快手异构计算性能优化工程师
任职要求
1. 计算机、电子工程、人工智能等相关专业本科及以上学历，硕士或博士优先； 2. 扎实的AI理论基础：深入理解深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）及主流模型架构； 3. 硬件…
工作职责
1. 硬件架构选型与设计：根据公司AI业务场景（大模型训练、AIGC、推荐系统等），主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策，制定符合业务需求的解决方案。 2. 性能评估与优化：深入研究AI算法（深度学习、CV、NLP、多模态等）的计算特征，建立GPU/异构硬件的性能评测体系，输出优化建议并推动落地，提升训练与推理效率。 3. 技术趋势洞察：跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进，结合公司业务战略，规划硬件技术路线图。 4. 软硬件协同优化：与算法团队、系统团队深度协作，开展算子优化、显存优化、通信优化等工作，打通从算法需求到硬件性能的全链路。 5. 技术方案落地：撰写技术方案文档，推动硬件选型决策的标准化与规模化复制，支持AI业务快速迭代。
1、硬件架构选型与设计：根据公司AI业务场景（大模型训练、AIGC、推荐系统等），主导GPU/AI加速器的架构评估与选型决策，制定符合业务需求的解决方案； 2、性能评估与优化：深入研究AI算法（深度学习、CV、NLP、多模态等）的计算特征，建立GPU/异构硬件的性能评测体系，输出优化建议并推动落地，提升训练与推理效率； 3、技术趋势洞察：跟踪多元GPU/AI芯片的技术演进，结合公司业务战略，规划硬件技术路线图； 4、软硬件协同优化：与算法团队、系统团队深度协作，开展算子优化、显存优化、通信优化等工作，打通从算法需求到硬件性能的全链路； 5、技术方案落地：撰写技术方案文档，推动硬件选型决策的标准化与规模化复制，支持AI业务快速迭代。
1、负责AI硬件的云端GPU和XPU的推理引擎日常研发； 2、跟进支撑智能业务，整合团队资源，协调外部团队，推动业务上线； 3、探索计算优化和芯片异构前沿技术，比如：GPU，XPU等，跟进前沿加速技术：flash attention，paged attention，MTP。 职位要求
1）负责异构算力（以华为昇腾为核心，逐步扩展至其它厂商）的评估验证和适配落地，确保公司算力战略有效落地。 2）针对异构算力的硬件架构，建立自动化验证体系，确保硬件的性能和精度达标，协同基础设施提升稳定性。 3）建立和厂商深度协同的合作机制，持续改进提升软件栈的易用性和泛化性，支持大模型等场景的大规模应用。 4）面向高速网络尤其是超节点架构，定制优化大规模通信性能，提升大模型训练和推理的整体性能。
1.负责面向AI推理场景的异构计算产品定义和规划，制定AI推理场景下的模型调优和业务部署应用平台规划，助力业务推理效率提升； 2.负责高性能训练集群产品规划工作，提升大规模AI分布式训练场景的平台加速、易用性和可观测性等产品能力； 3.持续跟踪人工智能市场发展及行业技术趋势，制定产品的长期规划； 4.指导或协助客户解决AI业务使用异构计算产品遇到的各种问题，发掘客户使用产品的潜力，输出产品解决方案。