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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"requirements_text": "1. 熟悉深度学习算法，对AI深度学习相关知识和技术栈有清晰的理解和认系统性的认知；\n2. 熟悉AI部署和推理流程，工程能力强，具备独立工程研发、性能分析和落地能力；\n3. 熟悉常见的性能分析及优化加速方法；\n4. 熟悉硬件，有GPU优化和算子优化相关经验和能力；\n5. 学习和研究能力强，能够快速掌握新领域和新技术，并具备创新能力；思考沟通表达能力强。",
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"fulltext": "阿里云智能-AI性能优化技术专家-软硬协同加速-杭州\n阿里云智能-AI性能优化技术专家-软硬协同加速-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 负责研发AI类算法的计算性能优化能力，解决大模型等情境的算力和访存瓶颈，提升AI模型在GPU、AI加速器等硬件上部署性能和效率，推动大模型普惠应用和高性价比的竞争力；\n2. 负责研发业界SOTA的计算性能优化算法创新和工程落地，增强技术壁垒，并在云的商业业务中产生核心价值；\n3. 负责高性能AI基础设施的构建，基于软硬结合的计算性能优化能力，在AI类业务场景尤其是大模型场景下，通过结合模型算法和硬件来充分挖掘软硬协同的组合优化潜力，实现单一领域无法达到的优化边界和收益，带来高价值的性能和成本优势。\n\n职位要求\n1. 熟悉深度学习算法，对AI深度学习相关知识和技术栈有清晰的理解和认系统性的认知；\n2. 熟悉AI部署和推理流程，工程能力强，具备独立工程研发、性能分析和落地能力；\n3. 熟悉常见的性能分析及优化加速方法；\n4. 熟悉硬件，有GPU优化和算子优化相关经验和能力；\n5. 学习和研究能力强，能够快速掌握新领域和新技术，并具备创新能力；思考沟通表达能力强。\n1. 负责研发AI类算法的计算性能优化能力，解决大模型等情境的算力和访存瓶颈，提升AI模型在GPU、AI加速器等硬件上部署性能和效率，推动大模型普惠应用和高性价比的竞争力；\n2. 负责研发业界SOTA的计算性能优化算法创新和工程落地，增强技术壁垒，并在云的商业业务中产生核心价值；\n3. 负责高性能AI基础设施的构建，基于软硬结合的计算性能优化能力，在AI类业务场景尤其是大模型场景下，通过结合模型算法和硬件来充分挖掘软硬协同的组合优化潜力，实现单一领域无法达到的优化边界和收益，带来高价值的性能和成本优势。\n1. 熟悉深度学习算法，对AI深度学习相关知识和技术栈有清晰的理解和认系统性的认知；\n2. 熟悉AI部署和推理流程，工程能力强，具备独立工程研发、性能分析和落地能力；\n3. 熟悉常见的性能分析及优化加速方法；\n4. 熟悉硬件，有GPU优化和算子优化相关经验和能力；\n5. 学习和研究能力强，能够快速掌握新领域和新技术，并具备创新能力；思考沟通表达能力强。",
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