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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:xiaomi:7194832458432331884

新业务部-AI高性能算子开发工程师/专家

未披露 · 上海、北京、西安 · 小米集团

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)
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    "job": {
        "job_title": "新业务部-AI高性能算子开发工程师/专家",
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        "location": "上海、北京、西安",
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        "company_size": "10000人以上",
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        "company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业,以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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    "requirements": {
        "working_years": 2,
        "degree": "图像处理、模式识别、机器学习等相关专业硕士及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "基于NPU平台,开发高性能计算库,支撑CV,NLP,大模型等模型运行,包括:\n1.完成高性能算子的需求分析与分解,满足NPU的各种应用场景;\n2.与芯片/架构团队紧密配合,持续优化算子性能,逐步完善软硬件架构;\n3.完成各类算子的软件方案设计及开发;\n4.分析算子/网络的性能瓶颈,提出性能优化策略,达成性能目标;",
        "requirements_text": "1.图像处理、模式识别、机器学习等相关专业硕士及以上学历; \n2.精通C++/Python软件编程语言;\n3.熟悉Onnx/TensorFLow/Pytorch一种主流神经网络框架,熟悉各类算子;\n4.熟悉并行/异构计算体系结构,在TPU/NPU/GPU一种平台有2年以上的开发和优化经验;\n5.具备业界常用高性能库(TensorRT/cuDNN/CUDA/OPENCV)开发和性能优化经验者优先;\n6.熟悉指令流水,计算机体系结构;\n7.良好的团队沟通能力、技术攻关能力,责任心强。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "CUDA",
            "机器学习",
            "性能优化",
            "沟通能力"
        ],
        "preferred_qualifications": "5.具备业界常用高性能库(TensorRT/cuDNN/CUDA/OPENCV)开发和性能优化经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
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    "fulltext": "新业务部-AI高性能算子开发工程师/专家\n职位描述\n基于NPU平台,开发高性能计算库,支撑CV,NLP,大模型等模型运行,包括:\n1.完成高性能算子的需求分析与分解,满足NPU的各种应用场景;\n2.与芯片/架构团队紧密配合,持续优化算子性能,逐步完善软硬件架构;\n3.完成各类算子的软件方案设计及开发;\n4.分析算子/网络的性能瓶颈,提出性能优化策略,达成性能目标;\n\n职位要求\n1.图像处理、模式识别、机器学习等相关专业硕士及以上学历; \n2.精通C++/Python软件编程语言;\n3.熟悉Onnx/TensorFLow/Pytorch一种主流神经网络框架,熟悉各类算子;\n4.熟悉并行/异构计算体系结构,在TPU/NPU/GPU一种平台有2年以上的开发和优化经验;\n5.具备业界常用高性能库(TensorRT/cuDNN/CUDA/OPENCV)开发和性能优化经验者优先;\n6.熟悉指令流水,计算机体系结构;\n7.良好的团队沟通能力、技术攻关能力,责任心强。\n基于NPU平台,开发高性能计算库,支撑CV,NLP,大模型等模型运行,包括:\n1.完成高性能算子的需求分析与分解,满足NPU的各种应用场景;\n2.与芯片/架构团队紧密配合,持续优化算子性能,逐步完善软硬件架构;\n3.完成各类算子的软件方案设计及开发;\n4.分析算子/网络的性能瓶颈,提出性能优化策略,达成性能目标;\n1.图像处理、模式识别、机器学习等相关专业硕士及以上学历; \n2.精通C++/Python软件编程语言;\n3.熟悉Onnx/TensorFLow/Pytorch一种主流神经网络框架,熟悉各类算子;\n4.熟悉并行/异构计算体系结构,在TPU/NPU/GPU一种平台有2年以上的开发和优化经验;\n5.具备业界常用高性能库(TensorRT/cuDNN/CUDA/OPENCV)开发和性能优化经验者优先;\n6.熟悉指令流水,计算机体系结构;\n7.良好的团队沟通能力、技术攻关能力,责任心强。",
    "standard_classification": {
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