1..建设高效稳定的训练基础设施，优化分布式训练流程，提升训练效率，降低训练成本; 2.构建高性能推理系统，负责模型量化、裁剪、蒸馏等优化工作，提升推理性能和资源利用率; 3.熟悉国产硬件平台的架构和特性，具备硬件适配和优化经验；熟悉 CUDA、OpenCL 等并行计算框架，能够开发高性能的 GPU 算子

1.硕士及以上学历，有扎实的工程算法基础，精通数据结构和常用算法，熟练掌握各种编译、调试、性能分析工具； 2.有深厚的编程功底，熟悉 C++/Java/Python 等主流编程语言; 3.熟悉 Pytorch/Tensorflow 等机器学习框架，熟悉 Deepspeed/Megatron/ColossalAl/Ray 等分布式训练/推理引擎者优先; 4.了解并行计算、CUDA、网络通信、系统优化、集群硬件架构等 HPC 相关的知识，有 AI 分布式系统研发相关经验者优先; 5.有千亿量级大模型的预训练、微调和 RLHF 等领域和方向技术优先.