大疆中/高级高性能计算工程师（推理优化）

1. 大规模及中小规模模型分布式训练的性能优化，包括数据读取、算子优化、通信优化、显存优化等，加速训练过程，提升训练系统稳定性、资源利用效率及面向目标平台（如嵌入式设备）的可部署性； 2. 持续分析、优化大规模多机集群及中小规模训练任务的性能，与算法同事协作优化训练系统的整体效率和稳定性； 3. 负责云端推理服务的性能优化与落地，包括模型转换、计算图优化、算子融合、低精度推理（INT8/FP16）、推理框架适配（如TensorRT等），提升推理吞吐量、降低延迟和资源消耗； 4. 跟进业内先进的训练框架、推理框架及训练/推理优化技术，推动其在业务中的实践。

1. 负责自研芯片AI编译器方案设计及开发实现（侧重点为高能效比与加速器的高利用率）； 2. 负责开发编译器后端优化Pass，如指令调度、内存分配等，最大化发挥NPU算力； 3. 负责开发编译器性能调优工具链，支持模型推理效率分析和自动化优化。

专注于大模型系统优化、异构计算的前沿技术研究和落地，研究领域包括不限于高性能大模型系统架构、LLM-as-a-Service技术等。 岗位职责： 1. 负责大模型轻量化及推理优化的研究，支持大模型在云侧及端侧的高效推理及微调； 2. 负责端上大模型及AI智能体运行引擎的研发和部署。

1.负责 AI 异构计算平台研发，打造 NLP/视觉/语音 等算法模型跨平台部署全流程优化，实现 AI 算力在微信生态（视频号、小程序、企业微信、微信读书、微信输入法等）的通用化和普惠； 2.分析 CNN、Transformer 等常用结构在微信实际业务场景中的性能瓶颈，在 CPU/GPU/NPU 上完成高性能实现与软硬件协同调优，实现性能极致的跨平台推理引擎； 3.引导算法团队设计性能/功耗兼顾的算法。