高性能计算工程师-北京

1.参与基于GPU的高性能计算（HPC）项目设计与开发，负责GPU芯片（NVIDIA/AMD等）的底层性能优化与调优；
2.针对大模型推理、训练等场景，优化和扩展vLLM、SGLang等框架的核心模块，提升计算效率与资源利用率；
3.深入分析GPU硬件架构特性（如Tensor Core、显存带宽、通信机制等），设计并实现高性能算子与算法；
4.与算法训练团队协作，解决分布式推理下模型并行（Model Parallelism）、数据并行（Data Parallelism）等场景下的性能瓶颈问题；
5.探索前沿技术方向（如混合专家模型MoE、动态计算图优化等），推动AI工程化落地的效率提升。

1.熟悉NVIDIA CUDA/AMD ROCm编程，具备GPU内核优化经验（如PTX指令调优、显存带宽优化）；
2.精通Megatron-LM、DeepSpeed或Colossal-AI等分布式训练框架，有千亿参数模型并行训练实战经验；
3.熟悉大模型训练全流程优化（数据加载、梯度累积、通信压缩等），能通过Profiling工具定位性能瓶颈；
4.优先条件，有DeepSeek系列模型优化经验（如DualPipe调度、MLA注意力优化）或参与过相关开源项目贡献。。加分项：1.通过腾讯云从业资格证或同等资格认证的优先录取。