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        "job_level": "未披露",AI生成
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        "location": "北京市,深圳市",
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    "company": {
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        "company_website": "baidu.com",
        "company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "-分析常见大模型在GPU和自研芯片上的性能瓶颈，挖掘自研芯片优化潜力\n-基于百度自研芯片，开发常见大模型算子，充分发挥算力极限\n-针对常见训推引擎，封装并开发算子API，发挥端到端性能表现\n-承接公司内外前沿模型的算子开发需求，扫清模型的算子依赖\n-探索利用AI Agent开发或优化GPU和自研芯片算子性能",
        "requirements_text": "-计算机相关专业，有C/C++/Python基础，熟悉Linux开发环境\n-有深度学习框架（PyTorch, TensorFlow, PaddlePaddle等）使用经验优先\n-熟悉CUDA、OpenCL、AscendC等高性能计算编程经验优先\n-理解量化算子技术，熟悉不同精度数据格式（FP8、FP16、BF16等）优先\n-理解卡间、机间通信原理，熟悉模型并行技术（TP、PP、DP等）优先\n-理解GPU、XPU、TPU、NPU等AI计算加速芯片架构优先\n-理解当代大语言模型架构（Qwen、DeepSeek等）优先\n-对AI技术有热情，具备持续学习能力",
        "skills": [AI生成
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        "preferred_qualifications": "有深度学习框架（PyTorch, TensorFlow, PaddlePaddle等）使用经验优先；熟悉CUDA、OpenCL、AscendC等高性能计算编程经验优先；理解量化算子技术，熟悉不同精度数据格式（FP8、FP16、BF16等）优先；理解卡间、机间通信原理，熟悉模型并行技术（TP、PP、DP等）优先；理解GPU、XPU、TPU、NPU等AI计算加速芯片架构优先；理解当代大语言模型架构（Qwen、DeepSeek等）优先",
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    "fulltext": "高性能算子开发工程师（自研芯片方向）（J97205）\n高性能算子开发工程师（自研芯片方向）（J97205）\n\n基础信息\n部门：ACG\n地点：北京市,深圳市\n类别：技术\n招聘人数：4\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-分析常见大模型在GPU和自研芯片上的性能瓶颈，挖掘自研芯片优化潜力\n-基于百度自研芯片，开发常见大模型算子，充分发挥算力极限\n-针对常见训推引擎，封装并开发算子API，发挥端到端性能表现\n-承接公司内外前沿模型的算子开发需求，扫清模型的算子依赖\n-探索利用AI Agent开发或优化GPU和自研芯片算子性能\n\n职责要求\n-计算机相关专业，有C/C++/Python基础，熟悉Linux开发环境\n-有深度学习框架（PyTorch, TensorFlow, PaddlePaddle等）使用经验优先\n-熟悉CUDA、OpenCL、AscendC等高性能计算编程经验优先\n-理解量化算子技术，熟悉不同精度数据格式（FP8、FP16、BF16等）优先\n-理解卡间、机间通信原理，熟悉模型并行技术（TP、PP、DP等）优先\n-理解GPU、XPU、TPU、NPU等AI计算加速芯片架构优先\n-理解当代大语言模型架构（Qwen、DeepSeek等）优先\n-对AI技术有热情，具备持续学习能力\n-分析常见大模型在GPU和自研芯片上的性能瓶颈，挖掘自研芯片优化潜力\n-基于百度自研芯片，开发常见大模型算子，充分发挥算力极限\n-针对常见训推引擎，封装并开发算子API，发挥端到端性能表现\n-承接公司内外前沿模型的算子开发需求，扫清模型的算子依赖\n-探索利用AI Agent开发或优化GPU和自研芯片算子性能\n-计算机相关专业，有C/C++/Python基础，熟悉Linux开发环境\n-有深度学习框架（PyTorch, TensorFlow, PaddlePaddle等）使用经验优先\n-熟悉CUDA、OpenCL、AscendC等高性能计算编程经验优先\n-理解量化算子技术，熟悉不同精度数据格式（FP8、FP16、BF16等）优先\n-理解卡间、机间通信原理，熟悉模型并行技术（TP、PP、DP等）优先\n-理解GPU、XPU、TPU、NPU等AI计算加速芯片架构优先\n-理解当代大语言模型架构（Qwen、DeepSeek等）优先\n-对AI技术有热情，具备持续学习能力",
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