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    "job": {
        "job_title": "阿里云智能-AI系统工程性能优化专家-杭州/北京/上海",
        "job_level": "专家",AI生成
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        "location": "北京 / 杭州 / 上海",
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        "responsibilities": "1. 负责灵骏集群的AI系统性能分析与优化，支持客户多个AI作业场景在不同平台芯片和多种集群规模下的适配和性能调优，能快速且以工具/产品化方式识别性能瓶颈并提出解决方案；\n2. 针对主流深度学习框架、分布式训练和模型部署场景等，进行性能调优，优化算子性能、通信性能、内存利用率等关键指标，提升集群整体运行效率；\n3. 对AI系统进行性能建模与仿真，建立Roofline模型等性能分析工具。通过仿真结果辅助系统设计和资源分配，为集群建设提供数据支持；同时推荐最佳训练和模型部署配置，辅助用户拿到最佳性能实践；\n4. 负责开发和维护性能分析工具，支持系统性能监控、瓶颈定位和优化效果评估，提供性能分析报告，为团队和客户提供性能优化建议。",
        "requirements_text": "1. 熟悉深度学习框架(pytorch)，分布式训练和推理技术框架(如deepseed、fsdp、megatron、vllm、sglang）；\n2. 熟悉AI系统的性能分析工具（如Nsight、PyTorch Profiler等）；\n3. 具备性能建模与仿真经验，熟悉Roofline模型等性能分析方法；\n4. 熟悉多模态生成式AI场景性能优化以及具备国产化芯片性能调优经验者优先；\n5. 有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。",
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            "PyTorch",
            "深度学习",
            "性能优化",
            "性能调优",
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            "建模"
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    "fulltext": "阿里云智能-AI系统工程性能优化专家-杭州/北京/上海\n阿里云智能-AI系统工程性能优化专家-杭州/北京/上海\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州 / 上海\n\n职位描述\n1. 负责灵骏集群的AI系统性能分析与优化，支持客户多个AI作业场景在不同平台芯片和多种集群规模下的适配和性能调优，能快速且以工具/产品化方式识别性能瓶颈并提出解决方案；\n2. 针对主流深度学习框架、分布式训练和模型部署场景等，进行性能调优，优化算子性能、通信性能、内存利用率等关键指标，提升集群整体运行效率；\n3. 对AI系统进行性能建模与仿真，建立Roofline模型等性能分析工具。通过仿真结果辅助系统设计和资源分配，为集群建设提供数据支持；同时推荐最佳训练和模型部署配置，辅助用户拿到最佳性能实践；\n4. 负责开发和维护性能分析工具，支持系统性能监控、瓶颈定位和优化效果评估，提供性能分析报告，为团队和客户提供性能优化建议。\n\n职位要求\n1. 熟悉深度学习框架(pytorch)，分布式训练和推理技术框架(如deepseed、fsdp、megatron、vllm、sglang）；\n2. 熟悉AI系统的性能分析工具（如Nsight、PyTorch Profiler等）；\n3. 具备性能建模与仿真经验，熟悉Roofline模型等性能分析方法；\n4. 熟悉多模态生成式AI场景性能优化以及具备国产化芯片性能调优经验者优先；\n5. 有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。\n1. 负责灵骏集群的AI系统性能分析与优化，支持客户多个AI作业场景在不同平台芯片和多种集群规模下的适配和性能调优，能快速且以工具/产品化方式识别性能瓶颈并提出解决方案；\n2. 针对主流深度学习框架、分布式训练和模型部署场景等，进行性能调优，优化算子性能、通信性能、内存利用率等关键指标，提升集群整体运行效率；\n3. 对AI系统进行性能建模与仿真，建立Roofline模型等性能分析工具。通过仿真结果辅助系统设计和资源分配，为集群建设提供数据支持；同时推荐最佳训练和模型部署配置，辅助用户拿到最佳性能实践；\n4. 负责开发和维护性能分析工具，支持系统性能监控、瓶颈定位和优化效果评估，提供性能分析报告，为团队和客户提供性能优化建议。\n1. 熟悉深度学习框架(pytorch)，分布式训练和推理技术框架(如deepseed、fsdp、megatron、vllm、sglang）；\n2. 熟悉AI系统的性能分析工具（如Nsight、PyTorch Profiler等）；\n3. 具备性能建模与仿真经验，熟悉Roofline模型等性能分析方法；\n4. 熟悉多模态生成式AI场景性能优化以及具备国产化芯片性能调优经验者优先；\n5. 有强烈技术热情和好奇心，自驱力和学习力强；具备良好的分析与解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动问题的解决和突破。",
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