职位详情

职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:30000

异构计算性能优化工程师

未披露 · Beijing · 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": "异构计算性能优化工程师",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "D14900",
        "location": "Beijing",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "J0012"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": "计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "异构计算性能优化工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D14900\n发布时间:2026-07-23\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": "异构计算性能优化工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D14900\n发布时间:2026-07-23\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。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "CUDA",
            "深度学习",
            "自然语言处理",
            "模型训练",
            "性能优化",
            "性能调优",
            "招聘",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、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",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/30000"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "30000",
        "post_date": "2026-07-23",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/30000"
    },
    "fulltext": "异构计算性能优化工程师\n异构计算性能优化工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D14900\n发布时间:2026-07-23\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异构计算性能优化工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D14900\n发布时间:2026-07-23\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异构计算性能优化工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D14900\n发布时间:2026-07-23\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。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T014",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}