理想汽车AI高性能计算工程师-北京

1、负责深度学习框架的基础功能开发，实现各种计算操作，支持常见芯片平台； 2、使用各种高性能计算库提升深度学习框架计算速度； 3、紧跟业内最新技术，甄别技术成熟度。

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。

1.负责大语言模型推理加速引擎一念(https://github.com/Tencent/KsanaLLM)的研发和业务应用，助力业务降本提效； 2.与算法团队、产品团队紧密协作，理解业务需求并提供定制化的高性能计算解决方案； 3.持续跟踪HPC领域的前沿技术，推动新技术在一念的应用与创新； 4.解决高性能计算场景下的复杂技术问题，确保系统的稳定性和可扩展性。

● 参与以GPU等AI芯片为基础的高性能计算项目，深度分析GPU硬件体系结构，建设打磨极致的算子优化和显存优化等技术，逼近硬件理论性能峰值，突破大模型训推的显存墙，提升蚂蚁异构计算集群的硬件效率。 ● 针对蚂蚁大模型训推的性能和效率等问题，持续迭代算子库、显存优化技术和工具链，构建AI系统生态。 ● 持续跟踪行业前沿技术，参与开源社区的贡献。