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": "平头哥-AI计算加速软件专家-杭州",
"job_level": "专家",AI生成
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"department": "阿里集团",
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"job_category": "技术-芯片"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "半导体 / 芯片设计",
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"company_description": "平头哥研发计算、存储及网络芯片，为人工智能基础设施提供支持。"
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"requirements": {
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"degree": "计算机/电子/数学相关专业硕士及以上学历",
"language": "4. 良好的沟通和解决问题能力、时间管理能力、自我驱动能力、英文读写能力",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 设计开发高性能计算加速算法，包括但不限于MoE、Attention、卷积、矩阵乘及相关的融合和量化。\n2. 基于硬件特性进行极致性能分析和优化，制定通用性能调优策略，适配和调优各种主流框架和开源代码。\n3. 深度分析各种实际应用，如生成式AI/大语言模型推理和训练等场景，发明和改进能发挥硬件优势的加速算法。\n4. 和其他团队紧密合作，参与并影响芯片架构、编程模型和软件平台的设计和路线演进。",
"requirements_text": "1. 计算机/电子/数学相关专业硕士及以上学历，3年或以上相关从业经验。\n2. 精通 C/C++，具备出色的程序开发、设计、调试和调优能力。\n3. 精通各种基本算法，对操作系统、计算机体系结构有深入的理解。\n4. 良好的沟通和解决问题能力、时间管理能力、自我驱动能力、英文读写能力。\n5. 满足以下一种或多种条件者从优：\nꔷ 具备大模型推理或训练相关开源模块的开发经验，如 cutlass、Flash-Attention、FlashInfer、MoE、DeepGemm 等；\nꔷ 熟悉主流框架，如 Pytorch、Tensorflow、vllm、sglang、TRT-LLM 等；熟悉大语言模型算法，如 LLaMa/Qwen/DeepSeek 等；\nꔷ 具备坚实的并行编程基础：有 CUDA/OpenCL 相关项目经历；\nꔷ 参与卷积、矩阵乘、矩阵分解、Normalize 等 AI 相关算子开发调优经验；\nꔷ 深入参与软件架构设计和优化、性能分析和调优的项目经验；\nꔷ 对可编程芯片（如 GPU/NPU/TPU/CPU）架构有深入理解，或有对应研发经历；\nꔷ 对数值计算、线性代数相关算法有深刻的理解；",
"skills": [AI生成
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"CUDA",
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"fulltext": "平头哥-AI计算加速软件专家-杭州\n平头哥-AI计算加速软件专家-杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术-芯片\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 设计开发高性能计算加速算法，包括但不限于MoE、Attention、卷积、矩阵乘及相关的融合和量化。\n2. 基于硬件特性进行极致性能分析和优化，制定通用性能调优策略，适配和调优各种主流框架和开源代码。\n3. 深度分析各种实际应用，如生成式AI/大语言模型推理和训练等场景，发明和改进能发挥硬件优势的加速算法。\n4. 和其他团队紧密合作，参与并影响芯片架构、编程模型和软件平台的设计和路线演进。\n\n职位要求\n1. 计算机/电子/数学相关专业硕士及以上学历，3年或以上相关从业经验。\n2. 精通 C/C++，具备出色的程序开发、设计、调试和调优能力。\n3. 精通各种基本算法，对操作系统、计算机体系结构有深入的理解。\n4. 良好的沟通和解决问题能力、时间管理能力、自我驱动能力、英文读写能力。\n5. 满足以下一种或多种条件者从优：\nꔷ 具备大模型推理或训练相关开源模块的开发经验，如 cutlass、Flash-Attention、FlashInfer、MoE、DeepGemm 等；\nꔷ 熟悉主流框架，如 Pytorch、Tensorflow、vllm、sglang、TRT-LLM 等；熟悉大语言模型算法，如 LLaMa/Qwen/DeepSeek 等；\nꔷ 具备坚实的并行编程基础：有 CUDA/OpenCL 相关项目经历；\nꔷ 参与卷积、矩阵乘、矩阵分解、Normalize 等 AI 相关算子开发调优经验；\nꔷ 深入参与软件架构设计和优化、性能分析和调优的项目经验；\nꔷ 对可编程芯片（如 GPU/NPU/TPU/CPU）架构有深入理解，或有对应研发经历；\nꔷ 对数值计算、线性代数相关算法有深刻的理解；\n1. 设计开发高性能计算加速算法，包括但不限于MoE、Attention、卷积、矩阵乘及相关的融合和量化。\n2. 基于硬件特性进行极致性能分析和优化，制定通用性能调优策略，适配和调优各种主流框架和开源代码。\n3. 深度分析各种实际应用，如生成式AI/大语言模型推理和训练等场景，发明和改进能发挥硬件优势的加速算法。\n4. 和其他团队紧密合作，参与并影响芯片架构、编程模型和软件平台的设计和路线演进。\n1. 计算机/电子/数学相关专业硕士及以上学历，3年或以上相关从业经验。\n2. 精通 C/C++，具备出色的程序开发、设计、调试和调优能力。\n3. 精通各种基本算法，对操作系统、计算机体系结构有深入的理解。\n4. 良好的沟通和解决问题能力、时间管理能力、自我驱动能力、英文读写能力。\n5. 满足以下一种或多种条件者从优：\nꔷ 具备大模型推理或训练相关开源模块的开发经验，如 cutlass、Flash-Attention、FlashInfer、MoE、DeepGemm 等；\nꔷ 熟悉主流框架，如 Pytorch、Tensorflow、vllm、sglang、TRT-LLM 等；熟悉大语言模型算法，如 LLaMa/Qwen/DeepSeek 等；\nꔷ 具备坚实的并行编程基础：有 CUDA/OpenCL 相关项目经历；\nꔷ 参与卷积、矩阵乘、矩阵分解、Normalize 等 AI 相关算子开发调优经验；\nꔷ 深入参与软件架构设计和优化、性能分析和调优的项目经验；\nꔷ 对可编程芯片（如 GPU/NPU/TPU/CPU）架构有深入理解，或有对应研发经历；\nꔷ 对数值计算、线性代数相关算法有深刻的理解；",
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