优先级顺序
第一批#TOP5学校博士刚毕业或者类似ACM金等其他奖金牌得主像或者阿里星、华为天才少年、腾讯大咖
第二批#幻方、阿里通义千问、华为盘古、腾讯混元、百度文心一言、字节跳动云雀等
第三批#创业公司minimax、月之暗面、深言科技、零一万物等
ACM等金牌或者其他大奖，CV求质不求量，只看第一作者有行业影响力。C9以上的候选人
职位描述
1、负责开发和优化公司大模型AI推理框架，通过CPU/GPU/DSP/NPU的并行计算优化、架构设计、稀疏优化、异构调度等多种高性能优化技术打造业界领先的高性能异构AI推理引擎；
2、负责将CV、Audio、NLP等方向深度学习算法在移动端/服务端/PC端做全链路部署优化，落地到核心产品，支撑AI方向核心业务的发展；
3、负责AIGC、AI编译优化、端上训练等核心技术开发与优化；
4、负责AI工具链开发及技术生态的建设，包括但不限于不同芯片的性能瓶颈分析与优化指引工具、模型图优化工具、可视化工具等。
职位要求
1、C9硕士及以上学历，计算机/电子/信息/通信/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先；
2、精通C/C++，精通算法与数据结构，熟悉Python；
3、熟练掌握CPU(ARM/x86)，GPU（Adreno/Mali/PowerVR/Intel/Nvidia/Apple)、DSP(HVX)中的1个或多个平台的高性能计算优化技术，深入理解计算机体系结构，熟悉移动端/服务端/PC端中1个或多个平台的并行计算优化、访存优化，低比特计算等；
4、具备丰富的ARM NEON汇编优化或OpenCL/Metal/OpenGL/Vulkan/CUDA中的至少1种GPU优化经验，或熟练掌握WebAssembly、WebGL、WebGPU等技术，有这些技术的AI工程优化部署经验者优先；
5、了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，了解至少一种深度学习训练框架及其模型文件的解析，如Pytorch、Tensorflow；
6、熟悉常用图像视觉计算库及深度学习推理计算库，例如arm compute library、tensorflow lite、ncnn、mnn、tnn、mkldnn、TensorRT、CoreML等，熟悉常用的深度学习算子优化方法例如Winograd, Strassen, Implicit GEMM等；
7、掌握AI编译优化技术，例如TVM/MLIR/IREE等；
8、了解主流 AIGC 算法模型原理，有AIGC模型加速优化经验者优先。