快手【留用实习】编译器研发工程师

1、参与研发业界领先的深度学习编译技术，落地计算优化、显存优化及分布式优化技术到训练框架和推理框架中，赋能深度学习算法落地； 2、XLA 相关编译优化功能开发； 3、结合pytorch/tensorflow等上下游框架适配与集成； 4、异构大模型推理引擎优化，负责调研NV 上各种推理引擎的优化技术，并支持大模型推理各种优化技术在异构硬件上的落地。

1、负责硬件性能测试，操作系统与硬件兼容性，稳定性测试； 2、负责大规模服务器硬件监控系统的开发与优化； 3、负责整体服务器计算系统、存储系统、高性能计算系统、高速互联系统的设计、开发、优化工作； 4、负责开发匹配超大规模分布式平台的计算硬件系统、存储硬件系统、高速互联架构及硬件产品； 5、负责开发性能分析方法与平台，软硬件一体化系统架构设计； 6、负责部件定制化研究，不限于CPU、SSD； 7、负责X86、AMD、ARM等不同芯片架构的跨平台应用移植与性能优化。

1、负责依据不同业务场景的特点和新硬件特性，结合系统软硬件栈的整体调优，提出并实施性能优化方案； 2、负责持续跟踪业内软硬件相关领域的技术发展趋势，结合不同业务场景未来需求，开展方案预研以及推广应用工作。 具体包括以下两种场景或者两种之一： 1）AI计算相关场景，例如：大模型训练场景，AIGC、NLP、推荐等常规推理场景； 2）以容器云、大数据计算平台为例的通用计算平台场景。

1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术，支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化；支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地； 2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务；相关编译优化功能开发，以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限； 3、参与支持日常的大模型推理服务部署，参与内部日常提效工具的研发。