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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"job": {
"job_title": "阿里云智能-模型性能优化专家-PAI",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "未披露"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "你将加入PAI平台团队,负责面向各类AI应用场景的模型训练与推理性能优化工作。该岗位聚焦于AI计算性能与系统效率的极致提升,以多层次优化手段,持续提升模型训练与推理的速度、稳定性与资源利用率,具体工作内容包含但不限于:\n● 分析客户模型在不同硬件(GPU、NPU、CPU 等)和集群环境中的性能瓶颈,制定优化方案;\n● 对主流深度学习框架(如 PyTorch、TensorFlow、JAX 等)进行算子、内核或图优化;\n● 深入理解分布式训练架构(如数据并行、模型并行、流水并行等),优化通信与调度性能;\n● 在推理端负责模型性能瓶颈分析,并进行量化、剪枝、融合、TensorRT/ONNX Runtime 等优化;\n● 与平台团队协作,优化训练任务调度、算力利用、容器化运行效率以及多租户资源隔离;\n● 支持重点客户模型性能调优,提供端到端性能优化方案与技术支持。",
"requirements_text": "必备条件:\n● 深度学习框架:熟悉至少一种主流深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、JAX、DeepSpeed、Megatron 等),理解其底层执行机制与扩展方式;\n● 工程能力:熟练掌握 C++ 与 Python,具备扎实的工程实现能力和良好的代码素养;\n● 硬件加速经验:具备 GPU(CUDA、cuDNN、NCCL)或 AI 加速芯片(GPU,PPU等)的性能优化实战经验;\n● 分布式训练:熟悉分布式训练框架与通信原理(如 Ring AllReduce、Horovod、DeepSpeed、Megatron-LM 等),理解并行策略(DP/TP/PP/EP)的设计权衡;\n● 性能分析:熟练使用性能 profiling 工具(nsys、nvprof、perf、torch.profiler 等),能够快速定位并解决性能瓶颈;\n● AI Coding 能力:熟练使用 Claude Code、Cursor、Copilot 等 AI 编程工具提升开发效率,具备良好的 prompt 设计与人机协作意识,能够将 AI 工具有效融入日常开发、调试与代码审查流程;\n● 软素质:具备优秀的客户导向意识,心态开放,善于跨团队协作;学习能力强,自我驱动力足,能够持续跟踪前沿技术并结合客户场景落地。\n加分项:\n● 具备大模型训练与推理优化经验(GPT、Llama、Diffusion、MoE 等),熟悉显存优化、算子融合、量化压缩等技术;\n● 熟悉自动驾驶或具身智能方向的模型与系统(多模态感知、规划控制、强化学习、SLAM、Policy 训练等);\n● 了解 AI 编译器技术栈(XLA、TVM、TensorRT、OneDNN、AITemplate、BladeDISC 等),具备算子开发或图优化经验;\n● 有在 AI 平台、云平台或框架团队工作的经验;\n● 对 AI 系统性能调优、算力调度、集群调度系统(K8s、Ray、Slurm 等)有实践经验;\n● 有构建 AI Coding Agent、代码生成类系统、或多 Agent 协同工作流的经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
"深度学习",
"强化学习",
"模型训练",
"性能优化",
"性能调优",
"团队协作",
"学习能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项:;● 有构建 AI Coding Agent、代码生成类系统、或多 Agent 协同工作流的经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "阿里云智能-模型性能优化专家-PAI\n阿里云智能-模型性能优化专家-PAI\n\n基础信息\n工作地点:北京 / 杭州\n\n职位描述\n你将加入PAI平台团队,负责面向各类AI应用场景的模型训练与推理性能优化工作。该岗位聚焦于AI计算性能与系统效率的极致提升,以多层次优化手段,持续提升模型训练与推理的速度、稳定性与资源利用率,具体工作内容包含但不限于:\n● 分析客户模型在不同硬件(GPU、NPU、CPU 等)和集群环境中的性能瓶颈,制定优化方案;\n● 对主流深度学习框架(如 PyTorch、TensorFlow、JAX 等)进行算子、内核或图优化;\n● 深入理解分布式训练架构(如数据并行、模型并行、流水并行等),优化通信与调度性能;\n● 在推理端负责模型性能瓶颈分析,并进行量化、剪枝、融合、TensorRT/ONNX Runtime 等优化;\n● 与平台团队协作,优化训练任务调度、算力利用、容器化运行效率以及多租户资源隔离;\n● 支持重点客户模型性能调优,提供端到端性能优化方案与技术支持。\n\n职位要求\n必备条件:\n● 深度学习框架:熟悉至少一种主流深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、JAX、DeepSpeed、Megatron 等),理解其底层执行机制与扩展方式;\n● 工程能力:熟练掌握 C++ 与 Python,具备扎实的工程实现能力和良好的代码素养;\n● 硬件加速经验:具备 GPU(CUDA、cuDNN、NCCL)或 AI 加速芯片(GPU,PPU等)的性能优化实战经验;\n● 分布式训练:熟悉分布式训练框架与通信原理(如 Ring AllReduce、Horovod、DeepSpeed、Megatron-LM 等),理解并行策略(DP/TP/PP/EP)的设计权衡;\n● 性能分析:熟练使用性能 profiling 工具(nsys、nvprof、perf、torch.profiler 等),能够快速定位并解决性能瓶颈;\n● AI Coding 能力:熟练使用 Claude Code、Cursor、Copilot 等 AI 编程工具提升开发效率,具备良好的 prompt 设计与人机协作意识,能够将 AI 工具有效融入日常开发、调试与代码审查流程;\n● 软素质:具备优秀的客户导向意识,心态开放,善于跨团队协作;学习能力强,自我驱动力足,能够持续跟踪前沿技术并结合客户场景落地。\n加分项:\n● 具备大模型训练与推理优化经验(GPT、Llama、Diffusion、MoE 等),熟悉显存优化、算子融合、量化压缩等技术;\n● 熟悉自动驾驶或具身智能方向的模型与系统(多模态感知、规划控制、强化学习、SLAM、Policy 训练等);\n● 了解 AI 编译器技术栈(XLA、TVM、TensorRT、OneDNN、AITemplate、BladeDISC 等),具备算子开发或图优化经验;\n● 有在 AI 平台、云平台或框架团队工作的经验;\n● 对 AI 系统性能调优、算力调度、集群调度系统(K8s、Ray、Slurm 等)有实践经验;\n● 有构建 AI Coding Agent、代码生成类系统、或多 Agent 协同工作流的经验者优先。\n你将加入PAI平台团队,负责面向各类AI应用场景的模型训练与推理性能优化工作。该岗位聚焦于AI计算性能与系统效率的极致提升,以多层次优化手段,持续提升模型训练与推理的速度、稳定性与资源利用率,具体工作内容包含但不限于:\n● 分析客户模型在不同硬件(GPU、NPU、CPU 等)和集群环境中的性能瓶颈,制定优化方案;\n● 对主流深度学习框架(如 PyTorch、TensorFlow、JAX 等)进行算子、内核或图优化;\n● 深入理解分布式训练架构(如数据并行、模型并行、流水并行等),优化通信与调度性能;\n● 在推理端负责模型性能瓶颈分析,并进行量化、剪枝、融合、TensorRT/ONNX Runtime 等优化;\n● 与平台团队协作,优化训练任务调度、算力利用、容器化运行效率以及多租户资源隔离;\n● 支持重点客户模型性能调优,提供端到端性能优化方案与技术支持。\n必备条件:\n● 深度学习框架:熟悉至少一种主流深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、JAX、DeepSpeed、Megatron 等),理解其底层执行机制与扩展方式;\n● 工程能力:熟练掌握 C++ 与 Python,具备扎实的工程实现能力和良好的代码素养;\n● 硬件加速经验:具备 GPU(CUDA、cuDNN、NCCL)或 AI 加速芯片(GPU,PPU等)的性能优化实战经验;\n● 分布式训练:熟悉分布式训练框架与通信原理(如 Ring AllReduce、Horovod、DeepSpeed、Megatron-LM 等),理解并行策略(DP/TP/PP/EP)的设计权衡;\n● 性能分析:熟练使用性能 profiling 工具(nsys、nvprof、perf、torch.profiler 等),能够快速定位并解决性能瓶颈;\n● AI Coding 能力:熟练使用 Claude Code、Cursor、Copilot 等 AI 编程工具提升开发效率,具备良好的 prompt 设计与人机协作意识,能够将 AI 工具有效融入日常开发、调试与代码审查流程;\n● 软素质:具备优秀的客户导向意识,心态开放,善于跨团队协作;学习能力强,自我驱动力足,能够持续跟踪前沿技术并结合客户场景落地。\n加分项:\n● 具备大模型训练与推理优化经验(GPT、Llama、Diffusion、MoE 等),熟悉显存优化、算子融合、量化压缩等技术;\n● 熟悉自动驾驶或具身智能方向的模型与系统(多模态感知、规划控制、强化学习、SLAM、Policy 训练等);\n● 了解 AI 编译器技术栈(XLA、TVM、TensorRT、OneDNN、AITemplate、BladeDISC 等),具备算子开发或图优化经验;\n● 有在 AI 平台、云平台或框架团队工作的经验;\n● 对 AI 系统性能调优、算力调度、集群调度系统(K8s、Ray、Slurm 等)有实践经验;\n● 有构建 AI Coding Agent、代码生成类系统、或多 Agent 协同工作流的经验者优先。",
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