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…搜广推、长序列、多模态、MoE等深度学习模型的推理效率。
4. 针对GPU/NPU等异构计算芯片，探索基于IR编译优化的片内多部件并行流水线等前沿技术，构建业界影响力。
任职要求：
1. 计算机及相关专业本科以上学历，3年以上AI编译器研发经验。
2. 精通C/C++，具备扎实的系统底层能力（内存、并发、网络）。
3. 熟悉XLA/LLVM/MLIR/TVM/IREE/Triton/Torch Inductor/TileLang等AI编译基础设施和相关工具链。
4. 熟悉TensorFlow Serving、TensorRT、OpenXLA、ONNX Runtime等推理后端。
5. 熟悉深度学习模型结构和计算图优化方法。
6. 有GPU/NPU集群建设与性能调优经验，能够定位并解决推理性能瓶颈。
【加分项】
• 有GPU/NPU异构计算芯片的优化经验。。
• 在TensorFlow、PyTorch…
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…2.优化和扩展vLLM、SGLang、PyTorch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/AI芯片的硬件架构特性，设计并实现高性能算子、算法和特性使能组件；
4.探索前沿技术方向(如混合专家模型MOE、动态计算图编译优化等)。
岗位要求：
1.扎实的计算机体系结构、数学等基础；
2.精通 C/C++、Python 等编程语言，具备扎实的编程基础和良好的代码风格；
3.深入理解编译器原理，熟悉编译流程（词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、代码优化、目标代码生成等），掌握至少一种主流编译器框架（如 Triton/TileLang、TVM、MLIR等）的使用和开发；
4.熟悉深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的原理和使用，了解深度学习模型的训练和推理过程…
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…端开发或机器学习工程相关经验；
2.熟悉Linux开发环境，熟悉至少一门编程语言（如C/C++），深入理解数据结构与算法，善于通过编程解决实际问题；
3.具备良好的问题分析和解决能力，能够独立设计和实现复杂功能模块；
4.具备良好的团队协作能力和沟通能力，能够与跨职能团队高效合作；积极主动，勇于接受挑战；
5.对技术有热情，持续学习新技术，能够快速适应业务和技术变化；
加分项：
1.有机器学习平台、深度学习推理框架、语音系统、资源调度系统、模型部署优化、AI基础设施等相关项目经验者；
2.深入理解分布式系统、高并发、高可用架构设计，有大规模系统开发经验者；
3.有AI计算平台（CUDA/X86/ARM/NPU等）开发经验，或编译器优化…
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…相关专业本科及以上学历；
3.扎实的 C++/Python 基础；
4.熟悉 PyTorch 或 JAX 等深度学习框架，了解模型训练与推理流程；
5.有 CUDA 编程或 GPU 性能调优经验，能使用 Nsight 等工具做 profiling；
6.了解常见 LLM 架构（如 Transformer、Attention、KV Cache）及推理优化思路；
7.具备良好的沟通与文档能力，能独立负责模块设计与实现。
加分项：
1.有SGlang、vLLM、TensorRT-LLM 等推理框架二次开发优化经验；
2.熟悉 AWQ/GPTQ/Speculative Decoding/Sparse Attention等推理优化方案，并有实际落地案例；
3.有大规模分布式推理、多机多卡部署与调度经验；
4.熟悉 Triton、cuBLAS、CUTLASS 等 GPU 编程与算子优化；
5.在 LLM 推理、编译器（如 TVM、XLA）、或高性能计算方向有论文或开源贡献。
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…
3.具备良好的沟通能力和团队协作精神，积极主动，勇于接受挑战。
加分项：
1.有2年以上后台系统研发与运营经验，熟悉传统大型后台系统、机器学习系统、AI推理平台、资源调度系统、推荐系统、发布系统中的任一系统均可；
2.熟悉深度学习框架/平台，如PyTorch、SGLang、vLLM、LLVM、TensorRT等，有底层优化或开源经验者；
3.有AI计算平台（CUDA/X86/ARM/NPU等）开发经验，或编译器优化(如MLIR）的开发经验者；
4.具备模型训练/调优、模型量化、模型蒸馏等经验，或曾发表过后台系统、机器学习训练框架或计算加速相关论文者；
5.有类ACM/ICPC算法竞赛背景者。
岗位介绍：
在腾讯，后台开发工程师不仅是“又快又稳”的问题解决专家，更是生态共创…
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岗位职责：
1.基于自研 AI 芯片软件栈以及架构特点，研发和优化高性能算子，设计高效的数据流与计算流方案；
2.结合芯片计算单元和存储层次，构建可维护、可扩展的算子实现；
3.参与测试框架和性能分析体系的建设，提升算子研发效率、质量保障能力和生态易用性；
4.与编译器、runtime及业务团队协作，推动模型在自研芯片上的端到端性能优化与落地。
岗位要求：
1.熟悉 Linux 开发环境，扎实掌握 C++/Python，具备良好的代码能力和工程能力；
2.熟悉异构计算或高性能计算基础，理解并行编程、向量化、线程/任务调度、访存优化等基本原理；
3.熟悉 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架；
4.具备性能瓶颈定位与调优能力，具备…
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岗位职责：
1.基于自研 AI 芯片软件栈以及架构特点，研发和优化高性能算子，设计高效的数据流与计算流方案；
2.结合芯片计算单元和存储层次，构建可维护、可扩展的算子实现；
3.参与测试框架和性能分析体系的建设，提升算子研发效率、质量保障能力和生态易用性；
4.与编译器、runtime及业务团队协作，推动模型在自研芯片上的端到端性能优化与落地。
岗位要求：
1.熟悉 Linux 开发环境，扎实掌握 C++/Python，具备良好的代码能力和工程能力；
2.熟悉异构计算或高性能计算基础，理解并行编程、向量化、线程/任务调度、访存优化等基本原理；
3.熟悉 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架；
4.具备性能瓶颈定位与调优能力，具备…
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…参与开发/调试用于异构计算全链路的AI编译器，探索基于IR编译优化的片内多部件并行流水线等前沿技术，构建业界影响力。
支撑业界领先的多模态模型在国内最大的生活兴趣社区上落地。
任职要求：
【岗位要求】
1. 有扎实的工程算法基础，精通数据结构和常用算法，熟练掌握各种编译、调试、性能分析工具。
2. 精通C/C++/CUDA/Topscc/AscendC，具备扎实的系统底层能力（内存、并发、网络）。
3. 有大规模分布式系统开发和优化经验；有大模型分布式训练经验者优先。
4. 精通MLIR/TVM/Triton/Torch Inductor/TileLang/Verbs/NCCL/NVSHMEM等分布式异构计算框架和相关工具链。
5. 精通Megatron/DeepSpeed/veRL/OpenRLHF/LLaMA-Factory等业界开源训练框架。
6. 熟悉常见深度学习模型结构…
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…业务在长序列建模、生成式推荐、Agent等前沿场景在GPU，XPU等异构计算部件上规模落地。
1. 参与推理引擎的架构设计与核心模块的开发。持续优化推理基础设施：特征DSL编译引擎、服务化推理框架，实现性能提升。
2. 优化搜广推、长序列、多模态、MoE等深度学习模型的推理效率，将各场景的推理性能优化到极致。
3. 针对GPU/NPU等异构计算芯片，探索片内多部件并行流水线等前沿技术，构建业界影响力。
任职要求：
1. 计算机及相关专业本科以上学历，3年以上高性能系统或AI Infra研发经验。
2. 精通C/C++/CUDA/AscendC/TopsCC，具备扎实的系统底层能力（内存、并发、网络）。
3. 深入理解至少一种主流训练/推理框架（XDL、TFRA、DeepRec、TorchRec、DeepSpeed…
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…及优化推理引擎、PD分离推理调度系统；
2.支持主流GPU和异构AI芯片，优化推理性能，打造极致性能成本优势。
岗位要求：
1.熟练掌握C/C++、Python编程语言，具备良好的coding和调试能力；
2.熟悉GPU/AI芯片编程，如CUDA，OpenCL，Ascend C等；
3.熟悉常见的算子编译优化和算子调优手段，如torch.compile，triton等；
4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，训练和推理模型调试、调优有实操经验优先；
5.熟悉主流推理框架，如vllm，sglang，tensorrt-llm，FasterFransformer等优先；
6.熟悉并行策略，如模型并行、流水线并行等，了解NVLINK、GPU通信者优先；
7.具备GPU、AI芯片体系结构知识，熟悉芯片特性，具备系统性能分析和调优经验优先。
加分项：
1.机器学习或者…
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…具备良好的coding和调试能力；
2.熟悉主流大模型推理框架，如vllm，sglang，tensorrt-llm等，具备语言、多模态模型大规模部署和优化经验；
3.熟悉并行策略，如数据并行、流水线并行等，熟悉NVLINK、GPU RDMA通信者优先；
4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，有实操经验优先；
5.熟悉主流开源模型及其架构特点，具备针对不同模型进行分析优化的能力优先；
6.具备GPU、AI芯片体系结构知识，熟悉芯片特性，具备系统性能分析和调优经验优先。
加分项：
1.熟悉常见的算子编译优化、图优化和算子融合流程，如torch.compile，triton，tilelang等；
2.熟悉GPU/AI芯片编程，如CUDA，Ascend C等，熟悉cutlass等加速库；
3.机器学习或者体系结构相关顶会论文；…
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…具备良好的coding和调试能力；
2.熟悉主流大模型推理框架，如vllm，sglang，tensorrt-llm等，具备语言、多模态模型大规模部署和优化经验；
3.熟悉并行策略，如数据并行、流水线并行等，熟悉NVLINK、GPU RDMA通信者优先；
4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，有实操经验优先；
5.熟悉主流开源模型及其架构特点，具备针对不同模型进行分析优化的能力优先；
6.具备GPU、AI芯片体系结构知识，熟悉芯片特性，具备系统性能分析和调优经验优先。
加分项：
1.熟悉常见的算子编译优化、图优化和算子融合流程，如torch.compile，triton，tilelang等；
2.熟悉GPU/AI芯片编程，如CUDA，Ascend C等，熟悉cutlass等加速库；
3.机器学习或者体系结构相关顶会论文；…
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…性能优化的手段，结合线上实际情况，优化高性能LLM推理引擎；
3.负责大模型训练和推理前瞻性技术架构的调研和引入，技术方案不限于子图匹配、编译优化、模型量化等。
岗位要求：
1.本科及以上学历，计算机/电子/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先；
2.熟练GPU的高性能计算优化技术，深入理解计算机体系结构，熟悉并行计算优化、访存优化，低比特计算等；
3.具备丰富的基于CUDA的GPU性能优化经验；
4.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；
5.熟悉TensorRT-LLM、vLLM等，了解主流LLM模型，有LLM模型加速优化经验…
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…具备良好的coding和调试能力；
2.熟悉主流大模型推理框架，如vllm，sglang，tensorrt-llm等，具备语言、多模态模型大规模部署和优化经验；
3.熟悉并行策略，如数据并行、流水线并行等，熟悉NVLINK、GPU RDMA通信者优先；
4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，有实操经验优先；
5.熟悉主流开源模型及其架构特点，具备针对不同模型进行分析优化的能力优先；
6.具备GPU、AI芯片体系结构知识，熟悉芯片特性，具备系统性能分析和调优经验优先。
加分项：
1.熟悉常见的算子编译优化、图优化和算子融合流程，如torch.compile，triton，tilelang等；
2.熟悉GPU/AI芯片编程，如CUDA，Ascend C等，熟悉cutlass等加速库；
3.机器学习或者体系结构相关顶会论文；…
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…能力；
6.符合以下要求其中一条或以上：；
7.熟悉NIC/RDMA等内核网络协议栈和驱动设计实现，熟悉计算机网络，了解集合通信库（如: NCCL）和相关算法(如: AllReduce)的设计实现与性能分析优化；
8.熟悉GPU、NPU计算加速卡卡间互联技术，包括互联应用场景，互联接口和互联组网。熟悉业界典型的互联方案；
9.熟悉CXL等内存一致性协议及应用场景，有相关异构架构设计经验者优先；
10.熟悉计算机体系结构，硬件设计和实现，熟悉ARM/RISC-V SOC体系架构；
11.熟悉PCIe、DDR、存储系统等总线和相关协议。
加分项：
1.有成功设计和实现AI硬件加速解决方案的项目经验；
2.熟悉深度学习框架和算法，具备一定的算法优化能力；
3.对硬件设计、验证…
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…团队致力于构建下一代智能内容分发系统，让用户发现更多“感兴趣”的内容。加入我们，用技术创造快乐，一起构建支撑亿万年轻人内容消费的智能引擎，在B站实现你的技术理想。
工作要求:
✓计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的C++/Python编程功底；
✓有大规模搜广推模型训练或推理的成功经验，了解PyTorch/TensorFlow等框架的底层原理；
✓有异构计算经验，熟悉GPU高性能计算，熟悉编译优化技术（TVM、TensorRT、XLA等）在模型推理中的应用；
✓深入理解千亿参数DNN模型的分布式训练和高性能推理技术，有超长序列建模（用户行为序列10K+）、参数scaling up等技术的实战经验；
✓熟练使用AI agent能力者优先
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