责大模型在云端、边缘端及国产化算力平台（如华为昇腾、寒武纪等）的部署适配与落地应用；

针对不同硬件架构和AI推理卡，设计高效的推理部署方案，确保模型兼容性与性能最优；

分析大模型算子的硬件适配瓶颈，优化计算图拆分、内存分配及通信策略，提升模型推理速度与资源利用率；

熟悉国产芯片（如昇腾910、海光DCU、飞腾等）及操作系统（麒麟、统信UOS），解决软硬件协同优化问题；

撰写技术文档，输出国产化平台适配与性能优化技术文档。

招聘要求：

精通PyTorch/TensorFlow等框架，熟悉大模型架构（Transformer、MoE等）；

具备算子开发与调优经验，熟悉主流加速库（如DeepSpeed、vLLM）；

至少熟悉一种国产芯片（昇腾、海光、寒武纪）及配套开发工具链（CANN、BANG语言）；

了解国产AI框架的模型迁移与部署流程；

有AI模型在Linux嵌入式设备或分布式集群的部署经验，熟悉Docker/K8s等容器化技术；

3年以上AI模型部署或高性能计算（HPC）经验，至少参与过一个完整的大模型落地项目；

计算机、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历；

加分项：

参与过国产化AI软硬件生态建设项目（如信创项目）；