vivo高性能计算工程师/专家
任职要求
1、工作年限：三年及以上； 2、熟悉图像处理，特别是图像增强，以及计算机视觉等相关知识。具备最少一项以下经验，具备多项者优先： a）视频处理相关算法（去噪、防抖、超分） b) 低光照下图像质量增强（去噪、亮度，细节）相关算法的经验； c) 高质量图像超分相关算法的经验； d) 语义理解，识别，影调处理相关算法经验； e) 双摄虚化及人像美化相关算法经验； 3、熟悉C/C++开发，有深厚的数学功底和很强的算法实现能力，具有良好的代码质量和风格； 4、具有一定的算法性能优化能力； 5、发表过高水平的图像、视觉、机器学习相关学术论文/专利者优先； 6、熟练的英文文献阅读能力。
工作职责
1、负责手机Camera相关算法的研发与应用； 2、负责算法的设计、实现及移植，并测试调试。
1. 负责影像基础画质方向的SDK方案设计与实现，通过整合指令集优化、内部线程调度、内存池等技术最大化性能功耗使用效率； 2. 评估模块SDK的新平台可行性评估； 3. 理解系统架构、硬件架构，根据业务需求驱动厂商硬件与软件的本地化实现。
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。
负责自动驾驶端侧大模型的部署与优化工作； 研究并落地大模型优化相关技术，包括模型量化、算子优化等，推动在自动驾驶业务中的应用； 参与模型部署与优化工具链的研发工作； 与算法团队协同配合，完成从模型训练到部署的全链路优化，确保软硬件之间的高效协同。
-建设业界领先的AI异构算力容器平台，提供高性能、高稳定性、高易用性的百舸产品，支持AIGC、智算中心、金融、 -结合 SOTA 模型训练推理优化原理，深入模型结构与设计思路，将训练推理优化手段工程实践化，为客户提供系统性加速方案，提升训推效率 -在自研芯片上适配常见大模型，结合深度学习训推框架特性，开发或调优相关算子，提升模型在芯片上的性能和精度表现，辅助客户进行芯片选型和应用 -针对大规模异构集群场景下，探索训推任务管理、异构资源调度、虚拟化混布、容器存储、高性能网络、分布式训练和推理等技术的创新和应用 -探索业界最新技术方向，参与机器学习框架等开源社区，提升百度混合云AI核心竞争力