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)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "新业务部-AI高性能算子开发工程师/专家",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海、北京、西安",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "软件研发"AI生成
},
"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"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"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7194832458432331884/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7194832458432331884",
"post_date": "2023-01-31",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7194832458432331884/detail"
},
"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": {
"std_category_code": "T014",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}