岗位职责：
1、优化 CPU 调度策略，针对 AI 训练 / 推理场景，优化 x86/ARM 处理器与 AI 加速卡的通信效率；优化 NVMe SSD、RAID 阵列的 I/O 性能，设计网络协议栈及负载均衡策略；调优 GPU/TPU 资源分配，优化模型推理框架性能；
2、优化硬件初始化流程，开发或适配工业软件驱动，调整 Linux 内核参数，优化 Docker/Kubernetes 资源调度，确保 AI 训练任务与工业软件在容器化环境下的性能隔离与共享；
3、设计压力测试方案，验证系统在极端场景下的鲁棒性；优化散热与电源管理，降低硬件故障率；
4、与系统设计 SE 协作，优化硬件架构以适配软件需求，支持测试验证团队制定测试标准，配合售前团队完成客户 PoC 测试，输出性能白皮书及优化方案。
任职要求：
1、硕士及以上学历，计算机科学、电子工程、人工智能或相关专业；
2、10 年以上高性能计算、服务器或 AI 设备系统优化经验，5 年以上服务器 / 存储 / 网络 / AI 多领域交叉优化经验；
3、主导过至少 3 款高性能计算产品的系统优化项目，有人工智能一体机或工业设计一体机调优经验者优先；
4、精通 x86/ARM 架构、NUMA 技术、IPMI 远程管理，熟悉 NVMe 协议、RAID 技术、存储虚拟化，掌握 TCP/IP 协议栈、SDN 技术、10G/25G 以太网调试，熟悉AI主流大模型、PyTorch框架、模型压缩与推理加速技术；熟练使用 perf、oprofile、nmon、Wireshark 等工具，精通 C/C++、Python，具备 Linux 内核模块开发或 Shell 脚本自动化能力，掌握 ANSYS 热仿真、HPL/HPCG 基准测试工具；
5、对服务器、存储、网络及 AI 技术的交叉融合有深刻理解，能快速定位复杂系统瓶颈；逻辑严谨，具备 “从芯片到应用” 的全链路问题分析能力；出色的跨团队协作能力，擅长与硬件、软件、测试团队高效沟通。