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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"degree": "计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历",
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"responsibilities": "【留用实习】异构计算性能优化工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-03-27\n\n岗位职责\n1. 硬件架构选型与设计:根据公司AI业务场景(大模型训练、AIGC、推荐系统等),主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策,制定符合业务需求的解决方案。\n2. 性能评估与优化:深入研究AI算法(深度学习、CV、NLP、多模态等)的计算特征,建立GPU/异构硬件的性能评测体系,输出优化建议并推动落地,提升训练与推理效率。\n3. 技术趋势洞察:跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进,结合公司业务战略,规划硬件技术路线图。\n4. 软硬件协同优化:与算法团队、系统团队深度协作,开展算子优化、显存优化、通信优化等工作,打通从算法需求到硬件性能的全链路。\n5. 技术方案落地:撰写技术方案文档,推动硬件选型决策的标准化与规模化复制,支持AI业务快速迭代。\n\n任职要求\n1. 计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历,硕士或博士优先;\n2. 扎实的AI理论基础:深入理解深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)及主流模型架构;\n3. 硬件性能调优经验:熟悉GPU体系架构,具备CUDA/ROCm编程或性能 profiling 实战经验;\n4. 系统级视野:了解AI训练/推理的全栈性能瓶颈,能够从算法、框架、硬件多维度分析问题。",
"requirements_text": "【留用实习】异构计算性能优化工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-03-27\n\n岗位职责\n1. 硬件架构选型与设计:根据公司AI业务场景(大模型训练、AIGC、推荐系统等),主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策,制定符合业务需求的解决方案。\n2. 性能评估与优化:深入研究AI算法(深度学习、CV、NLP、多模态等)的计算特征,建立GPU/异构硬件的性能评测体系,输出优化建议并推动落地,提升训练与推理效率。\n3. 技术趋势洞察:跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进,结合公司业务战略,规划硬件技术路线图。\n4. 软硬件协同优化:与算法团队、系统团队深度协作,开展算子优化、显存优化、通信优化等工作,打通从算法需求到硬件性能的全链路。\n5. 技术方案落地:撰写技术方案文档,推动硬件选型决策的标准化与规模化复制,支持AI业务快速迭代。\n\n任职要求\n1. 计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历,硕士或博士优先;\n2. 扎实的AI理论基础:深入理解深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)及主流模型架构;\n3. 硬件性能调优经验:熟悉GPU体系架构,具备CUDA/ROCm编程或性能 profiling 实战经验;\n4. 系统级视野:了解AI训练/推理的全栈性能瓶颈,能够从算法、框架、硬件多维度分析问题。",
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"fulltext": "【留用实习】异构计算性能优化工程师\n【留用实习】异构计算性能优化工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-03-27\n\n岗位职责\n1. 硬件架构选型与设计:根据公司AI业务场景(大模型训练、AIGC、推荐系统等),主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策,制定符合业务需求的解决方案。\n2. 性能评估与优化:深入研究AI算法(深度学习、CV、NLP、多模态等)的计算特征,建立GPU/异构硬件的性能评测体系,输出优化建议并推动落地,提升训练与推理效率。\n3. 技术趋势洞察:跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进,结合公司业务战略,规划硬件技术路线图。\n4. 软硬件协同优化:与算法团队、系统团队深度协作,开展算子优化、显存优化、通信优化等工作,打通从算法需求到硬件性能的全链路。\n5. 技术方案落地:撰写技术方案文档,推动硬件选型决策的标准化与规模化复制,支持AI业务快速迭代。\n\n任职要求\n1. 计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历,硕士或博士优先;\n2. 扎实的AI理论基础:深入理解深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)及主流模型架构;\n3. 硬件性能调优经验:熟悉GPU体系架构,具备CUDA/ROCm编程或性能 profiling 实战经验;\n4. 系统级视野:了解AI训练/推理的全栈性能瓶颈,能够从算法、框架、硬件多维度分析问题。\n【留用实习】异构计算性能优化工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-03-27\n\n岗位职责\n1. 硬件架构选型与设计:根据公司AI业务场景(大模型训练、AIGC、推荐系统等),主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策,制定符合业务需求的解决方案。\n2. 性能评估与优化:深入研究AI算法(深度学习、CV、NLP、多模态等)的计算特征,建立GPU/异构硬件的性能评测体系,输出优化建议并推动落地,提升训练与推理效率。\n3. 技术趋势洞察:跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进,结合公司业务战略,规划硬件技术路线图。\n4. 软硬件协同优化:与算法团队、系统团队深度协作,开展算子优化、显存优化、通信优化等工作,打通从算法需求到硬件性能的全链路。\n5. 技术方案落地:撰写技术方案文档,推动硬件选型决策的标准化与规模化复制,支持AI业务快速迭代。\n\n任职要求\n1. 计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历,硕士或博士优先;\n2. 扎实的AI理论基础:深入理解深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)及主流模型架构;\n3. 硬件性能调优经验:熟悉GPU体系架构,具备CUDA/ROCm编程或性能 profiling 实战经验;\n4. 系统级视野:了解AI训练/推理的全栈性能瓶颈,能够从算法、框架、硬件多维度分析问题。\n【留用实习】异构计算性能优化工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-03-27\n\n岗位职责\n1. 硬件架构选型与设计:根据公司AI业务场景(大模型训练、AIGC、推荐系统等),主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策,制定符合业务需求的解决方案。\n2. 性能评估与优化:深入研究AI算法(深度学习、CV、NLP、多模态等)的计算特征,建立GPU/异构硬件的性能评测体系,输出优化建议并推动落地,提升训练与推理效率。\n3. 技术趋势洞察:跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进,结合公司业务战略,规划硬件技术路线图。\n4. 软硬件协同优化:与算法团队、系统团队深度协作,开展算子优化、显存优化、通信优化等工作,打通从算法需求到硬件性能的全链路。\n5. 技术方案落地:撰写技术方案文档,推动硬件选型决策的标准化与规模化复制,支持AI业务快速迭代。\n\n任职要求\n1. 计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历,硕士或博士优先;\n2. 扎实的AI理论基础:深入理解深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)及主流模型架构;\n3. 硬件性能调优经验:熟悉GPU体系架构,具备CUDA/ROCm编程或性能 profiling 实战经验;\n4. 系统级视野:了解AI训练/推理的全栈性能瓶颈,能够从算法、框架、硬件多维度分析问题。",
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