岗位职责：
1. 研发高质量的芯片基础软件栈，包括支撑大语言模型在内的深度学习，线性代数，科学计算，信号处理等方向的基础加速库；
2. 分析重要的性能指标，调优已有软件算法，并且对未来的软件进行优化和提升；
3. 和硬件/应用的同事协同工作，一起对大语言模型，CV模型，语音模型，推荐系统，科学计算和其他相关并行算法领域进行分析和优化；
4. 负责 AI模型推理/训练的端到端性能整体优化；
5. 实现AI/科学计算领域在GPGPU上的最新算法和最佳实践；
6. 负责包括分子动力学、气象、量子力学等科学计算领域最新AI科学算法和传统算法在GPGPU上的实现和优化。
任职资格：
必须：
1. 熟悉 C++编程，了解常用数据结构及算法；
2. 熟悉线性代数，科学计算，机器学习，深度学习，AI算法等一个或多个领域；
3. 熟悉 GPU 或 AI加速芯片的体系结构，有过在不同架构芯片上的算法调优经验；
4. 熟悉并行算法优化的基本技巧，有对算法性能进行分析和优化的经验；
5. 熟悉计算机体系结构，操作系统；
加分项：
1. GPU的编程和优化经验（e.g. CUDA or OpenCL）；
2. 有过机器学习方面的开发经验（尤其是深度学习），熟悉Tensorflow, Pytorch, TensorRT等框架/引擎的原理和使用方法；
3. 有过视觉/大语言模型的开发和调优经验，熟悉CNN/Transformer等网络的性能瓶颈和优化方向，能够把握相关领域的国际前沿发展趋势；
4. 有过数据科学，统计科学，图像处理，信号处理等方面的开发和优化经历；
5. 有软硬件协同优化、基于异构硬件的软件开发经验者优先；
6. 了解微分方程求解的基本流程以及在GPU上优化的经验。有分子动力学、气象、以及量子力学等某一科学计算领域AI模型或者传统计算模型的开发经验。