convolution 等）的开发、调试与性能优化。 2.参与 GPU、NPU 等异构计算平台上的算子实现与优化，学习并理解硬件架构及性能优化方法。 3.协助完成算子开发、测试、性能分析及问题定位，参与自动化测试和性能评估工具建设。 4.参与 PyTorch 等深度学习框架相关算子的开发、适配与验证。 5.跟踪大模型、高性能计算等相关技术的发展，参与新技术的调研与实践。 6.在导师指导下完成相关研发任务，持续提升工程开发和性能优化能力。 二、任职要求 1.计算机科学、软件工程、人工智能、数学、电子信息、自动化等相关专业，本科、硕士在读。 2.熟悉 C/C++ 编程语言，具备良好的编程基础；了解 Python，能够进行简单工具开发和调试。 3.了解 CUDA、ROCm、OpenCL、SYCL 等至少一种异构计算编程模型，有相关课程或项目经验者优先。 4.对 GPU 或 AI 加速器体系结构有一定了解，了解线程模型、存储层级等基本概念。 5.了解并行计算基础知识，熟悉常见性能优化方法，对性能分析工具（如 Nsight Compute、perf 等）有基本了解者优先。 6.了解深度学习基本原理，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等至少一种深度学习框架。 7.具有课程项目、科研项目或开源项目经验者优先，对高性能计算、大模型训练或推理优化方向有浓厚兴趣。 8.具有良好的学习能力、沟通能力和团队合作意识，能够快速学习新技术。