微信-并行计算高级工程师

1.负责 AI 异构计算平台研发，打造 NLP/视觉/语音 等算法模型跨平台部署全流程优化，实现 AI 算力在微信生态（视频号、小程序、企业微信、微信读书、微信输入法等）的通用化和普惠；
2.分析 CNN、Transformer 等常用结构在微信实际业务场景中的性能瓶颈，在 CPU/GPU/NPU 上完成高性能实现与软硬件协同调优，实现性能极致的跨平台推理引擎；
3.引导算法团队设计性能/功耗兼顾的算法。

1.本科以上学历，计算机相关专业；
2.优秀的 C++ 编程经验，熟练掌握常用数据结构与算法，有一定的软件工程能力、良好的编程能力、逻辑思维和快速学习能力；
3.良好的团队合作意识，优秀的沟通和学习能力；
4.熟悉常见深度学习算法和视觉、LLM、图像视频生成 等模型，熟悉主流-ML平台框架（如 TensorFlow/PyTorch）；
5.热爱技术，致力用技术为大量用户带来价值，为知名开源项目作出贡献或长期维护个人开源项目。。加分项：1.有以下一种或多种高性能计算、编译框架深入的研究和实践经验，或者基础扎实，有热心和毅力去学习钻研以下内容的，优先：；
2.A.精通现代 ARM/x64 体系结构与ISA/微架构以及 SIMD 指令集。能够从指令流水线/存储器层次结构 等级别量化分析性能瓶颈，并做出极致的优化；
3.B.精通 Nvidia/AMD/Adreno/Mali/PowerVR 等现代 GPU 体系结构与微架构；精通 CUDA/OpenCL/ROCm/Metal；熟悉现代 GPU 驱动的行为；能够从指令流水线/存储器层次结构/驱动调度 等级别量化分析性能瓶颈，并做出极致的优化。熟悉现代 GPU 渲染管线；
4.C.精通 Hexagon/Movidius 等 DSP 或 NPU 的体系结构与指令集，有 VLIW 指令集的优化经验，熟悉常用模拟器，能做到 cycle 级别的性能分析，熟悉 DMA/RPC 操作；
5.D.对常用计算/带宽密集型算子（如：GEMM/Conv/MultiheadAttention）实现做过面向 延迟/吞吐/功耗 的极致优化，性能超过开源或商业高性能计算库（如：TensorRT(LLM)/CoreML/MKL/OpenVINO 等）；
6.E.有 AI 相关编译器（如：TVM/XLA/MLIR）开发经验；熟悉现代编译器框架（如：LLVM/gcc）。