职位详情

职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:12679

【快Star】GenAI异构计算架构与优化工程师

未披露 · 北京 · 快手科技

主分类:AI训练推理与计算优化
软件开发与 IT
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "【快Star】GenAI异构计算架构与优化工程师",
        "job_level": "校招",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "J1020"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "快手科技",
        "company_industry": "内容社区 / 直播 / 电商 / 人工智能",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "kuaishou.com",
        "company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "【快Star】GenAI异构计算架构与优化工程师\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:2026-05-24\n\n岗位职责\n1、负责异构计算芯片(GPU/NPU/ASIC等)的评估、选型与深度优化,构建面向业务场景的算力评估体系。\n2、主导AI推理引擎在目标芯片上的设计与实现,实现毫秒级低延迟与高吞吐推理能力。\n3、优化大规模模型训练框架的设计与实现,提升分布式训练效率,缩短模型迭代周期。\n4、开发高性能算子库,突破芯片算力瓶颈,最大化硬件利用率。\n5、推动异构编程范式革新,降低模型迁移成本,提升开发效率。\n\n任职要求\n1、技术能力:\n精通Linux环境下C/C++和Python开发,扎实的计算机体系结构、操作系统、编译原理基础。\n深入理解深度学习框架底层实现(如TensorFlow/PyTorch的计算图优化、运行时调度等)。\n熟悉至少一种主流异构计算架构(如NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Google TPU等)及其编程模型。\n具备高性能算子开发、模型训练/推理优化经验者优先。\n2、经验背景:\n在AI芯片评估、模型优化、高性能计算等领域有实际项目经验。\n有顶级会议(ASPLOS、ISCA、MLSys等)论文发表或AI编译器技术(MLIR、TVM等)研究经验者优先。\n3、综合素质:\n具备优秀的算法思维、系统架构设计能力与工程实现能力。\n对AI技术前沿有强烈兴趣,能快速学习并解决复杂技术问题。",
        "requirements_text": "【快Star】GenAI异构计算架构与优化工程师\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:2026-05-24\n\n岗位职责\n1、负责异构计算芯片(GPU/NPU/ASIC等)的评估、选型与深度优化,构建面向业务场景的算力评估体系。\n2、主导AI推理引擎在目标芯片上的设计与实现,实现毫秒级低延迟与高吞吐推理能力。\n3、优化大规模模型训练框架的设计与实现,提升分布式训练效率,缩短模型迭代周期。\n4、开发高性能算子库,突破芯片算力瓶颈,最大化硬件利用率。\n5、推动异构编程范式革新,降低模型迁移成本,提升开发效率。\n\n任职要求\n1、技术能力:\n精通Linux环境下C/C++和Python开发,扎实的计算机体系结构、操作系统、编译原理基础。\n深入理解深度学习框架底层实现(如TensorFlow/PyTorch的计算图优化、运行时调度等)。\n熟悉至少一种主流异构计算架构(如NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Google TPU等)及其编程模型。\n具备高性能算子开发、模型训练/推理优化经验者优先。\n2、经验背景:\n在AI芯片评估、模型优化、高性能计算等领域有实际项目经验。\n有顶级会议(ASPLOS、ISCA、MLSys等)论文发表或AI编译器技术(MLIR、TVM等)研究经验者优先。\n3、综合素质:\n具备优秀的算法思维、系统架构设计能力与工程实现能力。\n对AI技术前沿有强烈兴趣,能快速学习并解决复杂技术问题。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "Linux",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "CUDA",
            "深度学习",
            "模型训练",
            "系统架构",
            "架构设计",
            "招聘"
        ],
        "preferred_qualifications": "具备高性能算子开发、模型训练/推理优化经验者优先;有顶级会议(ASPLOS、ISCA、MLSys等)论文发表或AI编译器技术(MLIR、TVM等)研究经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/#/campus/job-info/12679?recruitSubProjectCodes="
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "12679",
        "post_date": "2026-05-24",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/#/campus/job-info/12679?recruitSubProjectCodes="
    },
    "fulltext": "【快Star】GenAI异构计算架构与优化工程师\n【快Star】GenAI异构计算架构与优化工程师\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:2026-05-24\n\n岗位职责\n1、负责异构计算芯片(GPU/NPU/ASIC等)的评估、选型与深度优化,构建面向业务场景的算力评估体系。\n2、主导AI推理引擎在目标芯片上的设计与实现,实现毫秒级低延迟与高吞吐推理能力。\n3、优化大规模模型训练框架的设计与实现,提升分布式训练效率,缩短模型迭代周期。\n4、开发高性能算子库,突破芯片算力瓶颈,最大化硬件利用率。\n5、推动异构编程范式革新,降低模型迁移成本,提升开发效率。\n\n任职要求\n1、技术能力:\n精通Linux环境下C/C++和Python开发,扎实的计算机体系结构、操作系统、编译原理基础。\n深入理解深度学习框架底层实现(如TensorFlow/PyTorch的计算图优化、运行时调度等)。\n熟悉至少一种主流异构计算架构(如NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Google TPU等)及其编程模型。\n具备高性能算子开发、模型训练/推理优化经验者优先。\n2、经验背景:\n在AI芯片评估、模型优化、高性能计算等领域有实际项目经验。\n有顶级会议(ASPLOS、ISCA、MLSys等)论文发表或AI编译器技术(MLIR、TVM等)研究经验者优先。\n3、综合素质:\n具备优秀的算法思维、系统架构设计能力与工程实现能力。\n对AI技术前沿有强烈兴趣,能快速学习并解决复杂技术问题。\n【快Star】GenAI异构计算架构与优化工程师\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:2026-05-24\n\n岗位职责\n1、负责异构计算芯片(GPU/NPU/ASIC等)的评估、选型与深度优化,构建面向业务场景的算力评估体系。\n2、主导AI推理引擎在目标芯片上的设计与实现,实现毫秒级低延迟与高吞吐推理能力。\n3、优化大规模模型训练框架的设计与实现,提升分布式训练效率,缩短模型迭代周期。\n4、开发高性能算子库,突破芯片算力瓶颈,最大化硬件利用率。\n5、推动异构编程范式革新,降低模型迁移成本,提升开发效率。\n\n任职要求\n1、技术能力:\n精通Linux环境下C/C++和Python开发,扎实的计算机体系结构、操作系统、编译原理基础。\n深入理解深度学习框架底层实现(如TensorFlow/PyTorch的计算图优化、运行时调度等)。\n熟悉至少一种主流异构计算架构(如NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Google TPU等)及其编程模型。\n具备高性能算子开发、模型训练/推理优化经验者优先。\n2、经验背景:\n在AI芯片评估、模型优化、高性能计算等领域有实际项目经验。\n有顶级会议(ASPLOS、ISCA、MLSys等)论文发表或AI编译器技术(MLIR、TVM等)研究经验者优先。\n3、综合素质:\n具备优秀的算法思维、系统架构设计能力与工程实现能力。\n对AI技术前沿有强烈兴趣,能快速学习并解决复杂技术问题。\n【快Star】GenAI异构计算架构与优化工程师\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:2026-05-24\n\n岗位职责\n1、负责异构计算芯片(GPU/NPU/ASIC等)的评估、选型与深度优化,构建面向业务场景的算力评估体系。\n2、主导AI推理引擎在目标芯片上的设计与实现,实现毫秒级低延迟与高吞吐推理能力。\n3、优化大规模模型训练框架的设计与实现,提升分布式训练效率,缩短模型迭代周期。\n4、开发高性能算子库,突破芯片算力瓶颈,最大化硬件利用率。\n5、推动异构编程范式革新,降低模型迁移成本,提升开发效率。\n\n任职要求\n1、技术能力:\n精通Linux环境下C/C++和Python开发,扎实的计算机体系结构、操作系统、编译原理基础。\n深入理解深度学习框架底层实现(如TensorFlow/PyTorch的计算图优化、运行时调度等)。\n熟悉至少一种主流异构计算架构(如NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Google TPU等)及其编程模型。\n具备高性能算子开发、模型训练/推理优化经验者优先。\n2、经验背景:\n在AI芯片评估、模型优化、高性能计算等领域有实际项目经验。\n有顶级会议(ASPLOS、ISCA、MLSys等)论文发表或AI编译器技术(MLIR、TVM等)研究经验者优先。\n3、综合素质:\n具备优秀的算法思维、系统架构设计能力与工程实现能力。\n对AI技术前沿有强烈兴趣,能快速学习并解决复杂技术问题。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T014",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}