岗位职责
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。
岗位要求：
1. 精通CUDA/OpenCL等GPU编程语言，熟悉NVIDIA或AMD的底层优化技巧。
2. 熟悉vLLM、SGLang等大模型推理框架，有实际性能调优经验（如KV Cache优化、动态批处理、Attention算子定制等）。
3. 扎实的高性能计算基础，熟悉并行计算、内存优化、通信优化等技术。
4. 熟练使用C/C++、Python，具备良好的算法设计与代码实现能力。
5. 经验要求：2年以上GPU高性能计算开发经验，有大规模AI模型优化经验者优先。
【优先条件】
* 熟悉DeepSeek系列模型的工程优化技术，包括但不限于PD分离、MLA、MOE负载均衡、MTP等。
* 有TensorRT、vLLM、SGLang、Triton Inference Server、MLIR/LLVM等编译优化工具链的实际项目经验。
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