【飞星计划】AI研究算法工程师-深度学习框架和平台方向(J12670)

地点

合肥

团队

飞星计划深度学习框架与平台

雇佣形式

全职

招聘类型

校招

薪资

面议（具体薪资区间未披露）

尚未披露：雇主申请截止时间

投递在官方渠道完成，完整外部回执留在本人工作区；已登录时，通过 CLI 明确记录的选择、本人自报投递和渠道观察三类最小事件默认上报平台。浏览或保存岗位不会触发上报，外部投递不会出现在“我的申请”里。

• 参与大模型训练框架、推理引擎及服务化平台研发，提升系统效率、稳定性和可扩展性
• 负责深度学习框架、关键算子及异构计算平台的适配与优化，解决核心技术问题
• 建设训练与推理的性能评测、问题诊断和质量保障体系
• 支撑重点业务的模型训练与部署，沉淀标准化、可复用的平台工具、技术方案和最佳实践
• 跟踪 AI Infra 前沿技术，推动研究成果工程化、平台化落地及团队技术能力建设。

任职要求与期待

• 硕士及以上学历，计算机、软件工程、电子信息、自动化等相关专业
• 具备扎实的数据结构、算法、操作系统、计算机体系结构和分布式系统基础
• 熟练掌握 Python，熟悉 C/C++及 Linux 开发环境，具备良好的代码质量和工程实践能力
• 熟悉 PyTorch 等深度学习框架的执行、算子、自动微分和分布式机制，具备源码分析或二次开发能力
• 熟悉 Transformer、大模型训练或推理基本原理，了解常见并行策略、显存优化及推理性能指标
• 具备较强的性能分析、故障定位和复杂问题闭环能力
• 具备良好的沟通协作能力，能够与算法、芯片、平台及业务团队协同推动落地。

优先条件（非硬门槛）

• 有 Megatron、DeepSpeed、FSDP、vLLM或SGLang等训推框架开发调优经验
• 熟悉 CUDA、Ascend C、TileLang、Triton 等编程和算子优化技术
• 有国产 NPU、大规模分布式训练或生产级推理服务实践
• 熟悉 NCCL/HCCL、RDMA及多机多卡通信优化
• 有 MLIR、TVM、XLA等编译器或图优化经验
• 有高质量开源贡献、技术专利，或在系统、体系结构及机器学习领域重要会议发表论文。