主分类：AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "基础设施与稳定性工程-AI Infra高性能异构优化工程师-北京/杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术-基础平台"AI生成
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"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "负责集团多种大模型的基础训推性能优化，聚焦异构GPU的高性能算子库、通信库的开发和优化，提升计算、通信的并行效率，设计并实现高效的并行计算策略、分布式推理方案等。面向集团多变的大模型训推场景，提炼核心的优化方法，探索通用的编译优化方案，跟进前沿技术，并将优化能力集成到自研/开源大模型推理/训练框架/编译器，推动优化方案在实际业务场景中的落地，持续创新构建业界领先的AI Infra。",
"requirements_text": "1、计算机相关专业本科及以上学历，熟悉C++、Python，具备良好的算法与数据结构基础，有高性能计算相关经验优先；\n2、熟悉GPU硬件架构，了解CUDA/ROCm/Triton/CUTLASS/Composable Kernel/TileLang等一种或多种并行编程语言，并具备实际算子开发经验，如GEMM/FlashAttention等计算Kernel优化经验，或DeepEP等通信Kernel优化经验，熟悉NCCL、NVSHMEM等通信库；\n3、熟悉Triton/MLIR/TVM/XLA/LLVM等一种或多种编译器，熟悉AI编译技术栈，并具备识别优化点以及开发优化Pass的能力；或具备大模型/Agent自动算子生成-测试-调优框架开发经验；\n4、熟悉主流LLM模型结构，具备调优或部署经验。熟悉vLLM、SGLang等推理框架及其工作原理；\n5、熟练使用PyTorch等深度学习框架。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"CUDA",
"深度学习",
"数据结构",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、计算机相关专业本科及以上学历，熟悉C++、Python，具备良好的算法与数据结构基础，有高性能计算相关经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "基础设施与稳定性工程-AI Infra高性能异构优化工程师-北京/杭州\n基础设施与稳定性工程-AI Infra高性能异构优化工程师-北京/杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术-基础平台\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n负责集团多种大模型的基础训推性能优化，聚焦异构GPU的高性能算子库、通信库的开发和优化，提升计算、通信的并行效率，设计并实现高效的并行计算策略、分布式推理方案等。面向集团多变的大模型训推场景，提炼核心的优化方法，探索通用的编译优化方案，跟进前沿技术，并将优化能力集成到自研/开源大模型推理/训练框架/编译器，推动优化方案在实际业务场景中的落地，持续创新构建业界领先的AI Infra。\n\n职位要求\n1、计算机相关专业本科及以上学历，熟悉C++、Python，具备良好的算法与数据结构基础，有高性能计算相关经验优先；\n2、熟悉GPU硬件架构，了解CUDA/ROCm/Triton/CUTLASS/Composable Kernel/TileLang等一种或多种并行编程语言，并具备实际算子开发经验，如GEMM/FlashAttention等计算Kernel优化经验，或DeepEP等通信Kernel优化经验，熟悉NCCL、NVSHMEM等通信库；\n3、熟悉Triton/MLIR/TVM/XLA/LLVM等一种或多种编译器，熟悉AI编译技术栈，并具备识别优化点以及开发优化Pass的能力；或具备大模型/Agent自动算子生成-测试-调优框架开发经验；\n4、熟悉主流LLM模型结构，具备调优或部署经验。熟悉vLLM、SGLang等推理框架及其工作原理；\n5、熟练使用PyTorch等深度学习框架。\n负责集团多种大模型的基础训推性能优化，聚焦异构GPU的高性能算子库、通信库的开发和优化，提升计算、通信的并行效率，设计并实现高效的并行计算策略、分布式推理方案等。面向集团多变的大模型训推场景，提炼核心的优化方法，探索通用的编译优化方案，跟进前沿技术，并将优化能力集成到自研/开源大模型推理/训练框架/编译器，推动优化方案在实际业务场景中的落地，持续创新构建业界领先的AI Infra。\n1、计算机相关专业本科及以上学历，熟悉C++、Python，具备良好的算法与数据结构基础，有高性能计算相关经验优先；\n2、熟悉GPU硬件架构，了解CUDA/ROCm/Triton/CUTLASS/Composable Kernel/TileLang等一种或多种并行编程语言，并具备实际算子开发经验，如GEMM/FlashAttention等计算Kernel优化经验，或DeepEP等通信Kernel优化经验，熟悉NCCL、NVSHMEM等通信库；\n3、熟悉Triton/MLIR/TVM/XLA/LLVM等一种或多种编译器，熟悉AI编译技术栈，并具备识别优化点以及开发优化Pass的能力；或具备大模型/Agent自动算子生成-测试-调优框架开发经验；\n4、熟悉主流LLM模型结构，具备调优或部署经验。熟悉vLLM、SGLang等推理框架及其工作原理；\n5、熟练使用PyTorch等深度学习框架。",
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