1、战略与规划：制定并领导实施公司中长期大规模并行计算技术战略与发展路线图，确保其与AI大模型训练、多模态学习、科学计算等业务方向深度契合，保持技术前瞻性。 2、系统架构与设计：主导设计下一代高扩展性、高吞吐、低延迟的大规模并行计算系统架构。决策关键技术选型，涵盖异构硬件（GPU/ASIC/FPGA集群）、高性能网络（InfiniBand/RoCE）、存储架构（并行文件系统、对象存储、NVMe-oF）及底层软件栈。 3、前沿技术探索：深度洞察并行计算、分布式系统及HPC领域的前沿趋势（如新型互联技术、存算一体、光互连、量子计算混合范式等），评估其应用潜力并主导技术原型验证与落地。 4、极致性能优化：领导攻克万卡乃至更大规模集群下的系统性瓶颈（如通信、同步、内存、I/O），设计创新的容错与弹性训练方案，保障超大规模任务的可靠性与资源利用率。 5、技术领导与攻坚：不仅是管理者，更是关键问题的终结者。您将亲自深入代码，指导团队解决最棘手的性能调试、稳定性及调度问题，并建立高标准的技术规范和最佳实践。 6、团队与文化建设：负责组建、培养并领导一支高水平的并行计算技术团队（包括系统架构师、性能优化工程师和底层软件开发工程师），打造追求卓越的技术创新文化。

1、全日制博士毕业，计算机、软件工程、人工智能、电子工程、数学等相关专业优先。 2、熟悉PyTorch深度学习框架，熟练使用Python语言，有C++开发经验者优先。 3、熟练高性能计算优化技术，深入理解计算机体系结构，熟悉并行计算优化、访存优化，模型压缩，低比特计算等。 4、熟悉常用深度学习算法优先，例如NLP，CV，语音。 5、熟悉Deepspeed/Megatron等大规模训练框架，熟悉数据并行/模型并行/流水并行等常用分布式训练方案优先。 6、熟悉CUDA生态，有CUDA/NCCL/Cutlass开发经验者优先。 加分项 1、在顶级学术会议或期刊上发表过论文、在知名开源项目中有重大贡献或担任维护者角色、在国际顶级技术会议上有过主题演讲或特邀报告经历的优先。 2、有基于国产硬件​（如华为昇腾、海光DCU、寒武纪等）构建和优化大规模计算平台的经验。 3、在异构计算领域有极深的造诣，特别是在管理复杂异构计算资源（CPU+GPU+FPGA等混合架构）方面有成功经验。 4、有领导AI基础设施团队的经验，熟悉大规模深度学习训练框架（如TensorFlow, PyTorch）的底层并行和优化技术。